Accurate and timely diagnosis of Eosinophilic Esophagitis improves over time in Europe. An analysis of the EoE CONNECT Registry

BACKGROUND: Poor adherence to clinical practice guidelines for eosinophilic esophagitis (EoE) has been described and the diagnostic delay of the disease continues to be unacceptable in many settings. OBJECTIVE: To analyze the impact of improved knowledge provided by the successive international clinical practice guidelines on reducing diagnostic delay and improving the diagnostic process for European patients with EoE. METHODS: Cross‐sectional analysis of the EoE CONNECT registry based on clinical practice. Time periods defined by the publication dates of four major sets of guidelines over 10 years were considered. Patients were grouped per time period according to date of symptom onset. RESULTS: Data from 1,132 patients was analyzed and median (IQR) diagnostic delay in the whole series was 2.1 (0.7‐6.2) years. This gradually decreased over time with subsequent release of new guidelines (p < 0.001), from 12.7 years up to 2007 to 0.7 years after 2017. The proportion of patients with stricturing of mixed phenotypes at the point of EoE diagnosis also decreased over time (41.3% vs. 16%; p < 0.001), as did EREFS scores. The fibrotic sub‐score decreased from a median (IQR) of 2 (1‐2) to 0 (0‐1) when patients whose symptoms started up to 2007 and after 2017 were compared (p < 0.001). In parallel, symptoms measured with the Dysphagia Symptoms Score reduced significantly when patients with symptoms starting before 2007 and after 2012 were compared. A reduction in the number of endoscopies patients underwent before the one that achieved an EoE diagnosis, and the use of allergy testing as part of the diagnostic workout of EoE, also reduced significantly over time (p = 0.010 and p < 0.001, respectively). CONCLUSION: The diagnostic work‐up of EoE patients improved substantially over time at the European sites contributing to EoE CONNECT, with a dramatic reduction in diagnostic delay

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.

Determination of pyrethroid insecticides in environmental samples

Pyrethroids are synthesized derivates of pyrethrins, which are extremely toxic for aquatic life and possible human carcinogens. After the ban on some organophosphorus insecticides, applications of pyrethroid insecticides increased sharply. In this article, we discuss different aspects of current analytical methodology, such as sample preparation, extraction, purification and final determination. Most pyrethroid analyses are performed by gas chromatography (GC) coupled to electron-capture detection or mass spectrometry (MS), although there are options based on tandem MS (MS2) or comprehensive two-dimensional GC (GC × GC) coupled to time-of-flight MS (ToF-MS). We discuss the advantages and the disadvantages of the different instrumental techniques.European Union under the Global Change and Ecosystems (FP6) Water Cycle and Soil Related Aspects, Spanish Ministry of Education and SciencePeer reviewe

A rapid and sensitive analytical method for the determination of 14 pyrethroids in water samples

A simple, efficient and environmentally friendly analytical methodology is proposed for extracting and preconcentrating pyrethroids from water samples prior to gas chromatography-negative ion chemical ionization mass spectrometry (GC-NCI-MS) analysis. Fourteen pyrethroids were selected for this work: bifenthrin, cyfluthrin, λ-cyhalothrin, cypermethrin, deltamethrin, esfenvalerate, fenvalerate, fenpropathrin, τ-fluvalinate, permethrin, phenothrin, resmethrin, tetramethrin and tralomethrin. The method is based on ultrasound-assisted emulsification-extraction (UAEE) of a water-immiscible solvent in an aqueous medium. Chloroform was used as extraction solvent in the UAEE technique. Target analytes were quantitatively extracted achieving an enrichment factor of 200 when 20 mL aliquot of pure water spiked with pyrethroid standards was extracted. The method was also evaluated with tap water and river water samples. Method detection limits (MDLs) ranged from 0.03 to 35.8 ng L−1 with RSDs values ≤3–25% (n = 5). The coefficients of estimation of the calibration curves obtained following the proposed methodology were ≥0.998. Recovery values were in the range of 45–106%, showing satisfactory robustness of the method for analyzing pyrethroids in water samples. The proposed methodology was applied for the analysis of river water samples. Cypermethrin was detected at concentration levels ranging from 4.94 to 30.5 ng L−1.European Union and the Spanish Ministry of Education and Science (Projects numbers: CTM2005-25168-E, and CEMAGUA (CGL2007-64551/HID)).Peer reviewe

