Impacto de la atención ambulatoria del primer nivel de atención en la hospitalización de población asegurada con diabetes mellitus tipo 2

ObjetivoDeterminar el impacto de atención ambulatoria del primer nivel de atención en la hospitalización del diabético tipo 2 en una población con condiciones iguales de aseguramiento.DiseñoEstudio de casos y controles. Los casos son pacientes diabéticos hospitalizados por enfermedad relacionada con el padecimiento, y los controles son pacientes diabéticos sin antecedente de hospitalización en el último año.EmplazamientoCentros de atención primaria urbanos.ParticipantesLos casos fueron seleccionados consecutivamente en 4 de 5 hospitales generales urbanos (n=123). Los controles fueron elegidos al azar en la unidad de atención primaria de donde provenía el caso (n=135). Se excluyó a las mujeres con diabetes gestacional y a todos los que no contaban con expediente localizable (aproximadamente un 15%).MedicionesSe construyó un índice de atención primaria según las recomendaciones de la Asociación de Médicos Norteamericanos, la Comisión Conjunta de Acreditación de Organizaciones de Salud, el Comité Nacional de Aseguramiento para la Calidad, la Asociación Norteamericana de Diabetes y la Norma Oficial Mexicana. Se consideró que un cumplimiento menor al 60% correspondía a una atención subóptima.ResultadosLos factores de riesgo para la hospitalización fueron los siguientes: menos de 2 vistas al médico de familia en el último año (OR ajustada, 16,2; IC del 95%, 1,5–174,2), valor de glucosa (OR ajustada, 1,006; IC del 95%, 1,002–1,010) y nivel de conocimientos sobre la enfermedad (OR ajustada, 0,98; IC del 95%, 0,96–0,99), además de la práctica de ejercicio y el tiempo de diagnóstico. La atención primaria subóptima se registró en el 65,3% de los casos y el 49,1% de los controles (p=0,03) e incrementó 2,5 veces el riesgo de hospitalización (IC del 95%, 1,2–5,0; seudo R2=0,279; p < 0,001).ConclusionesLa evidencia disponible indica que la atención primaria puede ser un factor potencial para reducir la tasa de hospitalización por diabetes mellitus tipo 2. Los programas de manejo efectivos contribuirían a evitar hospitalizaciones innecesarias.ObjectiveTo determine the impact of primary care on hospitalization of type 2 diabetics with equal conditions of health insurance.DesignA case-control study. Case=diabetic hospitalized by a disease related condition. Control=diabetic without hospitalization during the last 12 months.SettingUrban primary care centers.ParticipantsCases were consecutively selected from four out of five urban hospitals (n=123). Controls were chosen at random from primary care units matched by primary care source (n=135).Women with gestational diabetes were excluded as well as individuals with missing medical charts (approximately 15%).MeasurementsA primary care index was constructed with process and outcome indicators recommended by the American Medical Association, the Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations, the National Committee for Quality Assurance, the American Diabetes Association and the Official Mexican Standards. Compliance to less than 60% of recommendations was considered unsatisfactory primary care.ResultsThe following were hospitalization risk factors: less than 2 visits to family physician during the last year (OR adjusted, 16,2; 95% CI, 1,5–174,2), glucose level (OR adjusted, 1,006; 95% CI, 1,002–1,010) and cognitive level (OR adjusted, 0,98; 95% CI, 0,96–0,99), in addition to exercising and year of diagnosis. Sixty-five percent of cases observed unsatisfactory primary care compared with 49,1% of controls (P=0,03). Unsatisfactory primary care increased 2,5 times the risk of hospitalization (95% CI, 1,2–5,0) (pseudo R2=0,279; P<0,001).ConclusionsPrimary care is a potential factor for reducing hospitalization of type 2 diabetics. Effective primary care programs would contribute to a better disease control and less unnecessary hospitalizations

Differences in family functioning before and during the COVID-19 pandemic: an observational study in Peruvian families

