Analysis of the impact of social determinants and primary care morbidity on population health outcomes by combining big data: A research protocol

In recent years, different tools have been developed to facilitate analysis of social determinants of health (SDH) and apply this to health policy. The possibility of generating predictive models of health outcomes which combine a wide range of socioeconomic indicators with health problems is an approach that is receiving increasing attention. Our objectives are twofold: (1) to predict population health outcomes measured as hospital morbidity, taking primary care (PC) morbidity adjusted for SDH as predictors; and (2) to analyze the geographic variability of the impact of SDH-adjusted PC morbidity on hospital morbidity, by combining data sourced from electronic health records and selected operations of the National Statistics Institute (Instituto Nacional de Estadística/INE).MethodsThe following will be conducted: a qualitative study to select socio-health indicators using RAND methodology in accordance with SDH frameworks, based on indicators published by the INE in selected operations; and a quantitative study combining two large databases drawn from different Spain’s Autonomous Regions (ARs) to enable hospital morbidity to be ascertained, i.e., PC electronic health records and the minimum basic data set (MBDS) for hospital discharges. These will be linked to socioeconomic indicators, previously selected by geographic unit. The outcome variable will be hospital morbidity, and the independent variables will be age, sex, PC morbidity, geographic unit, and socioeconomic indicators.AnalysisTo achieve the first objective, predictive models will be used, with a test-and-training technique, fitting multiple logistic regression models. In the analysis of geographic variability, penalized mixed models will be used, with geographic units considered as random effects and independent predictors as fixed effects.DiscussionThis study seeks to show the relationship between SDH and population health, and the geographic differences determined by such determinants. The main limitations are posed by the collection of data for healthcare as opposed to research purposes, and the time lag between collection and publication of data, sampling errors and missing data in registries and surveys. The main strength lies in the project’s multidisciplinary nature (family medicine, pediatrics, public health, nursing, psychology, engineering, geography)

Analysis of the impact of social determinants and primary care morbidity on population health outcomes by combining big data: A research protocol

BackgroundIn recent years, different tools have been developed to facilitate analysis of social determinants of health (SDH) and apply this to health policy. The possibility of generating predictive models of health outcomes which combine a wide range of socioeconomic indicators with health problems is an approach that is receiving increasing attention. Our objectives are twofold: (1) to predict population health outcomes measured as hospital morbidity, taking primary care (PC) morbidity adjusted for SDH as predictors; and (2) to analyze the geographic variability of the impact of SDH-adjusted PC morbidity on hospital morbidity, by combining data sourced from electronic health records and selected operations of the National Statistics Institute (Instituto Nacional de Estadística/INE).MethodsThe following will be conducted: a qualitative study to select socio-health indicators using RAND methodology in accordance with SDH frameworks, based on indicators published by the INE in selected operations; and a quantitative study combining two large databases drawn from different Spain’s Autonomous Regions (ARs) to enable hospital morbidity to be ascertained, i.e., PC electronic health records and the minimum basic data set (MBDS) for hospital discharges. These will be linked to socioeconomic indicators, previously selected by geographic unit. The outcome variable will be hospital morbidity, and the independent variables will be age, sex, PC morbidity, geographic unit, and socioeconomic indicators.AnalysisTo achieve the first objective, predictive models will be used, with a test-and-training technique, fitting multiple logistic regression models. In the analysis of geographic variability, penalized mixed models will be used, with geographic units considered as random effects and independent predictors as fixed effects.DiscussionThis study seeks to show the relationship between SDH and population health, and the geographic differences determined by such determinants. The main limitations are posed by the collection of data for healthcare as opposed to research purposes, and the time lag between collection and publication of data, sampling errors and missing data in registries and surveys. The main strength lies in the project’s multidisciplinary nature (family medicine, pediatrics, public health, nursing, psychology, engineering, geography)

El estudiante como sujeto investigador de su realidad : otras voces intercambio de saberes y experiencias de los semilleros de investigación

