Effectiveness of Psychotherapy on Suicidal Risk: A Systematic Review of Observational Studies

Background: Suicidal behavior is a major public health concern worldwide, and the interest in the development of novel and more efficient treatment strategies and therapies to reduce suicidal risk is increasing. Some recent studies have summarized the results of randomized clinical trials (RCTs) assessing the efficacy of psychotherapeutic tools designed to treat patients at suicidal risk. However, observational studies, which reflect real-world effectiveness and may use original approaches, have not been reviewed.Method: The aim of this study is to systematically review the available scientific evidence issued from observational studies on the clinical effectiveness of psychotherapeutic tools designed to treat patients at suicide risk. We have thus performed a systematic search of PubMed and Web of Science databases.Results: Out of 1578 papers, 40 original observational studies fulfilled our selection criteria. The most used psychotherapeutic treatments were dialectical behavioral therapy (DBT, 27.5%) and cognitive behavioral therapy (CBT, 15.0%) in patients with a diagnosis of borderline personality disorder (32.5%) and depression (15.0%). Despite the between-study heterogeneity, interventions lead to a reduction in suicidal outcomes, i.e., suicidal ideation (55.0%) and suicide attempts (37.5%). The content and reporting quality varied considerably between the studies.Conclusion: DBT and CBT are the most widely used psychotherapeutic interventions and show promising results in existing observational studies. Some of the included studies provide innovative approaches. Group therapies and internet-based therapies, which are cost-effective methods, are promising treatments and would need further study

Effectiveness of an intervention for improving drug prescription in primary care patients with multimorbidity and polypharmacy:Study protocol of a cluster randomized clinical trial (Multi-PAP project)

This study was funded by the Fondo de Investigaciones Sanitarias ISCIII (Grant Numbers PI15/00276, PI15/00572, PI15/00996), REDISSEC (Project Numbers RD12/0001/0012, RD16/0001/0005), and the European Regional Development Fund ("A way to build Europe").Background: Multimorbidity is associated with negative effects both on people's health and on healthcare systems. A key problem linked to multimorbidity is polypharmacy, which in turn is associated with increased risk of partly preventable adverse effects, including mortality. The Ariadne principles describe a model of care based on a thorough assessment of diseases, treatments (and potential interactions), clinical status, context and preferences of patients with multimorbidity, with the aim of prioritizing and sharing realistic treatment goals that guide an individualized management. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a complex intervention that implements the Ariadne principles in a population of young-old patients with multimorbidity and polypharmacy. The intervention seeks to improve the appropriateness of prescribing in primary care (PC), as measured by the medication appropriateness index (MAI) score at 6 and 12months, as compared with usual care. Methods/Design: Design:pragmatic cluster randomized clinical trial. Unit of randomization: family physician (FP). Unit of analysis: patient. Scope: PC health centres in three autonomous communities: Aragon, Madrid, and Andalusia (Spain). Population: patients aged 65-74years with multimorbidity (≥3 chronic diseases) and polypharmacy (≥5 drugs prescribed in ≥3months). Sample size: n=400 (200 per study arm). Intervention: complex intervention based on the implementation of the Ariadne principles with two components: (1) FP training and (2) FP-patient interview. Outcomes: MAI score, health services use, quality of life (Euroqol 5D-5L), pharmacotherapy and adherence to treatment (Morisky-Green, Haynes-Sackett), and clinical and socio-demographic variables. Statistical analysis: primary outcome is the difference in MAI score between T0 and T1 and corresponding 95% confidence interval. Adjustment for confounding factors will be performed by multilevel analysis. All analyses will be carried out in accordance with the intention-to-treat principle. Discussion: It is essential to provide evidence concerning interventions on PC patients with polypharmacy and multimorbidity, conducted in the context of routine clinical practice, and involving young-old patients with significant potential for preventing negative health outcomes. Trial registration: Clinicaltrials.gov, NCT02866799Publisher PDFPeer reviewe

Autoevalaución y coevaluación del proceso del trabajo en equipo en el marco del EEES

Memoria ID-0134. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2015-2016

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Effectiveness of Psychotherapy on Suicidal Risk: A Systematic Review of Observational Studies