The COVID-19 pandemic has had a major impact on family relationships, as several families have lost family members due to COVID-19 pandemic and become physically and emotionally estranged due to lockdown measures and critically economic periods. Our study contrasted two hypotheses: (1) family functioning changed notably before and after the COVID-19 pandemic initiation in terms of cohesion, flexibility, communication and satisfaction; (2) balanced families have a greater capacity to strictly comply with quarantine (i.e., social confinement), compared to unbalanced families. We performed an observational study comparing family functioning between two independent groups, evaluated before and during the first wave of the COVID-19 pandemic in Peru. A total of 7,980 participants were included in the study. For the first hypothesis, we found that, during the pandemic, families became more balanced in terms of cohesion (adjusted before-during mean difference or β1 = 1.4; 95% CI [1.0–1.7]) and flexibility (β2 = 2.0; 95% CI [1.6–2.4]), and families were less disengaged (β3 = −1.9; 95% CI [−2.3 to −1.5]) and chaotic (β4 = −2.9; 95% CI [−3.3 to −2.4]). Regarding the second hypothesis, we confirmed that families with balanced cohesion (adjusted prevalence ratio or aPR = 1.16; 95% CI [1.12–1.19) and flexibility (aPR = 1.23; 95% CI [1.18–1.27]) allowed greater compliance with quarantine restrictions; while disengaged (aPR = 0.91; 95% CI [0.88–0.93]) and chaotic families (aPR = 0.89; 95% CI [0.87–0.92]) were more likely to partially comply or not comply with the quarantine. Finally, family communication (aPR = 1.17; 95% CI [1.11–1.24]) and satisfaction (aPR = 1.18; 95% CI [1.11–1.25]) also played a role in favouring quarantine compliance. This new evidence enlightens the family systems theory while informing future interventions for improving compliance with quarantine measures in the context of social confinement

Risk profiles and one-year outcomes of patients with newly diagnosed atrial fibrillation in India: Insights from the GARFIELD-AF Registry.

BACKGROUND: The Global Anticoagulant Registry in the FIELD-Atrial Fibrillation (GARFIELD-AF) is an ongoing prospective noninterventional registry, which is providing important information on the baseline characteristics, treatment patterns, and 1-year outcomes in patients with newly diagnosed non-valvular atrial fibrillation (NVAF). This report describes data from Indian patients recruited in this registry. METHODS AND RESULTS: A total of 52,014 patients with newly diagnosed AF were enrolled globally; of these, 1388 patients were recruited from 26 sites within India (2012-2016). In India, the mean age was 65.8 years at diagnosis of NVAF. Hypertension was the most prevalent risk factor for AF, present in 68.5% of patients from India and in 76.3% of patients globally (P < 0.001). Diabetes and coronary artery disease (CAD) were prevalent in 36.2% and 28.1% of patients as compared with global prevalence of 22.2% and 21.6%, respectively (P < 0.001 for both). Antiplatelet therapy was the most common antithrombotic treatment in India. With increasing stroke risk, however, patients were more likely to receive oral anticoagulant therapy [mainly vitamin K antagonist (VKA)], but average international normalized ratio (INR) was lower among Indian patients [median INR value 1.6 (interquartile range {IQR}: 1.3-2.3) versus 2.3 (IQR 1.8-2.8) (P < 0.001)]. Compared with other countries, patients from India had markedly higher rates of all-cause mortality [7.68 per 100 person-years (95% confidence interval 6.32-9.35) vs 4.34 (4.16-4.53), P < 0.0001], while rates of stroke/systemic embolism and major bleeding were lower after 1 year of follow-up. CONCLUSION: Compared to previously published registries from India, the GARFIELD-AF registry describes clinical profiles and outcomes in Indian patients with AF of a different etiology. The registry data show that compared to the rest of the world, Indian AF patients are younger in age and have more diabetes and CAD. Patients with a higher stroke risk are more likely to receive anticoagulation therapy with VKA but are underdosed compared with the global average in the GARFIELD-AF. CLINICAL TRIAL REGISTRATION-URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT01090362

Volviéndonos mejores: necesidad de acción inmediata ante el reto de la obesidad. Una postura de profesionales de la salud.