Presence of pyrethroid pesticides in water and sediments of Ebro River Delta

The distribution of pyrethroid insecticides of the Ebro River Delta (NE Spain) was assessed by measuring concentrations in surface water and sediment samples. Pyrethroid extraction from water was carried out by ultrasound-assisted emulsification–extraction (UAEE), while the sediment was sonicated and cleaned up using Florisil cartridge. Method detection of limits (MLODs) for the 12 pyrethroids analyzed by gas chromatography–mass spectrometer in negative chemical ionization (GC–NCI–MS) ranged from 0.03 to 35.8 ng L−1 for water and 2.6 to 62.4 pg g−1 for sediment. Recoveries values were in the range of 47–105% for water and 51–105% for sediments, showing satisfactory robustness of the method for analyzing pyrethroids in water and sediment samples. Cypermethrin was detected in 22 water samples collected from Ebro River Delta, while deltamethrin was present only in three water samples at concentrations ranging from 0.73 ng L−1 to 57.2 ng L−1 and 2 ng L−1 to 58.8 ng L−1 for cypermethrin and deltamethrin, respectively. These concentration levels were higher than median lethal concentration (LC50) values found for deltamethrin and lower than LC50 values found for cypermethrin when short time toxic effects are considered. In sediment samples only cypermethrin was detected at concentration levels ranged from 8.27 ng g−1 to 71.9 ng g−1. These levels were higher than its LC50 values. Environmental dynamic behaviour and fate were also evaluated for cypermethrin measuring the sediment/water partition coefficient (ranging from 5.0 to 6.3) and kinetic data (half-life ranging between 13 and 50 days). Results were in good agreement to those reported in literatureThe authors are grateful to Mr. Jaume Cabrera (Catalan Water Agency) for his help on the supply of water and sediment samples. This material is based upon work supported by the Spanish Ministerio de Ciencia, e Innovación CEMAGUA (CGL2007-64551/HID). The authors are particularly grateful to Roser Charler for technical assistance.Peer reviewe

Pyrethroid use-malaria control and individual applications by households for other pests and home garden use

6 páginas, 4 tablas, 2 figuras.Presence of pyrethroid insecticides in human breast milk and in thatch wall material of dwellings from Southern Africa subtropical area (Manhiça, Mozambique) was investigated to assess potential pyrethroid route of human exposure. Human breast milk samples were collected during 2002 when pyrethroids were widely used as insecticides for mosquito bed nets in Mozambique for malaria control. The median concentration value of total pyrethroids ranged between 87 and 1200 ng/g lw, with λ-cyhalothrin being the most predominant pyrethroid in human breast milk contributing for 35% of the total amount. Moreover, and for the first time, an isomer-specific enrichment was found in human breast milk, showing a selective isomeric accumulation or metabolism in the human body. Based on the calculated pyrethroid concentrations in human breast milk, the daily ingestion rate of pyrethroid was estimated. The nursing infant dietary intake ranged from 0.67 to 9.0 µg (kg of body weight)-1 day-1. In addition, thatch materials collected after the reintegration of dichlorodiphenyl-trichloroethene (DDT) as insecticide residual spraying (IRS) in Mozambique, showed the presence of pyrethroids with concentration values ranging between 6.9 and 700 ng/g dw. In thatch material as well as in human breast milk, pyrethroid contamination was mainly attributed to the agriculture usage of this insecticide knowing that agriculture represent the 80% of the economy in Mozambique. However, a possible usage of this insecticide as IRS in Mozambique cannot be excluded despite their low efficiency for malaria control. The continued use of these compounds (both for agricultural and malaria prevention) and the ingestion rates calculated from the breast milk concentrations indicate that these insecticides cannot be overlooked for the assessment of the lactation risks of breastfeeding infants from the Manhiça region.We thank all the families for their participation in the study and the staff of the Manhiça Health Research Center for their support during data and sample collection, particularly Jahit Sacarlal, Raquel Gonzalez, Inacio Mandomando, for procurement of the straw and breast milk samples used in this study. MNM is funded by a PhD Scholarship from Fundació Marfà. CD is supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (MICINN; RYC-2008-02631). Funding was received from MICINN (INMA G03/176, Consolider Ingenio GRACCIE, CSD2007-00067), CSIC (PIF06-053) and ArcRisk EU Project (FP7-ENV-2008-1-226534). The Centro de Investigaçao em Saúde da Manhiça receives core support from the Spanish Agency for International Cooperation and Development (AECID).Peer reviewe

