Hydrolysis of raw fish proteins extracts by Carnobacterium maltaromaticum strains isolated from Argentinean freshwater fish

Lactic acid bacteria (LAB) isolated from freshwater fish (hatcheries and captures) from Paraná river (Argentina) were analyzed by using culture-dependent approaches. The species belonging to Carnobacterium (C.) divergens, C. inhibens, C. maltaromaticum, C. viridans and Vagococcus (V.) salmoninarum were identify as predominant by RAPD-PCR and 16 s rRNA gene sequencing. C. maltaromaticum (H-17, S-30, B-42 and S-44) grew in raw fish extract and slightly reduced the medium pH (5.81–5.91). These strains exhibited moderate fish sarcoplasmic protein degradation (≤ 73 %) releasing small peptides and free amino acids, being alanine, glycine, asparagine and arginine concentrations increased in a higher extent (17.84, 1.47, 1.26 and 0.47 mg/100 mL, respectively) by S-44 strain at 96 h incubation. Interestingly C. maltaromaticum H-17 was able to inhibit Listeria monocytogenes. Results suggest that these strains would contribute to the development of new safe and healthy fishery products with improved nutritional and sensory characteristics.Fil: Dallagnol, Andrea Micaela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Materiales de Misiones. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; ArgentinaFil: Pescuma, Micaela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Centro de Referencia para Lactobacilos; ArgentinaFil: Gamarra Espínola, Natalia. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaFil: Vera, Mariela Natalia. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaFil: Vignolo, Graciela Margarita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Centro de Referencia para Lactobacilos; Argentin

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.

Worldwide trends in hypertension prevalence and progress in treatment and control from 1990 to 2019: a pooled analysis of 1201 population-representative studies with 104 million participants.

BACKGROUND: Hypertension can be detected at the primary health-care level and low-cost treatments can effectively control hypertension. We aimed to measure the prevalence of hypertension and progress in its detection, treatment, and control from 1990 to 2019 for 200 countries and territories. METHODS: We used data from 1990 to 2019 on people aged 30-79 years from population-representative studies with measurement of blood pressure and data on blood pressure treatment. We defined hypertension as having systolic blood pressure 140 mm Hg or greater, diastolic blood pressure 90 mm Hg or greater, or taking medication for hypertension. We applied a Bayesian hierarchical model to estimate the prevalence of hypertension and the proportion of people with hypertension who had a previous diagnosis (detection), who were taking medication for hypertension (treatment), and whose hypertension was controlled to below 140/90 mm Hg (control). The model allowed for trends over time to be non-linear and to vary by age. FINDINGS: The number of people aged 30-79 years with hypertension doubled from 1990 to 2019, from 331 (95% credible interval 306-359) million women and 317 (292-344) million men in 1990 to 626 (584-668) million women and 652 (604-698) million men in 2019, despite stable global age-standardised prevalence. In 2019, age-standardised hypertension prevalence was lowest in Canada and Peru for both men and women; in Taiwan, South Korea, Japan, and some countries in western Europe including Switzerland, Spain, and the UK for women; and in several low-income and middle-income countries such as Eritrea, Bangladesh, Ethiopia, and Solomon Islands for men. Hypertension prevalence surpassed 50% for women in two countries and men in nine countries, in central and eastern Europe, central Asia, Oceania, and Latin America. Globally, 59% (55-62) of women and 49% (46-52) of men with hypertension reported a previous diagnosis of hypertension in 2019, and 47% (43-51) of women and 38% (35-41) of men were treated. Control rates among people with hypertension in 2019 were 23% (20-27) for women and 18% (16-21) for men. In 2019, treatment and control rates were highest in South Korea, Canada, and Iceland (treatment >70%; control >50%), followed by the USA, Costa Rica, Germany, Portugal, and Taiwan. Treatment rates were less than 25% for women and less than 20% for men in Nepal, Indonesia, and some countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Control rates were below 10% for women and men in these countries and for men in some countries in north Africa, central and south Asia, and eastern Europe. Treatment and control rates have improved in most countries since 1990, but we found little change in most countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Improvements were largest in high-income countries, central Europe, and some upper-middle-income and recently high-income countries including Costa Rica, Taiwan, Kazakhstan, South Africa, Brazil, Chile, Turkey, and Iran. INTERPRETATION: Improvements in the detection, treatment, and control of hypertension have varied substantially across countries, with some middle-income countries now outperforming most high-income nations. The dual approach of reducing hypertension prevalence through primary prevention and enhancing its treatment and control is achievable not only in high-income countries but also in low-income and middle-income settings. FUNDING: WHO

