Mendelian Randomization Analysis of the Relationship Between Native American Ancestry and Gallbladder Cancer Risk

Background A strong association between the proportion of Native American ancestry and the risk of gallbladder cancer (GBC) has been reported in observational studies. Chileans show the highest incidence of GBC worldwide, and the Mapuche are the largest Native American people in Chile. We set out to investigate the causal association between Native American Mapuche ancestry and GBC risk, and the possible mediating effects of gallstone disease and body mass index (BMI) on this association. Methods Markers of Mapuche ancestry were selected based on the informativeness for assignment measure and then used as instrumental variables in two-sample mendelian randomization (MR) analyses and complementary sensitivity analyses. Result We found evidence of a causal effect of Mapuche ancestry on GBC risk (inverse variance-weighted (IVW) risk increase of 0.8% for every 1% increase in Mapuche ancestry proportion, 95% CI 0.4% to 1.2%, p = 6.6×10-5). Mapuche ancestry was also causally linked to gallstone disease (IVW risk increase of 3.6% per 1% increase in Mapuche proportion, 95% CI 3.1% to 4.0%, p = 1.0×10-59), suggesting a mediating effect of gallstones in the relationship between Mapuche ancestry and GBC. In contrast, the proportion of Mapuche ancestry showed a negative causal effect on BMI (IVW estimate -0.006 kg/m2 per 1% increase in Mapuche proportion, 95% CI -0.009 to -0.003, p = 4.4×10-5). Conclusions The results presented here may have significant implications for GBC prevention and are important for future admixture mapping studies. Given that the association between Mapuche ancestry and GBC risk previously noted in observational studies appears to be causal, primary and secondary prevention strategies that take into account the individual proportion of Mapuche ancestry could be particularly efficient

Mar Menor: una laguna singular y sensible. Evaluación científica de su estado.

Este libro recopila las aportaciones que equipos de investigación de la Universidad de Murcia, Universidad Politécnica de Cartagena, Instituto Geológico-Minero de España, Universidad de Alicante, el Instituto Español de Oceanografía y otros organismos hicieron en las Jornadas Científicas del Mar Menor, celebradas en diciembre de 2014.La información recogida en este libro se estructura en dos grandes bloques, uno de Biología y Ecología del Mar Menor (capítulos 1 al 8) y otro de Condiciones fisicoquímicas e impacto de actividades humanas en la laguna (capítulos 9 al 14). El primer bloque resume buena parte de los estudios ecológicos realizados en el Mar Menor, que han servido para mejorar su conocimiento y también para cambiar antiguas asunciones sobre la naturaleza y el funcionamiento de estos ecosistemas lagunares (Capítulo 1). El segundo capítulo muestra que esta laguna alberga en zonas someras de su perímetro hábitats fundamentales para mantener y conservar tanto especies migratorias como residentes, que es necesario conocer para paliar el impacto de las actividades humanas que les afectan. En este sentido la reducción de la carga de nutrientes y contaminantes orgánicos e inorgánicos que fluyen hacia el Mar Menor puede ayudar a preservar la laguna en mejores condiciones, bien sea tratando las escorrentías (plantas de tratamiento, humedales artificiales u otras técnicas) y recuperar este agua para uso agrícola o evitar su descarga en la laguna (Capítulo 3). Estas actuaciones serán clave para la conservación de especies emblemáticas como el caballito de mar (Capítulo 4) y reducir el impacto de las proliferaciones masivas de medusas que se producen en la laguna desde 1993 (Capítulo 5). En este mismo sentido los cambios acaecidos en la laguna han favorecido la incursión de invertebrados marinos alóctonos (Capítulo 6) y han afectado a la respuesta de la dinámica poblacional de las aves acuáticas a distintas escalas (Capítulo 7). Para completar este bloque se ofrece una perspectiva histórica de la importancia que ha tenido la investigación sobre acuicultura realizada en esta laguna, que ha servido de base para su gran desarrollo actual (Capítulo 8). El segundo bloque se inicia con una evaluación del origen y evolución del Mar Menor desde el punto de vista geológico, y evidencia su vulnerabilidad ante el deterioro que puede sufrir la desaparición de la barrera de cierre y/o su colmatación (Capítulo 9). En el Capítulo 10 se describe la relevancia que tiene la interacción de los acuíferos del Campo de Cartagena con la laguna, que se produce no sólo a nivel superficial sino también subterráneo. Esta interacción permite el acceso de nutrientes a la laguna, a pesar de la cierta capacidad de depuración de los humedales que le circundan, y también de metales traza por los aportes de residuos mineros (Capítulo 11). De hecho los metales traza están presentes en los sedimentos de la laguna, y su distribución se ha caracterizado en la columna sedimentaria relacionándola con la granulometría y el contenido de materia orgánica del sedimento (Capítulo 12). Posteriormente se describe la entrada de diversos contaminantes orgánicos, incluyendo pesticidas y fármacos a través de la rambla del Albujón, y su distribución estacional en agua y sedimento de la laguna (Capítulo 13). Este segundo bloque finaliza con el Capítulo 14 en el que se describe la bioacumulación de hidrocarburos aromáticos policíclicos, pesticidas y fármacos en moluscos y peces del Mar Menor, así como los efectos biológicos que la carga contaminante que accede a través de la rambla del Albujón produce en los organismos que allí habitan. El libro concluye con un breve epílogo redactado por los editores de este libro