International audienceBackground: Suicidal behavior is a major public health concern worldwide, and the interest in the development of novel and more efficient treatment strategies and therapies to reduce suicidal risk is increasing. Some recent studies have summarized the results of randomized clinical trials (RCTs) assessing the efficacy of psychotherapeutic tools designed to treat patients at suicidal risk. However, observational studies, which reflect real-world effectiveness and may use original approaches, have not been reviewed. Method: The aim of this study is to systematically review the available scientific evidence issued from observational studies on the clinical effectiveness of psychotherapeutic tools designed to treat patients at suicide risk. We have thus performed a systematic search of PubMed and Web of Science databases. Results: Out of 1578 papers, 40 original observational studies fulfilled our selection criteria. The most used psychotherapeutic treatments were dialectical behavioral therapy (DBT, 27.5%) and cognitive behavioral therapy (CBT, 15.0%) in patients with a diagnosis of borderline personality disorder (32.5%) and depression (15.0%). Despite the between-study heterogeneity, interventions lead to a reduction in suicidal outcomes, i.e., suicidal ideation (55.0%) and suicide attempts (37.5%). The content and reporting quality varied considerably between the studies. Conclusion: DBT and CBT are the most widely used psychotherapeutic interventions and show promising results in existing observational studies. Some of the included studies provide innovative approaches. Group therapies and internet-based therapies, which are cost-effective methods, are promising treatments and would need further study

Relatos de Bibliotecas. Tercer Certamen Literario de la Biblioteca Universitaria de Granada

Primer premio: Enrique Trenado PardoAccésits en orden alfabético: Miguel Bago; Diego Callejón de la Hoz; Francisco Andrea Luque Priego; Javier Ramírez SantosEl Jurado de este premio ha estado compuesto por los siguientes miembros: Antonio Sánchez Trigueros, Catedrático de Teoría de la Literatura y Literatura Comparada de la UGR; María Isabel Cabrera García, Directora de la Editorial de la UGR; Amelina Correa Ramón, Catedrática de Literatura Española de la UGR; Julia Olivares Barrero, Miembro de la Academia de las Buenas Letras de Granada y Bibliotecaria de la Diputación de Granada; Rocío Raya Prida, Bibliotecaria de la UGR.Contiene:Libre / Enrique Trenado PardoEl confidente en las sombras / Miguel BagoCaso 19: Roy Rorim / Diego Callejón de la HozEn Babia / Francisca Andrea Luque PriegoEn el amor, como en la guerra, todo vale / Javier Ramírez SantosUniversidad de Granada. Springe

GdBaCo2O5+x layered perovskite as an intermediate temperature solid oxide fuel cell cathode

GdBaCo2O5+x (GBCO) was evaluated as a cathode for intermediate-temperature solid oxide fuel cells. A porous layer of GBCO was deposited on an anode-supported fuel cell consisting of a 15m thick electrolyte of yttria-stabilized zirconia (YSZ) prepared by dense screen-printing and a Ni–YSZ cermet as an anode (Ni–YSZ/YSZ/GBCO). Values of power density of 150 mW cm−2 at 700◦C and ca. 250 mW cm−2 at 800◦C are reported for this standard configuration using 5% of H2 in nitrogen as fuel. An intermediate porous layer of YSZ was introduced between the electrolyte and the cathode improving the performance of the cell. Values for power density of 300 mW cm−2 at 700◦C and ca. 500 mW cm−2 at 800◦C in this configuration were achieved

Estudio regional de los ecosistemas acuáticos y terrestres de la Región de Carimagua, Llanos Orientales, Meta, Colombia