Worldwide trends in hypertension prevalence and progress in treatment and control from 1990 to 2019: a pooled analysis of 1201 population-representative studies with 104 million participants

Background Hypertension can be detected at the primary health-care level and low-cost treatments can effectively control hypertension. We aimed to measure the prevalence of hypertension and progress in its detection, treatment, and control from 1990 to 2019 for 200 countries and territories. Methods We used data from 1990 to 2019 on people aged 30-79 years from population-representative studies with measurement of blood pressure and data on blood pressure treatment. We defined hypertension as having systolic blood pressure 140 mm Hg or greater, diastolic blood pressure 90 mm Hg or greater, or taking medication for hypertension. We applied a Bayesian hierarchical model to estimate the prevalence of hypertension and the proportion of people with hypertension who had a previous diagnosis (detection), who were taking medication for hypertension (treatment), and whose hypertension was controlled to below 140/90 mm Hg (control). The model allowed for trends over time to be non-linear and to vary by age. Findings The number of people aged 30-79 years with hypertension doubled from 1990 to 2019, from 331 (95% credible interval 306-359) million women and 317 (292-344) million men in 1990 to 626 (584-668) million women and 652 (604-698) million men in 2019, despite stable global age-standardised prevalence. In 2019, age-standardised hypertension prevalence was lowest in Canada and Peru for both men and women; in Taiwan, South Korea, Japan, and some countries in western Europe including Switzerland, Spain, and the UK for women; and in several low-income and middle-income countries such as Eritrea, Bangladesh, Ethiopia, and Solomon Islands for men. Hypertension prevalence surpassed 50% for women in two countries and men in nine countries, in central and eastern Europe, central Asia, Oceania, and Latin America. Globally, 59% (55-62) of women and 49% (46-52) of men with hypertension reported a previous diagnosis of hypertension in 2019, and 47% (43-51) of women and 38% (35-41) of men were treated. Control rates among people with hypertension in 2019 were 23% (20-27) for women and 18% (16-21) for men. In 2019, treatment and control rates were highest in South Korea, Canada, and Iceland (treatment >70%; control >50%), followed by the USA, Costa Rica, Germany, Portugal, and Taiwan. Treatment rates were less than 25% for women and less than 20% for men in Nepal, Indonesia, and some countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Control rates were below 10% for women and men in these countries and for men in some countries in north Africa, central and south Asia, and eastern Europe. Treatment and control rates have improved in most countries since 1990, but we found little change in most countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Improvements were largest in high-income countries, central Europe, and some upper-middle-income and recently high-income countries including Costa Rica, Taiwan, Kazakhstan, South Africa, Brazil, Chile, Turkey, and Iran. Interpretation Improvements in the detection, treatment, and control of hypertension have varied substantially across countries, with some middle-income countries now outperforming most high-income nations. The dual approach of reducing hypertension prevalence through primary prevention and enhancing its treatment and control is achievable not only in high-income countries but also in low-income and middle-income settings. Copyright (C) 2021 World Health Organization; licensee Elsevier

Worldwide trends in hypertension prevalence and progress in treatment and control from 1990 to 2019: a pooled analysis of 1201 population-representative studies with 104 million participants