Unplanned pregnancy in university students in pre-natal control

Editorial. ¿Quién debe ser el primer autor de un artículo científico y por qué?Salinas, Pedro JoséImportancia de la Biopsia en el Diagnóstico de HistoplasmosisImportance of the biopsy for the diagnosis of histoplasmosis.García Ruiz, MaryoriHernández Pérez, RolandoReyes de Liscano, TeresaSalfelder, KarlhannsExperiencia a largo plazo con una Protésis de Bajo Perfil en Posición MitralFollow up of patients with a low profile prosthesis in the mitral positionGarcía Müller, Miguel R.Dávila, DiegoArriaga, FranklinDonis H., JoséLópez S., FranciscoDatura, Un Género Tóxico. Clasificación Taxonómica, Carácteres y Descripción Botánica de Especies VenezolanasDatura, a toxic genus. Taxonomical, classification, botanical characteristicsand description of Venezuelan species.Bermúdez B., María MonicaSalinas, Pedro JoséEvaluation of the Cuban Vaccination Campaing Against Disease Caused by Neisseria meningitidis B Using Time Series ModelsEvaluación de la campaña cubana de vacunación contra la enfermedad causada por Neisseria meningitidis BAlonso Fernández, Andrés M.A 120 años del Método de GolgiAlvarado Mendoza, José R.SIDA: La crisis continúaAIDS: The crisis continuesEscalante, GregorioEscalante, Kareen LorenaEmbarazo no planificado en Estudiantes Universitarias en control Pre-natalUnplanned pregnancy in university students in pre-natal controlPérez Feo, MirnaPadilla, María G.Serva Loyo, LuisaParada, SheilaSemblanza. Dr. Jan SchwarzSalfelder, Karlhanns34-42Nivel analíticosemestra

La lectura es divertida y nos acerca

Se desarrolla un proyecto de innovación educativa sobre el fomento de la lectura en un Centro de Educación Especial en Astorga. El proyecto trata de compartir actividades que favorezcan la relación del alumnado de Educación especial con los alumnos y alumnas de otros Colegios, y el conocimiento por la sociedad del Colegio de Educación Especial a través de una actividad lúdica, divertida y a la vez educativa. El proyecto propuesto se ofrece a 14 centros educativos del entorno, a quienes se les invita a visitar la exposición y a realizar las actividades previstas. Se invita a cada colegio a una jornada de actividad y convivencia alrededor de una actividad lúdica centrada en el hábito lector con el fin de fomentar la interrelación y conocimiento de la realidad del alumnado, para finalizar con la elaboración de un boletín con el resumen de la experiencia que se envía a cada centro invitado. La actividad principal de la visita se centra en el trabajo en un espacio lúdico de exposición y manipulación de libros curiosos (grandes troquelados, libros de gran tamaño, libros pequeños, libros juego, libros que se huelen, interactivos, libros con sonido, en diferentes y raros formatos, cerámica, madera) así como realizar otras actividades relacionadas con la lectura (ordenador, dibujo, lecturas, proyecciones, etc.). Alrededor de esta actividad central se realizarían otras (taller de cuenta cuentos rítmico participativo, actividad 'fabricamos un libro' recreos y comida compartidos, visitas a los talleres del Centro Ocupacional, unidades temáticas para realizar en casa, visita posterior a la exposición de los alumnos con sus padres, etc.). El éxito de las diversas actividades planteadas ha llevado a la consecución de dos grandes objetivos, la integración de los alumnos y alumnas del centro con otros niños y niñas y el fomento de la lectura como medio para conseguir el primero.Castilla y LeónConsejería de Educación. Dirección General de Universidades e Investigación; Monasterio de Nuestra Señora de Prado, Autovía Puente Colgante s. n.; 47071 Valladolid; +34983411881; +34983411939ES

Is Microarray Analysis Really Useful and Sufficient to Diagnose Nut Allergy in the Mediterranean Area?