La creciente epidemia de obesidad ha sido uno de los retos más importantes de salud pública en México durante los últimos años. Con apoyo de la Federación Mundial de Obesidad, en 2021 formamos un grupo de profesionales para identificar y resumir las acciones prioritarias en las que puede enfocarse nuestro país para hacer frente a esta epidemia. Al proceso de desarrollo y discusión de este grupo se sumaron más de 1 000 profesionales de la salud para retomar recomendaciones de documentos y guías de alto nivel previamente publicados. En conmemoración del Día Mundial de la Obesidad, en este 2022 se presenta esta postura como insumo para el desarrollo de acciones en el ámbito profesional y de los diferentes sectores, en la que se incluyen 10 recomendaciones de acción, desde la perspectiva poblacional hasta la atención individualizada, y se enfatiza en la importancia de la participación social, de las intervenciones integrales con visión centrada en la persona y de la sostenibilidad planetaria, además de mejorar la educación y las campañas de difusión, propiciar un ambiente promotor de entornos activos y blindar de conflictos de interés los esfuerzos de prevención y control. La postura hace un llamado para abordar la obesidad de manera seria, con base en la evidencia científica, oportuna e integral, con enfoque de curso de vida, de forma ética y sensible, y sin perpetuar las barreras del estigma de peso en la sociedad