Mar Menor: una laguna singular y sensible. Evaluación científica de su estado.

Este libro recopila las aportaciones que equipos de investigación de la Universidad de Murcia, Universidad Politécnica de Cartagena, Instituto Geológico-Minero de España, Universidad de Alicante, el Instituto Español de Oceanografía y otros organismos hicieron en las Jornadas Científicas del Mar Menor, celebradas en diciembre de 2014.La información recogida en este libro se estructura en dos grandes bloques, uno de Biología y Ecología del Mar Menor (capítulos 1 al 8) y otro de Condiciones fisicoquímicas e impacto de actividades humanas en la laguna (capítulos 9 al 14). El primer bloque resume buena parte de los estudios ecológicos realizados en el Mar Menor, que han servido para mejorar su conocimiento y también para cambiar antiguas asunciones sobre la naturaleza y el funcionamiento de estos ecosistemas lagunares (Capítulo 1). El segundo capítulo muestra que esta laguna alberga en zonas someras de su perímetro hábitats fundamentales para mantener y conservar tanto especies migratorias como residentes, que es necesario conocer para paliar el impacto de las actividades humanas que les afectan. En este sentido la reducción de la carga de nutrientes y contaminantes orgánicos e inorgánicos que fluyen hacia el Mar Menor puede ayudar a preservar la laguna en mejores condiciones, bien sea tratando las escorrentías (plantas de tratamiento, humedales artificiales u otras técnicas) y recuperar este agua para uso agrícola o evitar su descarga en la laguna (Capítulo 3). Estas actuaciones serán clave para la conservación de especies emblemáticas como el caballito de mar (Capítulo 4) y reducir el impacto de las proliferaciones masivas de medusas que se producen en la laguna desde 1993 (Capítulo 5). En este mismo sentido los cambios acaecidos en la laguna han favorecido la incursión de invertebrados marinos alóctonos (Capítulo 6) y han afectado a la respuesta de la dinámica poblacional de las aves acuáticas a distintas escalas (Capítulo 7). Para completar este bloque se ofrece una perspectiva histórica de la importancia que ha tenido la investigación sobre acuicultura realizada en esta laguna, que ha servido de base para su gran desarrollo actual (Capítulo 8). El segundo bloque se inicia con una evaluación del origen y evolución del Mar Menor desde el punto de vista geológico, y evidencia su vulnerabilidad ante el deterioro que puede sufrir la desaparición de la barrera de cierre y/o su colmatación (Capítulo 9). En el Capítulo 10 se describe la relevancia que tiene la interacción de los acuíferos del Campo de Cartagena con la laguna, que se produce no sólo a nivel superficial sino también subterráneo. Esta interacción permite el acceso de nutrientes a la laguna, a pesar de la cierta capacidad de depuración de los humedales que le circundan, y también de metales traza por los aportes de residuos mineros (Capítulo 11). De hecho los metales traza están presentes en los sedimentos de la laguna, y su distribución se ha caracterizado en la columna sedimentaria relacionándola con la granulometría y el contenido de materia orgánica del sedimento (Capítulo 12). Posteriormente se describe la entrada de diversos contaminantes orgánicos, incluyendo pesticidas y fármacos a través de la rambla del Albujón, y su distribución estacional en agua y sedimento de la laguna (Capítulo 13). Este segundo bloque finaliza con el Capítulo 14 en el que se describe la bioacumulación de hidrocarburos aromáticos policíclicos, pesticidas y fármacos en moluscos y peces del Mar Menor, así como los efectos biológicos que la carga contaminante que accede a través de la rambla del Albujón produce en los organismos que allí habitan. El libro concluye con un breve epílogo redactado por los editores de este libro.Versión del edito