Background Hypertension can be detected at the primary health-care level and low-cost treatments can effectively control hypertension. We aimed to measure the prevalence of hypertension and progress in its detection, treatment, and control from 1990 to 2019 for 200 countries and territories. Methods We used data from 1990 to 2019 on people aged 30–79 years from population-representative studies with measurement of blood pressure and data on blood pressure treatment. We defined hypertension as having systolic blood pressure 140 mm Hg or greater, diastolic blood pressure 90 mm Hg or greater, or taking medication for hypertension. We applied a Bayesian hierarchical model to estimate the prevalence of hypertension and the proportion of people with hypertension who had a previous diagnosis (detection), who were taking medication for hypertension (treatment), and whose hypertension was controlled to below 140/90 mm Hg (control). The model allowed for trends over time to be non-linear and to vary by age. Findings The number of people aged 30–79 years with hypertension doubled from 1990 to 2019, from 331 (95% credible interval 306–359) million women and 317 (292–344) million men in 1990 to 626 (584–668) million women and 652 (604–698) million men in 2019, despite stable global age-standardised prevalence. In 2019, age-standardised hypertension prevalence was lowest in Canada and Peru for both men and women; in Taiwan, South Korea, Japan, and some countries in western Europe including Switzerland, Spain, and the UK for women; and in several low-income and middle-income countries such as Eritrea, Bangladesh, Ethiopia, and Solomon Islands for men. Hypertension prevalence surpassed 50% for women in two countries and men in nine countries, in central and eastern Europe, central Asia, Oceania, and Latin America. Globally, 59% (55–62) of women and 49% (46–52) of men with hypertension reported a previous diagnosis of hypertension in 2019, and 47% (43–51) of women and 38% (35–41) of men were treated. Control rates among people with hypertension in 2019 were 23% (20–27) for women and 18% (16–21) for men. In 2019, treatment and control rates were highest in South Korea, Canada, and Iceland (treatment >70%; control >50%), followed by the USA, Costa Rica, Germany, Portugal, and Taiwan. Treatment rates were less than 25% for women and less than 20% for men in Nepal, Indonesia, and some countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Control rates were below 10% for women and men in these countries and for men in some countries in north Africa, central and south Asia, and eastern Europe. Treatment and control rates have improved in most countries since 1990, but we found little change in most countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Improvements were largest in high-income countries, central Europe, and some upper-middle-income and recently high-income countries including Costa Rica, Taiwan, Kazakhstan, South Africa, Brazil, Chile, Turkey, and Iran. Interpretation Improvements in the detection, treatment, and control of hypertension have varied substantially across countries, with some middle-income countries now outperforming most high-income nations. The dual approach of reducing hypertension prevalence through primary prevention and enhancing its treatment and control is achievable not only in high-income countries but also in low-income and middle-income settings

Worldwide trends in hypertension prevalence and progress in treatment and control from 1990 to 2019: a pooled analysis of 1201 population-representative studies with 104 million participants