Caracterización ecológica del área marina del banco de Galicia

Se integra información hidrográfica, geomorfológica, sedimentológica, biológica, sobre hábitats marinos y pesquera, para establecer las bases ecológicas necesarias para la protección y conservación del banco de GaliciaEl banco de Galicia es un monte submarino profundo situado a 180 km de la costa gallega, con una cima situada entre los 650 y los 1.500 m de profundidad y rodeado de zonas abisales de más de 4.000 m de profundidad. El relieve de las montañas submarinas interactúa con la circulación oceánica modificando las condiciones de oligotrofismo imperantes en el mar profundo. El cambio de dirección de las corrientes marinas, al chocar con el banco, produce las llamadas columnas de Taylor que tienen como consecuencia giros sobre la cima y finalmente un enriquecimiento de las aguas que bañan el banco, lo que influye, a través de la cadena trófica, en las especies de cetáceos, aves y tortugas. Estas condiciones, junto al aislamiento de estos bancos, convierten a estos bancos en puntos calientes de biodiversidad. Esta teoría se ha visto corroborada por los estudios realizados en el proyecto INDEMARES, basados en dos campañas de investigación, dónde se ha encontrado una elevada biodiversidad y la presencia de hábitats vulnerables. El banco de Galicia está bañado por tres capas diferentes: la masa de agua central del Atlántico nordeste europeo (East North Atlantic Central Water: ENACW), por debajo de las aguas superficiales y hasta los 500-600 m; la masa de agua mediterránea (Mediterranean Outflow Water: MOW) y la masa de agua del Labrador (Labrador Sea Water: LSW), que es la capa más profunda. En cuanto al tipo de fondo, se encuentra roca en el área del flanco oriental y hacia el sureste y en los montes adyacentes como el Rucabado, distinguiendo claramente dos tipos en cuanto a la pendiente, correspondiendo con la roca plana de la cima y la roca en pendiente del borde del banco y paredes. En la cima se encuentran fondos de arenas medias, de reflectividad media y baja según el espesor de sedimento, y arenas finas en los fondos sedimentaruios de los flancos, a profundidades mayores de 1.500. En el banco se han identificado hasta el momento 793 especies, con taxones que superan las 100 especies como son moluscos, peces (con especial énfasis en los elasmobranquios), crustáceos y cnidarios. Este inventario incluye especies nuevas para la ciencia, primeras citas para aguas españolas y europeas y especies de gran interés científico y biogeográfico. Este último punto se explica por la situación del Banco entre regiones biogeográficas conectadas por corrientes y masas de agua. El estudio de las conexiones tróficas entre este elevado número de especies ha mostrado el reforzamiento de las rutas bentopelágicas (gambas y macrozooplancton) frente a las dietas epi- y endobentónicas más habituales en otros fondos equivalentes. Mediante técnicas de muestreo extractivas (arrastres, dragas) y de vídeo, y su proyección sobre la interpretación geomorfológica realizada a partir de la sonda multihaz, se ha obtenido una estimación de la distribución de los hábitats bentónicos del banco. Los hábitats identificados en fondos sedimentarios son 1) arenas medias con ofiuras Ophiacantidae y Flabellum chunii, 2) arenas medias con arrecife de corales profundos de Lophelia pertusa y/o Madrepora oculata, y 3) arenas finas con holoturias elasipódidas (Benthogone rosea). En fondos rocosos se han caracterizado los hábitats de 4) roca batial sin pendiente con gorgonias y corales negros, 5) roca batial de talud con comunidades de corales y esponjas, 6) roca batial de talud con corales blancos, bambú y negros, gorgonias y esponjas, 7) arrecife de corales profundos de Lophelia pertusa y/o Madrepora oculata y 8) roca con nódulos manganésicos. El único tipo de hábitat de la DH descrito en la zona es el 1.170 (arrecifes). Sólo se han incluido en la Directiva Hábitats como 1.170 aquellos que presentaban una densidad y diversidad suficientes para cumplir la definición de “arrecifes”. De los hábitats descritos en el banco (ver características ecológicas y biológicas más arriba) solo se han incluido en el 1.170 los arrecifes de corales blancos situados en las arenas medias de la cima del banco, los arrecifes de corales blancos de aguas frías de las especies Lophelia pertusa y Madrepora oculata sobre la roca de la cima del monte Rucabado, las comunidades de roca batial de talud de la ladera sur del banco constituidas por colonias de corales blancos de aguas frías de las especies Lophelia pertusa y Madrepora oculata, y una fauna acompañante muy diversa de escleractinias solitarias, corales bambú, corales negros, gorgonias y esponjas de gran porte, y el resto de zonas de roca batial de talud con comunidades de corales y esponjas. Muchos de los hábitats pueden ser incluidos en los listados de hábitat vulnerables de OSPAR, en los tipos jardines de coral, agregaciones de esponjas de profundidad, arrecifes de Lophelia y montículos carbonatados. En cuanto a las especies de interés para la protección, de las citadas en el banco, el delfín mular (Tursiops truncatus) y la tortuga boba (Caretta caretta) son las únicas especies que figuran en el Anexo II de la Directiva de Hábitats. Sin embargo, muchas epecies de elasmobranquis y algunos peces óseos son consideradas vulnerables, amenazadas o en declive según los criterios definidos por OSPAR y la lista roja de especies amenazadas de IUCN. Algunas de están protegidas por el reglamento europeo 1262/2012 que regula la pesca de especies profundas. La lejanía del banco respecto a los principales focos de presión y la ausencia casi total de presión pesquera hace que el grado de conservación sea muy alto, pudiéndose hablar de un ecosistema prácticamente prístino. Las recomendaciones para la gestión de esta zona van encaminadas a garantizar esta calidad ambiental actual.Instituto Español de Oceanografía, Comisión Europea Programa LIFE+, Fundación Biodiversida

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 10

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, Volumen 10, de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, que cuenta con el esfuerzo de investigadores de varios países del mundo, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico que consoliden la transformación del conocimiento en diferentes escenarios, tanto organizacionales como universitarios, para el desarrollo de habilidades cognitivas del quehacer diario. La gestión del conocimiento es un camino para consolidar una plataforma en las empresas públicas o privadas, entidades educativas, organizaciones no gubernamentales, ya sea generando políticas para todas las jerarquías o un modelo de gestión para la administración, donde es fundamental articular el conocimiento, los trabajadores, directivos, el espacio de trabajo, hacia la creación de ambientes propicios para el desarrollo integral de las instituciones

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. 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