EVALUACIÓN DE CINCO MÉTODOS PARA EL PRONÓSTICO Y EL ANÁLISIS DE TENDENCIA DE LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA DE PANAMÁ: : UNA HERRAMIENTA PARA LAS INSTITUCIONES Y EMPRESAS DEL SECTOR

As an orientation for agricultural science managers and practitioners to improve budget planning and projected financial statements, five forecasting methods and the trend of linear regression, over a time series, for 30 agricultural crops in Panama were analyzed. The five forecasting methods applied were Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), Exponential Smoothing (SE), Simple Linear Regression (SLR) and Polynomial Regression (PR) and the only trend method used was SLR. The data was run in Excel software. The results of the basic statistics (see table 1) showed that, of 30 items analyzed in 2019, in 16 cases production was below the average of the historical series. Table 2 shows that, of the 30 items predicted, 6 cases corresponded to the SMA, 14 cases to the WMA, 9 cases to the SE and in one case to the PR method.  In the trend analysis, for after 2019, of the 30 cases analyzed, 19 items showed a tendency to decrease, 9 showed an increase and two to were predicted to maintain constant production.  It is concluded that the forecasts to produce agricultural crops may vary from one method to another, depending also on addition to the data and time, a high coefficient of determination of the regression model, a result in positive real numbers and the lowest percentage error of absolute deviation.Como una orientación para que los administradores y profesionales de las ciencias agrícolas mejoren la planificación de presupuestos y estados financieros proyectados, se analizaron cinco métodos de pronósticos y la tendencia de la regresión lineal, en una serie de tiempo, para 30 cultivos agrícolas en Panamá. Los cinco métodos de pronósticos aplicados fueron el Promedio Móvil Simple (PMS), el Promedio Móvil Ponderado (PMP), la Suavización Exponencial (SE), la Regresión lineal simple (RLS) y la Regresión Polinómica (RP) y el único método de tendencia utilizado fue el RLS. Los datos se corrieron en el software Excel. Los resultados de las estadísticas básicas (ver tabla1) mostraron que, de 30 rubros analizados en el 2019, en 16 casos la producción estuvo por debajo del promedio de la serie histórica. En la tabla 2 se observa que, de los 30 rubros pronosticados, 6 casos correspondieron al PMS, 14 casos al PMP, 9 casos a la SE y en un caso al método de la RP.  En el análisis de tendencia, para después del año 2019, de los 30 casos analizados, 19 rubros mostraron tendencia al decrecimiento, 9 mostraron al incremento y dos a mantener la producción constante.  Se concluye que los pronósticos para la producción de cultivos agrícolas pueden variar de un método a otro, dependiendo además de la data y del tiempo, de un alto coeficiente de determinación del modelo de regresión, de un resultado en números reales positivos y del menor error porcentual de desviación absoluta

Genetic Evidence for the Association between the Early Growth Response 3 (EGR3) Gene and Schizophrenia

Recently, two genome scan meta-analysis studies have found strong evidence for the association of loci on chromosome 8p with schizophrenia. The early growth response 3 (EGR3) gene located in chromosome 8p21.3 was also found to be involved in the etiology of schizophrenia. However, subsequent studies failed to replicate this finding. To investigate the genetic role of EGR3 in Chinese patients, we genotyped four SNPs (average interval ∼2.3 kb) in the chromosome region of EGR3 in 470 Chinese schizophrenia patients and 480 healthy control subjects. The SNP rs35201266 (located in intron 1 of EGR3) showed significant differences between cases and controls in both genotype frequency distribution (P = 0.016) and allele frequency distribution (P = 0.009). Analysis of the haplotype rs35201266-rs3750192 provided significant evidence for association with schizophrenia (P = 0.0012); a significant difference was found for the common haplotype AG (P = 0.0005). Furthermore, significant associations were also found in several other two-, and three-SNP tests of haplotype analyses. The meta-analysis revealed a statistically significant association between rs35201266 and schizophrenia (P = 0.0001). In summary, our study supports the association of EGR3 with schizophrenia in our Han Chinese sample, and further functional exploration of the EGR3 gene will contribute to the molecular basis for the complex network underlying schizophrenia pathogenesis

Evaluación de cinco métodos para el pronóstico y el análisis de tendencia de la producción agrícola de Panamá: una herramienta para las instituciones y empresas del sector

Como una orientación para que los administradores y profesionales de las ciencias agrícolas mejoren la planificación de presupuestos y estados financieros proyectados, se analizaron cinco métodos de pronósticos y la tendencia de la regresión lineal, en una serie de tiempo, para 30 cultivos agrícolas en Panamá. Los cinco métodos de pronósticos aplicados fueron el Promedio Móvil Simple(PMS), el Promedio Móvil Ponderado(PMP), la Suavización Exponencial (SE), la Regresión lineal simple (RLS) y la Regresión Polinómica(RP) y el único método de tendencia utilizado fue el RLS. Los datos se corrieron en el software Excel. Los resultados de las estadísticas básicas (ver tabla1) mostraron que, de 30 rubros analizados en el 2019, en 16 casos la producción estuvo por debajo del promedio de la serie histórica. En la tabla 2 se observa que, de los 30 rubros pronosticados, 6 casos correspondieron al PMS, 14 casos al PMP, 9 casos a la SE y en un caso al método de la RP. En el análisis de tendencia, para después del año 2019, de los 30 casos analizados, 19 rubros mostraron tendencia al decrecimiento, 9 mostraron al incremento y dos a mantener la producción constante. Se concluye que los pronósticos para la producción de cultivos agrícolas pueden variar de un método a otro, dependiendo además de la data y del tiempo, de un alto coeficiente de determinación del modelo de regresión, de un resultado en números reales positivos y del menor error porcentual de desviación absoluta

Obesity, inflammatory and thrombotic markers, and major clinical outcomes in critically ill patients with COVID‐19 in the US

Objective This study aimed to determine whether obesity is independently associated with major adverse clinical outcomes and inflammatory and thrombotic markers in critically ill patients with COVID‐19. Methods The primary outcome was in‐hospital mortality in adults with COVID‐19 admitted to intensive care units across the US. Secondary outcomes were acute respiratory distress syndrome (ARDS), acute kidney injury requiring renal replacement therapy (AKI‐RRT), thrombotic events, and seven blood markers of inflammation and thrombosis. Unadjusted and multivariable‐adjusted models were used. Results Among the 4,908 study patients, mean (SD) age was 60.9 (14.7) years, 3,095 (62.8%) were male, and 2,552 (52.0%) had obesity. In multivariable models, BMI was not associated with mortality. Higher BMI beginning at 25 kg/m2 was associated with a greater risk of ARDS and AKI‐RRT but not thrombosis. There was no clinically significant association between BMI and inflammatory or thrombotic markers. Conclusions In critically ill patients with COVID‐19, higher BMI was not associated with death or thrombotic events but was associated with a greater risk of ARDS and AKI‐RRT. The lack of an association between BMI and circulating biomarkers calls into question the paradigm that obesity contributes to poor outcomes in critically ill patients with COVID‐19 by upregulating systemic inflammatory and prothrombotic pathways