En este estudio se analizaron desde un enfoque regional cuatro ecosistemas presentes en la altillanura ondulada: Sabana Estacional, Sabana Hiperestacional, Sabana Semiestacional y Bosque de Galería, además de ecosistemas acuáticos lóticos y lénticos como caños y lagunas. Se midieron variables fisicoquímicas de cada lugar lo que permitió hacer un análisis general a nivel de bioma, paisaje y ecosistema. A nivel de bioma, que representa el nivel contextual del estudio, las características de las hojas permiten entender las adaptaciones que presentan las especies encontradas en cada ecosistema a las condiciones ambientales propias de cada uno, principalmente en relación a la estacionalidad y escases de nutrientes. De esta manera las variables de contenido de agua, índice foliar especifico y masa foliar específica, reflejan las estrategias utilizadas por las especies vegetales de las Sabanas Hiperetacional y Estacional, que tienen que enfrentar al estrés hídrico, desarrollando hojas coriáceas perennes para evitar la desecación y áreas foliares de tamaños medianos a pequeños (leptofilas). Por su parte, en el bosque predominan hojas medianas y grandes poco coriáceas debido a que los estratos arbóreo, arbolitos y arbustivo son los más representativos y tiene disponibilidad de agua constantemente. En general, las Sabanas Hiperestacional y Estacional fueron los ecosistemas que mostraron variaciones importantes en el contenido de agua e índices foliares, contrario al bosque que no tuvo una variación significativa. Esto coincide con el hecho de que los estratos arbustivo, arbóreo y arbolitos poseen raíces más profundas que les permiten obtener agua del nivel freático del suelo, en comparación con el estrato herbáceo. A nivel ecosistémico se encontró una relación clara entre las condiciones edáficas características de las tres sabanas estudiadas y del bosque de galería con las especies encontradas y su dominancia en cada uno. Se observó la existencia de un gradiente con especies específicas de cada ecosistema como es el caso de diferentes gramíneas, Palicourea rigida y Curatella americana para la sabana estacional, o especies semiacuaticas del género Juncus en sabana semiestacional, así como especies compartidas como Clidemia sp., Hyptis sp. y algunas Meliaceas. Esto demuestra que a pesar de que los ecosistemas estudiados difieren significativamente entre sí, existe una influencia importante de los ecotonos. Los análisis realizados a esta escala también mostraron claramente la existencia de ecosistemas azonales como el bosque de Galería o la Sabana Semiestacional que no responden directamente a la estacionalidad. En cuanto a la diversidad alfa y beta se obtuvieron valores altos para Bosque de Galería y Sabana Estacional e igualmente valores altos de recambio de especies. Como se mencionó anteriormente esto concuerda con que los ecosistemas estudiados presentan una flora propia adaptada a las condiciones particulares de cada uno y aunque es raro que tanto la Sabana Estacional como el Bosque de Galería tengan valores de diversidad altos y similares entre sí, es probable que el pulso entre estos dos ecosistemas a lo largo de su historia geológica y climática haya generado diversificación, y colonización de especies adaptadas a este tipo de ambientes con la capacidad de explotar los recursos al máximo (Connell, 1978). En lo que corresponde a la artropofauna la diversidad y abundancia sobresalen, mostrando su importancia en el sostenimiento de la región. Organismos como las hormigas (familia Formicidae) y las termintas (orden Isóptera) conocidos como ingenieros del ecosistema (Jones et al., 1994; Lavelle 1996) son muy significativos en cuanto al reciclaje de nutrientes, sobre todo en las sabanas, por los efectos contrastantes en la descomposición de la materia orgánica que causan con las estructuras que construyen. A pesar de la baja productividad de los suelos la disponibilidad de alimento para los herbívoros es elevada, convirtiendo a este gremio trófico en el más abundante en la región. Al haber un gran número de herbívoros los grupos depredadores pueden aprovechar este recurso y alcanzar también una abundancia significativa. También los ecosistemas presentes en la región ejercen fuertes presiones sobre la artropofauna lo cual se observa sobre todo en la Sabana Estacional, donde pocas familias logran establecer grandes poblaciones siendo generalistas como las hormigas y las arañas depredadoras las que van a dominar este ecosistema. Otro ejemplo son las Sabanas Hiperestacionales donde las presiones sobre la artropofauna causadas por la estacionalidad le dan a este ecosistema los índices de diversidad alfa más bajos entre todos los ecosistemas. Por lo anterior, se encuentran un gran número de especies raras que junto con los valores altos de riqueza muestran que la región es un área importante para la conservación, siendo los resultados obtenidos producto, en parte, de la baja intervención antrópica