Background Hypertension can be detected at the primary health-care level and low-cost treatments can effectively control hypertension. We aimed to measure the prevalence of hypertension and progress in its detection, treatment, and control from 1990 to 2019 for 200 countries and territories. Methods We used data from 1990 to 2019 on people aged 30–79 years from population-representative studies with measurement of blood pressure and data on blood pressure treatment. We defined hypertension as having systolic blood pressure 140 mm Hg or greater, diastolic blood pressure 90 mm Hg or greater, or taking medication for hypertension. We applied a Bayesian hierarchical model to estimate the prevalence of hypertension and the proportion of people with hypertension who had a previous diagnosis (detection), who were taking medication for hypertension (treatment), and whose hypertension was controlled to below 140/90 mm Hg (control). The model allowed for trends over time to be non-linear and to vary by age. Findings The number of people aged 30–79 years with hypertension doubled from 1990 to 2019, from 331 (95% credible interval 306–359) million women and 317 (292–344) million men in 1990 to 626 (584–668) million women and 652 (604–698) million men in 2019, despite stable global age-standardised prevalence. In 2019, age-standardised hypertension prevalence was lowest in Canada and Peru for both men and women; in Taiwan, South Korea, Japan, and some countries in western Europe including Switzerland, Spain, and the UK for women; and in several low-income and middle-income countries such as Eritrea, Bangladesh, Ethiopia, and Solomon Islands for men. Hypertension prevalence surpassed 50% for women in two countries and men in nine countries, in central and eastern Europe, central Asia, Oceania, and Latin America. Globally, 59% (55–62) of women and 49% (46–52) of men with hypertension reported a previous diagnosis of hypertension in 2019, and 47% (43–51) of women and 38% (35–41) of men were treated. Control rates among people with hypertension in 2019 were 23% (20–27) for women and 18% (16–21) for men. In 2019, treatment and control rates were highest in South Korea, Canada, and Iceland (treatment >70%; control >50%), followed by the USA, Costa Rica, Germany, Portugal, and Taiwan. Treatment rates were less than 25% for women and less than 20% for men in Nepal, Indonesia, and some countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Control rates were below 10% for women and men in these countries and for men in some countries in north Africa, central and south Asia, and eastern Europe. Treatment and control rates have improved in most countries since 1990, but we found little change in most countries in sub-Saharan Africa and Oceania. Improvements were largest in high-income countries, central Europe, and some upper-middle-income and recently high-income countries including Costa Rica, Taiwan, Kazakhstan, South Africa, Brazil, Chile, Turkey, and Iran. Interpretation Improvements in the detection, treatment, and control of hypertension have varied substantially across countries, with some middle-income countries now outperforming most high-income nations. The dual approach of reducing hypertension prevalence through primary prevention and enhancing its treatment and control is achievable not only in high-income countries but also in low-income and middle-income settings

Aislamiento de bacterias lácticas psicótrofas con actividad antimicrobiana provenientes de surubí (Pseudoplatystoma spp.)

El surubí (Pseudoplatystoma spp.) se encuentra entre los peces de agua dulce más explotados en la región del NEA siendo comercializado en su totalidad en forma congelada. Esto se debe especialmente al carácter perecedero de este tipo de alimentos que dificulta su conservación en forma fresca-refrigerada. La utilización de bacteria lácticas (BL) como agentes bio-conservantes es una alternativa que permitiría prolongar la vida útil del pescado refrigerado. El objetivo de este trabajo fue aislar cepas de bacterias lácticas a partir de surubí y seleccionarlas por su capacidad antimicrobiana y adaptación a bajas temperaturas. Las muestras de Surubí (congelado) fueron obtenidas de comercios de la región siendo una mitad procesada en forma inmediata (fresco) y la otra conservada en refrigeración durante 10 días antes de ser analizada (putrefacto). Para el aislamiento de BL se utilizó agar MRS y TSA con extracto de levadura (YE, 0,5 %), siendo las placas incubadas en refrigeración bajo condiciones de aerobiosis y anaerobiosis. Para evaluar la presencia de BL entre las colonias sospechosas se realizó tinción de Gram y test de catalasa. Las cepas Gram (+) y catalasa (-) fueron evaluadas por su aciviadad antimicrobiana frente a: Listeria monocytogenes y Escherichia coli, proveniente de muestras clínicas; Lactococcus (L.) garviae, Staphylococcus (S.) warneri, S. saprophyticus sub. bovis, Enterobacter asburiae, Aeromonas spp. y Pseudomonas spp. Las cepas que mostraban actividad antimicrobiana fueron seleccionadas para evaluar su adaptación al frío. Para ello se midió crecimiento (DO580nm) y pH en TSB-YE (pH=7) a 4±1,5 °C a los 1, 3, 5 y 8 días. Los resultados mostraron un bajo porcentaje de recuperación ya que solamente 16 de 130 colonias sospechosas eran bacilos Gram (+), Catalasa (-) compatibles con BL. El 94 % de las cepas consideradas BL se aislaron a partir de pescado putrefacto, de las cuales un 70 % habían sido incubadas en anaerobiosis. Aunque el 60 % de las cepas provenían de MRS, todas mostraban un buen crecimiento en TSB-YE. Los resultados de actividad antimicrobiana mostraron que 10, 6 y 1 cepas de BL producían halos de inhibición frente a Pseudomonas spp, S. warneri y L. garviae, respectivamente. Siete cepas de BL fueron seleccionadas por mostrar el mayor halo de inhibición y evaluadas por su adaptación al frío. Los resultados mostraron que 4 de las 7 cepas pudieron desarrollar (Abs 0,35 - 0,58) y descender el pH (6,49 - 5,89) del medio de cultivo luego de 8 días de incubación. Se puede concluir que la carne de surubí posee BL con potencial bioconservante para su aplicación en productos refrigerados.Fil: Vera, Mariela Natalia. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaFil: Pucciarelli, Amada. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaFil: Vignolo, Graciela Margarita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Centro de Referencia para Lactobacilos; ArgentinaFil: Dallagnol, Andrea Micaela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaVI Congreso Internacional de Ciencia y Tecnología de los Alimentos: Año internacional de las legumbresCórdobaArgentinaGobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Ciencia y Tecnologí