Albiglutide and cardiovascular outcomes in patients with type 2 diabetes and cardiovascular disease (Harmony Outcomes): a double-blind, randomised placebo-controlled trial

Background: Glucagon-like peptide 1 receptor agonists differ in chemical structure, duration of action, and in their effects on clinical outcomes. The cardiovascular effects of once-weekly albiglutide in type 2 diabetes are unknown. We aimed to determine the safety and efficacy of albiglutide in preventing cardiovascular death, myocardial infarction, or stroke. Methods: We did a double-blind, randomised, placebo-controlled trial in 610 sites across 28 countries. We randomly assigned patients aged 40 years and older with type 2 diabetes and cardiovascular disease (at a 1:1 ratio) to groups that either received a subcutaneous injection of albiglutide (30–50 mg, based on glycaemic response and tolerability) or of a matched volume of placebo once a week, in addition to their standard care. Investigators used an interactive voice or web response system to obtain treatment assignment, and patients and all study investigators were masked to their treatment allocation. We hypothesised that albiglutide would be non-inferior to placebo for the primary outcome of the first occurrence of cardiovascular death, myocardial infarction, or stroke, which was assessed in the intention-to-treat population. If non-inferiority was confirmed by an upper limit of the 95% CI for a hazard ratio of less than 1·30, closed testing for superiority was prespecified. This study is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT02465515. Findings: Patients were screened between July 1, 2015, and Nov 24, 2016. 10 793 patients were screened and 9463 participants were enrolled and randomly assigned to groups: 4731 patients were assigned to receive albiglutide and 4732 patients to receive placebo. On Nov 8, 2017, it was determined that 611 primary endpoints and a median follow-up of at least 1·5 years had accrued, and participants returned for a final visit and discontinuation from study treatment; the last patient visit was on March 12, 2018. These 9463 patients, the intention-to-treat population, were evaluated for a median duration of 1·6 years and were assessed for the primary outcome. The primary composite outcome occurred in 338 (7%) of 4731 patients at an incidence rate of 4·6 events per 100 person-years in the albiglutide group and in 428 (9%) of 4732 patients at an incidence rate of 5·9 events per 100 person-years in the placebo group (hazard ratio 0·78, 95% CI 0·68–0·90), which indicated that albiglutide was superior to placebo (p<0·0001 for non-inferiority; p=0·0006 for superiority). The incidence of acute pancreatitis (ten patients in the albiglutide group and seven patients in the placebo group), pancreatic cancer (six patients in the albiglutide group and five patients in the placebo group), medullary thyroid carcinoma (zero patients in both groups), and other serious adverse events did not differ between the two groups. There were three (<1%) deaths in the placebo group that were assessed by investigators, who were masked to study drug assignment, to be treatment-related and two (<1%) deaths in the albiglutide group. Interpretation: In patients with type 2 diabetes and cardiovascular disease, albiglutide was superior to placebo with respect to major adverse cardiovascular events. Evidence-based glucagon-like peptide 1 receptor agonists should therefore be considered as part of a comprehensive strategy to reduce the risk of cardiovascular events in patients with type 2 diabetes. Funding: GlaxoSmithKline

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.

The Cartography of Gypseous Soils In San Luis Potosi State, Mexico

1 copia .pdf del abstract con enlace a la presentación original en powerpoint.The gypseous soils are common in arid and semiarid lands of Mexico. These soils have been reported for the Sonoran Desert and Chihuahuan Desert, with greater presence on the latter. In Mexico, at national-level and at scale 1:1000 000, The National Institute of Statistic and Geography (INEGI by its name in Spanish) –according to FAO nomenclature (1968) – delimitates 1 351 300 ha as gypseous soils. These soils of San Luis Potosi State are not well map-delimited, in spite of their broad extent and the specific agricultural and environmental management they require. The present article highlights the location and extent of the gypseous lands in the regions Altiplano and Zona Media of San Luis Potosi State. For this purpose, we consulted maps of soils, geology and vegetation as well as studies related to gypsum-rich soils, aerial photographs, and espaciomapas (Landsat-5 Thematic Mapper images in Red-Green-Blue:432 composition printed at 1:250 000 scale). Moreover, we conducted field and laboratory work. The maps of the Commission for Studies of the National Territory (CETENAL, by its name in Spanish) were very useful in the mapping process, especially as an initial reference of the presence of this soil. The gypseous surface (397,250 ha) delineated in this study is double the extent (193,900 ha) reported in the cartography of CETENAL at 1:50 000 scale. We discriminated between areas with shallow gypsum, i.e., a gypseous horizon occurring at less than 50 cm depth, and areas with deep gypsum (shallow and deep gypsum phases, respectively). This latter distinction is very useful for planning the management of this resource. The maps produced serve as a reference for specific studies aimed at evaluating the suitability of the land for production or environmental purposes.Peer reviewe