y el estado de conservación de los ecosistemas. En los ecosistemas acuáticos de la región los macroinvertebrados y el perifíton también cumplen un papel vital para el sostenimiento de los sistemas. A pesar de que se encuentren ecosistemas con abundancia de macrófitas y sólidos disueltos como en los esteros, los organismos se hallan inmersos en sistemas lóticos oligotróficos con deficiencias en nutrientes y minerales, por lo que es necesaria para el sostenimiento de la comunidad la abundancia de organismos que consuman materia alóctona al sistema proveniente de los ecosistemas terrestres. El perifiton crece sobre la hojarasca y empalizadas por lo que aporta materia y energía y es el principal responsable del procesamiento de la materia orgánica en aguas con alta transparencia, característica común en muchos de los ecosistemas estudiados. Así la energía y la materia entran al sistema para ser aprovechado por los macroinvertebrados raspadores, los cuales a su vez van a sostener un gran número de macroinvertebrados depredadores. De esta manera son los grupos en la base de la cadena trófica los que van a sostener la gran cantidad de depredadores presentes. Los esteros son particulares en la región, poseen una gran cantidad de macrófitas que junto con la abundancia de sólidos disueltos sirven como refugio y alimento a la comunidad de macroinvertebrados. Una disminución en la cantidad de macrófitas y de sólidos disueltos conlleva a la disminución de estos organismos como se observó con la riqueza en el estero de las cabeceras del rio Tomo y la laguna Carimagua. A pesar de esto, siguen siendo sistemas oligotróficos en los que el perifiton y los macroinvertebrados raspadores, así como los que se alimentan de materia aloctona, se tornan importantes en el sistema. Los ecosistemas acuáticos lóticos como los caños son fundamentales en las dinámicas regionales, ya que cumplen con la función de conectar diferentes unidades ecosistémicas contribuyendo al flujo de energía y materia. Estos cuerpos de agua, al igual que los Bosques de Galería asociados, sirven además como corredores biológicos, aumentando la conectividad y facilitando la dispersión y el desplazamiento de plantas y animales. La interacción entre ecosistemas terrestres y acuáticos es un factor importante para el análisis regional, ya que por ejemplo la presencia de dosel sobre los caños influye en la temperatura del agua, en la cantidad de luz disponible y aporta materia orgánica externa al sistema, al igual que los pulsos de inundación que, por ejemplo, influyen en el comportamiento del bosque. Las Sabanas Estacionales, al estar ubicadas en las partes más altas del paisaje, son el ecosistema más expuesto a la desecación debido a la escorrentía ocasionada por la pendiente y a la distancia a la que se encuentra del nivel freático. El buen drenaje que presentan hace que sus suelos muy lavados sean pobres en nutrientes y materia orgánica, lo que a su vez disminuye la capacidad de retener agua (Sarmiento et al. 1977; Sarmiento 1990). Por su parte, las Sabanas Semiestacionales que se ubican en las zonas más bajas del relieve y las Hiperestacionales en la zona media, tienden a acumular los nutrientes y la poca materia orgánica proveniente de zonas altas, por lo que además tienen un mayor contenido de arcillas y limos. De esta manera, la estructuración y funcionamiento de la región depende no solamente de variables ambientales como la disponibilidad de agua y las características edáficas, sino que es el producto de la relación de estas con las características geomorfológicas y la interacción entre las unidades de paisaje que, como en el caso de los cuerpos de agua, determinan la existencia de ecosistemas azonales y el intercambio de materia y energía

El ordenador, la caja loca de los juegos, los cuentos y otras cosas que aprender

A través del hilo conductor del mundo de los cuentos, se utilizan las nuevas tecnologías como recurso didáctico para el resto de contenidos curriculares. El objetivo es facilitar a los alumnos de Infantil y Primaria el acceso a las nuevas tecnologías de la información y la comunicación y usarlas como un recurso educativo para así lograr ofrecer una educación coherente con los avances tecnológicos actuales. Se desarrollan una serie de actividades dirigidas a que los alumnos consigan la competencia necesaria para el manejo del ordenador. Algunas de las actividades desarrolladas son el periódico escolar, los cuentos del cole, el libro viajero, crucigramas, sopas de letras, puzzles con distintos programas informáticos, fiesta de carnaval, representación de un cuento, poesía en internet, o sudokus. Se adjuntan muestras de los materiales elaborados por los alumnos.Madrid (Comunidad Autónoma). Consejería de Educación. Dirección General de Ordenación AcadémicaMadridMadrid (Comunidad Autónoma). Subdirección General de Formación del Profesorado. CRIF Las Acacias; General Ricardos 179 - 28025 Madrid; Tel. + 34915250893ES