Aislamiento De Bacterias Lácticas De Pescado De Agua Dulce Para Su Uso En Productos Pesqueros Refrigerados

Introducción y Objetivos: Las bacterias lácticas (BL) están presentes en la microbiota del pescado y pueden prevalecer en los productos frescos suavemente conservados (lightly preserved fish products, LPFP). BL poco acidificantes cuidadosamente caracterizadas pueden ser utilizadas en LPFP como cultivo bio-protector. El objetivo de este trabajo fue aislar BL a partir de pescado de agua dulce y evaluar su crecimiento y pH en extracto crudo de pescado.Materiales y Métodos: Se realizó el aislamiento de BL a partir de piel, agallas y carne de pescado fresco y congelado, obtenido de la piscicultura y captura en el río Paraná. Las especies de pescado y número de muestras utilizadas fueron: Pacú (Piaractus sp.), 2; surubí (Pseudoplatistoma sp.), 3; boga (Leporinus sp.), 3; tararia (Hoplias sp.), 1; y corvina de río (Pachyurus sp.), 1. Para el aislamiento de BL, cada muestra de pescado se dividió en dos, una mitad se analizó dentro de las 24 h y la otra mitad se guardó en bolsas con cierre hermético y se analizó después de 10 días a 6±1 °C. Muestras de pescado (25 g) homogeneizadas con agua peptona estéril (225 mL) fueron diluidas (1/10) e inoculadas en superficie en agar MRS y TSA. Todas las placas fueron incubadas en anaerobiosis a 6±1°C, 8 días. Además, placas de MRS fueron incubadas aeróbicamente a 29±1°C, 48 - 72 h. Para la identificación de BL, se realizó tinción de Gram, test de catalasa y estudios moleculares (RAPD-PCR y secuenciación del gen 16S). Las cepas aisladas fueron inoculadas (1 % v/v) en extracto crudo de surubí esterilizado por filtración. Se evaluó el crecimiento (densidad óptica a 600 nm) y pH de los cultivos luego de 96 h a 29±1°C.Resultados: Los resultados demostraron que solamente el 10 % de las colonias picadas (373) eran compatibles con BL ya que eran Gram positiva/Catalasa negativa. Los estudios moleculares demostraron que alrededor de la mitad de estas cepas presentaban perfiles RAPD-PCR diferentes con los cebadores P16 (5'- TCG CCA GCC A -3') and M13 (5'-GAG GGT GGC GGT TCT-3'). La secuenciación del gen 16S con los cebadores universales 27F y 1492R demostró la presencia de Carnobacterium divergens (5 cepas), C. inhibens (2 cepas), C. maltaromaticum (6 cepas), C. viridans (1 cepa) y Vagococcus salmoninarum (2 cepas). El crecimiento de estas cepas en extracto de surubí fue variable permitiendo agruparlas en tres, cepas con crecimiento escaso (OD600= 0,16), moderado (OD600= 0,19-0,29) y alto (OD600=0,32-0,41). Por otro lado, el pH de los cultivos permitió agrupar las cepas en dos, cepas poco acidificantes (pH = 5,81 - 6,25) y cepas acidificantes (pH = 5,13 - 5,22).Conclusiones: La microbiota láctica de pescado de agua dulce mostró un predominio de BL del género Carnobacterium entre las cuales se detectaron cepas de C. maltaromaticum con buen crecimiento y baja capacidad acidificante, adecuadas para su utilización en LPFP.Fil: Dallagnol, Andrea Micaela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Materiales de Misiones. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; ArgentinaFil: Vera, Mariela Natalia. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; ArgentinaFil: Pucciarelli, Amada Beatriz. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; ArgentinaFil: Vignolo, Graciela Margarita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Centro de Referencia para Lactobacilos; ArgentinaXV Congreso Argentino de Microbiología; V Congreso Argentino de Microbiología de Alimentos; V Congreso Latinoamericano de Microbiología de Medicamentos y Cosméticos y XIV Congreso Argentino de MicrobiologíaBuenos AiresArgentinaAsociación Argentina de Microbiologí