Morphology and Taxonomy of Gypseous Soils In San Luis Potosí State, Mexico

1 copia .pdf del abstract con enlace a la presentación original en powerpoint.The gypseous soils of Mexico have been studied only from an ecological perspective; thus, the information regarding their physical, chemical, micromorphological, and mineralogical characteristics is insufficient. There are missing data on the classification, which is of questionable quality and can be considered only as tentative. The few data regarding the taxonomy of these soils are obsolete because of the significant progress of this subject occurred on recent years. Thus, we generate new (or update the actual) information through the micromorphology, X-RD, and taxonomy of 16 gypseous soils of the San Luis Potosi State, 5 from the Altiplano and 11 from the Zona Media. Using the soil thin sections analysis, we described the micromorphological aspects of these gypsum-rich soils; this information is unique, until now, for gypseous soils in Mexico. Also, X-ray diffraction is used to investigate the characteristic mineralogy of these soils, providing new knowledge in this area in Mexico. The gypseous soil classification was updated into six subgroups according to Soil Taxonomy criteria (1999), and into eight groups at the second level following the WRB criteria (1999). The similarities between both classification systems are recognized at the greatest hierarchical levels. All pedons are Gypsids, according to Soil Taxonomy, and Gypsisols (with some exceptions) according to WRB. Some changes in the actual taxonomy are showed; e.g., soils prior considered as Vertisols, are now classified as Aridisols (SSS, 1999) and as Kastanozems (WRB, 1999). The generated and updated information is relevant to know and to understand the behavior of the gypsum-rich soils, which should improve its management, and thus, increase its productivity.Peer reviewe

La extensión de los suelos yesosos en San Luis Potosí, México.

12 Pags., 4 Tabls., 3 Figs.[EN] The gypseous soils of San Luis Potosí State, México, are not well map-delimited, despite their broad extent and the specificagricultural and environmental management they require. The present article highlights the location and extent of the gypseous lands in the Altiplano and Zona Media of San Luis Potosí State. For this purpose, soil, geology and vegetation maps as well as studies related to gypsum-rich soils, aerial photographs, and satellite maps (termed ‘espaciomapas’ in Spanish, these refer to Landsat-5 Thematic Mapper images of Red-Green-Blue:432 composition printed at 1:250,000 scale) were reviewed. Additionally, fieldand laboratory work were carried out. The maps provided by the Commission for Studies of the National Territory (CETENAL) proved very useful during the mapping process, especially as an initial reference to the presence of this soil type. The gypseous surface extent (397,258 ha) delineated in this study is double that (193,907 ha) reported in the CETENAL cartography at 1:50,000 scale. Moreover, areas with shallow gypsum, i.e., a gypseous horizon occurring at a depth of less than 50 cm, were discriminated from areas with deep gypsum (termed shallow and deep gypsum phases, respectively). This distinction between shallow and deep gypsum phases is very useful for resource management planning. The maps produced serve as a reference for specificstudies aimed at evaluating the suitability of land for production or environmental purposes at large scales, in which case more detailed mapping will be required.[ES] Los suelos yesosos del Estado de San Luis Potosí no están bien delimitados pese a ocupar extensiones considerables y requerir un manejo agrícola y ambiental específico.En este trabajo se indaga la localización y extensión de la superficieyesosa en el Altiplano y Zona Media del Estado de San Luis Potosí, México. Para ello se consultó información cartográfic de suelos, de geología y de vegetación, así como estudios relacionados con suelos ricos en yeso; además, se usaron fotografías aéreas, espaciomapas (imágenes Landsat-5 Thematic Mapper en composición Rojo-Verde-Azul: 432 impresas a escala 1:250000), y se llevó a cabo trabajo de campo y de laboratorio. Los mapas de la Comisión de Estudios del Territorio Nacional fueron de gran ayuda en el proceso de cartografía, sobre todo como referencia inicial de la presencia de materiales yesosos. La superficieyesosa delimitada en el presente estudio (397.258 ha) duplica la reportada (193.907 ha) en la cartografía de la Comisión de Estudios del Territorio Nacional a escala 1:50.000. Además se discriminaron áreas con yeso somero, es decir, con horizonte yesoso a menos de 50 cm de profundidad, y áreas con yeso profundo. Esta discriminación entre fase somera y fase profunda es muy útil para planear el manejo de estos suelos. Los mapas generados sirven como referencia para estudios específicos,encaminados a evaluar la aptitud de la tierra con finesproductivos o de protección ambiental a escalas grandes, en cuyo caso debería levantarse cartografía más detallada.Peer reviewe