De acuerdo con la importancia estratégica de la investigación como función sustantiva institucional, el Comité de Investigaciones de la Facultad de Ciencias Económicas, de la Universidad de San Buenaventura Cali, viene adelantando procesos de divulgación y apoyo al quehacer investigativo estudiantil. Para ello realiza el encuentro denominado “Intercambio de saberes y experiencias de los semilleros de investigación en la Facultad de Ciencias Económicas”, en el cual participan diferentes programas de la Universidad e instituciones educativas amigas. El encuentro de estudiantes investigadores de la Facultad de Ciencias Económicas se origina en la necesidad de contar con nuestros propios espacios para dar cuenta del qué, para qué y cómo investigan nuestros jóvenes estudiantes. El evento es una oportunidad para escuchar las distintas voces en el ámbito de las ciencias económicas y afines por el deseo de seguir tras las huellas del tema de interés elegido libremente por nuestros nóveles investigadores.Universidad de San Buenaventura - Cal

Informe elaborado desde la Plataforma Temática Interdisciplinar Salud Global/Global Health del CSIC

Informe elaborado desde la Plataforma Temática Interdisciplinar Salud Global/Global Health del CSIC.-- Coordinadores: M.Victoria Moreno-Arribas y Jesús Marco de Lucas.La pandemia COVID-19, causada por el coronavirus SARS-CoV-2, se ha convertido durante este último año en una de las peores amenazas para la historia de la humanidad. Su impacto en todo el planeta ha planteado un desafío sin precedentes para la sociedad. El CSIC tomó la iniciativa en marzo de 2020 con el lanzamiento de la Plataforma Salud Global, orientada a buscar soluciones desde la ciencia ante la pandemia, y ha canalizado este esfuerzo contando desde el primer momento con el trabajo coordinado e ininterrumpido de nuestros investigadores y con el apoyo de la sociedad en su conjunto. La plataforma ha movilizado y coordina a más de 300 grupos de investigación de más de 90 centros del CSIC, en seis temáticas de trabajo, que tratan de cubrir con un enfoque interdisciplinar todos los aspectos de la pandemia: Prevención, Enfermedad, Contención y Diagnóstico, Tratamiento y Vacunas, Impacto social, y Comunicación. Gracias al apoyo recibido a través de nuestro ministerio, convocatorias y donaciones directas de entidades públicas y privadas, y de particulares, a quienes queremos agradecer la confianza depositada, el CSIC desarrolla más de 100 proyectos de investigación, que abarcan desde el desarrollo de antivirales, anticuerpos y antiinflamatorios, la monitorización de la transmisión, el estudio del genoma del virus y el impacto de las mutaciones, las características del microbioma intestinal y la genética de los pacientes, su respuesta inmune a la infección y a la vacunación, hasta la fabricación y puesta en el mercado de mascarillas, sistemas de diagnóstico y contención del virus, así como estudios realizados sobre la percepción social de las medidas, especialmente sobre el impacto en residencias de mayores. Los tres proyectos de desarrollo de vacunas que lidera el CSIC arrancaron también al comienzo de la pandemia, como una apuesta estratégica para demostrar la capacidad de desarrollar de principio a fin una vacuna propia en España. Los proyectos de investigación han dado lugar por el momento a más de 800 resultados de investigación, más de 150 artículos en revistas de alto impacto, más de 180 resultados de transferencia protegidos, un máster propio, así como numerosos informes y guías científicas, y múltiples acciones de comunicación, divulgación y educación. Este documento tiene como objetivo difundir desde un enfoque global las principales investigaciones a nivel mundial, y las respuestas y soluciones basadas en proyectos en los dominios en que los grupos de investigación del CSIC son expertos. En estos intensos meses de trabajo, la plataforma Salud Global se ha convertido en una estructura estable de cooperación científica dimensionada a las expectativas cambiantes que ha demandado esta brutal pandemia. Su consolidación, reforzando su estructura y mecanismos de coordinación, en particular el enlace con el sector clínico, nos prepara para hacer frente a los nuevos desafíos y oportunidades, y el desarrollo de iniciativas con empresas en nuestro país, tan necesario para configurar una respuesta ante esta y futuras pandemias.1. ACTUACIONES EN PREVENCIÓN. 1.1. Modelos de predicción. 1.2. Origen y ecología del virus SARS-CoV-2, emergencia de nuevos virus. 1.3. Apps de seguimiento: Llegar a tiempo para frenar nuevos brotes. 1.4. Movilidad: incidencia y propagación de la enfermedad. 1.5. Proyectos en la temática PREVENCIÓN que se desarrollan en el CSIC.-- 2. ACTUACIONES SOBRE LA ENFERMEDAD Y LA CONEXIÓN CON LA CLÍNICA. 2.1. Entendiendo la enfermedad: dónde, cómo, cuándo y quién transmite el SARS-CoV-2. Presintomáticos, sintomáticos, y asintomáticos. Transmisión en personas asintomáticas. 2.2. Epidemiología genómica para rastrear la transmisión. 2.3. Genética del virus, evolución de la pandemia y respuesta ante la enfermedad. 2.4. Población infantil. COVID-19 y los niños. 2.5. Gravedad de la enfermedad. Factores de riesgo. Nuevos síntomas y secuelas. 2.6. Genética humana y otros factores en fase de estudio y su conexión con la gravedad de la enfermedad. 2.7. Inmunidad y respuesta inflamatoria ante el SARS-CoV-2. 2.8. Proyectos en la temática ENFERMEDAD que se desarrollan en el CSIC.-- 3. ACTUACIONES EN CONTENCIÓN Y DIAGNÓSTICO. 3.1. Conociendo cómo se trasmite el virus y los protocolos de desinfección. 3.2. Protección específica de las mucosas frente a la entrada del SARS-CoV-2. 3.3. Proyectos en la temática TRANSMISIÓN Y CONTENCIÓN que se desarrollan en el CSIC. 3.4. El papel del diagnóstico frente a la pandemia. 3.5. Proyectos en la temática DIAGNÓSTICO que se desarrollan en el CSIC.-- 4. ACTUACIONES EN TRATAMIENTO Y VACUNAS. 4.1. Tratamiento: el esfuerzo desde la investigación para curar la Covid-19. 4.2. Vacunas. 4.3. Proyectos en la temática TRATAMIENTO que se desarrollan en el CSIC.-- 5. IMPACTO GLOBAL DE LA PANDEMIA. 5.1. Residencias de ancianos. 5.2. Covid-19 y efectos en la salud mental. 5.3. Habitabilidad 5.4. El trabajo después de la COVID-19. 5.5. Publicación científica urgente: los cambios en la comunicación científica. 5.6. Proyectos en la temática IMPACTO GLOBAL que se desarrollan en el CSIC.-- 6. TRANSFERENCIA EN TIEMPOS COVID-19.-- 7. DIVULGACIÓN Y COMUNICACIÓN. 7.1. ExpoCovid, Exposición itinerante: ¿Qué sabemos hoy del SARS-CoV-2?Peer reviewe