La fuerza de la virtualidad. Experiencias sobre docencia, investigación y gestión en tiempos excepcionales

La fuerza de la virtualidad reúne un conjunto de relatos sobre trabajos de docencia, investigación, extensión y gestión, realizados en la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba durante el año 2020, en el marco de las medidas de distanciamiento social, preventivo y obligatorio. Esta situación de excepción puso a prueba los modos habituales de pensar y gestionar la institución en su totalidad, debiendo mudar a la fuerza a la virtualidad e idear acciones conducentes a resolver problemáticas concretas.Fil: Álvarez, Alicia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Andonian, Olga G. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arcos, Ricardo Fabián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Argento, Rosa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arónica, Sandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Asís, Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Azcona, Noelia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Balian, Andrea Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Baraldi, Gladis Ruth. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bazán, Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Belén, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Beltrán, Natacha. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Berrino, Liliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Blatto, Lautaro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bravino, Laura Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bruno, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cacciagiú, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cáceres, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cagliero, Maria Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cargnelutti, Jennifer. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Carrizo, Elvira. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Casanova, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Casas, Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Casini, Rosanna. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ceballos Salas, María Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Chaves, Agustín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cima, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Colella, Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cornejo, Roberto Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cuttica, Mariela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: D´Allera, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Darbyshire, María Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: De La Rosa, Adolfo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Demo, Horacio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Descalzi, Ricardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Díaz, Cecilia Del Valle. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Díaz, Myriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Etchegorry, Cristina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Fernández, Ana Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Fernández, María Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ferrero, Lía Ivana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: García, Fernando. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: García, Siria Miriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Miriam Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giovanardi, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guajardo Molina, Vanesa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guevel, Hernán Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Huanchicay, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Iturralde, Ivan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Jaluf, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Jornet, Paola Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Juárez, Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Juri, Pablo R. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Kaufman, Judith. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Larrosa, Griselda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Lencisa, Silvina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Lingua, Matías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Lladós, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Llaryora, María Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: López Coppari, Joaquín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: López, Eliana Marisel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: López, Sonia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Margaría, Oscar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Martínez, Jacqueline. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Martínez, Milagro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Martínez, Pilar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Mina, Jorge. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Mizraji, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Molina, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Moneta Pizarro, Adrián Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Moyano, Carina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Oliva Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortíz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretto, Claudia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pereyra, Liliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pérez Bellettini, María Mercedes. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pérez, Diana A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pérez, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Perlati, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Perrulli, Cintia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Picazzo, Hugo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pozetti, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Quintá, Karina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Quiñones, Paula Soledad. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Quiroga Martínez, Facundo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rabbia Evelín Mariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rezzonico, Diego. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ricci, María Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ristorto, Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rivadera, Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodríguez Saa, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosset, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sabulsky, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Saffe, Juan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Salazar Solana, Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Salerno, María Liliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Claudia Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Santillán, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sartori, Juan José Pompillo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Saunders, Shirley. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Schultz, Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Senestrari, Selene Giselle. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Singh, Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Slavin, Mariel V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Smit, Evangelina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Soria, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Staricco, Juan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stumpf, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vázquez, Flavia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vera, Ailén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Werbin, Eliana Mariela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Yrusta, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Zamboni, Pedro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