Gipsificación de suelos irrigados con agua sulfatada

1 .pdf (1 Pag.) con resumen ampliado de la aportación de los autores al Congreso.El objetivo de este trabajo fue conocer el proceso de gipsificación en un suelo de la Zona Media, S.L.P., irrigado con agua sulfatada. La calicata del suelo típico se ubicó a partir de trabajo en campo, cartografía propia y existente sobre suelos, geología y de vegetación. Se tomaron bloques de suelo no perturbados para fabricar cortes delgados de 6 10cm y 0.025μm de espesor de los cinco horizontes.Peer reviewe

Approximation of the surface of gypseous soils in San Luis Potosí, Mexico

The gypseous soils of San Luis Potosí State, México, are not well map-delimited, despite their broad extent and the specific agricultural and environmental management they require. The present article highlights the location and extent of the gypseous lands in the Altiplano and Zona Media of San Luis Potosí State. For this purpose, soil, geology and vegetation maps as well as studies related to gypsum-rich soils, aerial photographs, and satellite maps (termed 'espaciomapas' in Spanish, these refer to Landsat-5 Thematic Mapper images of Red-Green-Blue:432 composition printed at 1:250,000 scale) were reviewed. Additionally, field and laboratory work were carried out. The maps provided by the Commission for Studies of the National Territory (CETENAL) proved very useful during the mapping process, especially as an initial reference to the presence of this soil type. The gypseous surface extent (397,258 ha) delineated in this study is double that (193,907 ha) reported in the CETENAL cartography at 1:50,000 scale. Moreover, areas with shallow gypsum, i.e., a gypseous horizon occurring at a depth of less than 50 cm, were discriminated from areas with deep gypsum (termed shallow and deep gypsum phases, respectively). This distinction between shallow and deep gypsum phases is very useful for resource management planning. The maps produced serve as a reference for specific studies aimed at evaluating the suitability of land for production or environmental purposes at large scales, in which case more detailed mapping will be required.Los suelos yesosos del Estado de San Luis Potosí no están bien delimitados pese a ocupar extensiones considerables y requerir un manejo agrícola y ambiental específico. En este trabajo se indaga la localización y extensión de la superficie yesosa en el Altiplano y Zona Media del Estado de San Luis Potosí, México. Para ello se consultó información cartográfica de suelos, de geología y de vegetación, así como estudios relacionados con suelos ricos en yeso; además, se usaron fotografías aéreas, espaciomapas (imágenes Landsat-5 Thematic Mapper en composición Rojo-Verde-Azul: 432 impresas a escala 1:250000), y se llevó a cabo trabajo de campo y de laboratorio. Los mapas de la Comisión de Estudios del Territorio Nacional fueron de gran ayuda en el proceso de cartografía, sobre todo como referencia inicial de la presencia de materiales yesosos. La superficie yesosa delimitada en el presente estudio (397.258 ha) duplica la reportada (193.907 ha) en la cartografía de la Comisión de Estudios del Territorio Nacional a escala 1:50.000. Además se discriminaron áreas con yeso somero, es decir, con horizonte yesoso a menos de 50 cm de profundidad, y áreas con yeso profundo. Esta discriminación entre fase somera y fase profunda es muy útil para planear el manejo de estos suelos. Los mapas generados sirven como referencia para estudios específicos, encaminados a evaluar la aptitud de la tierra con fines productivos o de protección ambiental a escalas grandes, en cuyo caso debería levantarse cartografía más detallada