NEOTROPICAL CARNIVORES: a data set on carnivore distribution in the Neotropics

Mammalian carnivores are considered a key group in maintaining ecological health and can indicate potential ecological integrity in landscapes where they occur. Carnivores also hold high conservation value and their habitat requirements can guide management and conservation plans. The order Carnivora has 84 species from 8 families in the Neotropical region: Canidae; Felidae; Mephitidae; Mustelidae; Otariidae; Phocidae; Procyonidae; and Ursidae. Herein, we include published and unpublished data on native terrestrial Neotropical carnivores (Canidae; Felidae; Mephitidae; Mustelidae; Procyonidae; and Ursidae). NEOTROPICAL CARNIVORES is a publicly available data set that includes 99,605 data entries from 35,511 unique georeferenced coordinates. Detection/non-detection and quantitative data were obtained from 1818 to 2018 by researchers, governmental agencies, non-governmental organizations, and private consultants. Data were collected using several methods including camera trapping, museum collections, roadkill, line transect, and opportunistic records. Literature (peer-reviewed and grey literature) from Portuguese, Spanish and English were incorporated in this compilation. Most of the data set consists of detection data entries (n = 79,343; 79.7%) but also includes non-detection data (n = 20,262; 20.3%). Of those, 43.3% also include count data (n = 43,151). The information available in NEOTROPICAL CARNIVORES will contribute to macroecological, ecological, and conservation questions in multiple spatio-temporal perspectives. As carnivores play key roles in trophic interactions, a better understanding of their distribution and habitat requirements are essential to establish conservation management plans and safeguard the future ecological health of Neotropical ecosystems. Our data paper, combined with other large-scale data sets, has great potential to clarify species distribution and related ecological processes within the Neotropics. There are no copyright restrictions and no restriction for using data from this data paper, as long as the data paper is cited as the source of the information used. We also request that users inform us of how they intend to use the data