Safety and efficacy of eculizumab in anti-acetylcholine receptor antibody-positive refractory generalised myasthenia gravis (REGAIN): a phase 3, randomised, double-blind, placebo-controlled, multicentre study

Background Complement is likely to have a role in refractory generalised myasthenia gravis, but no approved therapies specifically target this system. Results from a phase 2 study suggested that eculizumab, a terminal complement inhibitor, produced clinically meaningful improvements in patients with anti-acetylcholine receptor antibody-positive refractory generalised myasthenia gravis. We further assessed the efficacy and safety of eculizumab in this patient population in a phase 3 trial. Methods We did a phase 3, randomised, double-blind, placebo-controlled, multicentre study (REGAIN) in 76 hospitals and specialised clinics in 17 countries across North America, Latin America, Europe, and Asia. Eligible patients were aged at least 18 years, with a Myasthenia Gravis-Activities of Daily Living (MG-ADL) score of 6 or more, Myasthenia Gravis Foundation of America (MGFA) class II\ue2\u80\u93IV disease, vaccination against Neisseria meningitides, and previous treatment with at least two immunosuppressive therapies or one immunosuppressive therapy and chronic intravenous immunoglobulin or plasma exchange for 12 months without symptom control. Patients with a history of thymoma or thymic neoplasms, thymectomy within 12 months before screening, or use of intravenous immunoglobulin or plasma exchange within 4 weeks before randomisation, or rituximab within 6 months before screening, were excluded. We randomly assigned participants (1:1) to either intravenous eculizumab or intravenous matched placebo for 26 weeks. Dosing for eculizumab was 900 mg on day 1 and at weeks 1, 2, and 3; 1200 mg at week 4; and 1200 mg given every second week thereafter as maintenance dosing. Randomisation was done centrally with an interactive voice or web-response system with patients stratified to one of four groups based on MGFA disease classification. Where possible, patients were maintained on existing myasthenia gravis therapies and rescue medication was allowed at the study physician's discretion. Patients, investigators, staff, and outcome assessors were masked to treatment assignment. The primary efficacy endpoint was the change from baseline to week 26 in MG-ADL total score measured by worst-rank ANCOVA. The efficacy population set was defined as all patients randomly assigned to treatment groups who received at least one dose of study drug, had a valid baseline MG-ADL assessment, and at least one post-baseline MG-ADL assessment. The safety analyses included all randomly assigned patients who received eculizumab or placebo. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT01997229. Findings Between April 30, 2014, and Feb 19, 2016, we randomly assigned and treated 125 patients, 62 with eculizumab and 63 with placebo. The primary analysis showed no significant difference between eculizumab and placebo (least-squares mean rank 56\uc2\ub76 [SEM 4\uc2\ub75] vs 68\uc2\ub73 [4\uc2\ub75]; rank-based treatment difference \ue2\u88\u9211\uc2\ub77, 95% CI \ue2\u88\u9224\uc2\ub73 to 0\uc2\ub796; p=0\uc2\ub70698). No deaths or cases of meningococcal infection occurred during the study. The most common adverse events in both groups were headache and upper respiratory tract infection (ten [16%] for both events in the eculizumab group and 12 [19%] for both in the placebo group). Myasthenia gravis exacerbations were reported by six (10%) patients in the eculizumab group and 15 (24%) in the placebo group. Six (10%) patients in the eculizumab group and 12 (19%) in the placebo group required rescue therapy. Interpretation The change in the MG-ADL score was not statistically significant between eculizumab and placebo, as measured by the worst-rank analysis. Eculizumab was well tolerated. The use of a worst-rank analytical approach proved to be an important limitation of this study since the secondary and sensitivity analyses results were inconsistent with the primary endpoint result; further research into the role of complement is needed. Funding Alexion Pharmaceuticals