Background: Component-based diagnosis on multiplex platforms is widely used in food allergy but its clinical performance has not been evaluated in nut allergy. Objective: To assess the diagnostic performance of a commercial protein microarray in the determination of specific IgE (sIgE) in peanut, hazelnut, and walnut allergy. Methods: sIgE was measured in 36 peanut-allergic, 36 hazelnut-allergic, and 44 walnut-allergic patients by ISAC 112, and subsequently, sIgE against available components was determined by ImmunoCAP in patients with negative ISAC results. ImmunoCAP was also used to measure sIgE to Ara h 9, Cor a 8, and Jug r 3 in a subgroup of lipid transfer protein (LTP)-sensitized nut-allergic patients (positive skin prick test to LTP-enriched extract). sIgE levels by ImmunoCAP were compared with ISAC ranges. Results: Most peanut-, hazelnut-, and walnut-allergic patients were sensitized to the corresponding nut LTP (Ara h 9, 66.7%; Cor a 8, 80.5%; Jug r 3, 84% respectively). However, ISAC did not detect sIgE in 33.3% of peanut-allergic patients, 13.9% of hazelnut-allergic patients, or 13.6% of walnut-allergic patients. sIgE determination by ImmunoCAP detected sensitization to Ara h 9, Cor a 8, and Jug r 3 in, respectively, 61.5% of peanut-allergic patients, 60% of hazelnut-allergic patients, and 88.3% of walnut-allergic patients with negative ISAC results. In the subgroup of peach LTP–sensitized patients, Ara h 9 sIgE was detected in more cases by ImmunoCAP than by ISAC (94.4% vs 72.2%, P<.05). Similar rates of Cor a 8 and Jug r 3 sensitization were detected by both techniques. Conclusions: The diagnostic performance of ISAC was adequate for hazelnut and walnut allergy but not for peanut allergy. sIgE sensitivity against Ara h 9 in ISAC needs to be improved.Introducción: La utilidad clínica del diagnóstico por componentes no ha sido evaluada en el estudio de la alergia a frutos secos (FS). Objetivo: Evaluar la capacidad diagnóstica de una micromatriz comercial de proteínas alergénicas en la alergia a cacahuete, avellana y nuez. Métodos: Se determinó la sIgE en pacientes alérgicos a FS mediante la micromatriz ISAC 112, e ImmunoCAP en los pacientes con sIgE negativa frente a los componentes de ISAC. Además, se realizó ImmunoCAP frente a Ara h 9, Cor a 8 y Jug r 3 en un subgrupo de pacientes sensibilizados a LTP. La sIgE detectada por ImmunoCAP fue comparada con los rangos de ISAC. Resultados: La mayoría de los alérgicos a cacahuete (66,7%), avellana (80,5%) y nuez (84%) estaba sensibilizados a su LTP. Sin embargo, no se detectó sIgE frente a los componentes de ISAC en el 33,3% de alérgicos a cacahuete, 13,9% de alérgicos a avellana y 13,6% de los alérgicos a nuez. El ImmunoCAP permitió detectar sIgE a Ara h 9 en 61,5%, Cor a 8 en 60% y Jug r 3 en 83,3% de los ISAC negativo. En el subgrupo LTP, ImmunoCAP (94,4%) fue superior a ISAC (72,2%) en la detección de sIgE a Ara h 9 (p<0,05). La sIgE frente a Cor a 8 y Jug r 3 fue detectada de forma similar por ambas técnicas. Conclusiones: La micromatriz ISAC es adecuada para el diagnóstico de alergia a avellana y nuez. La sensibilidad del componente Ara h 9 de ISAC debe ser mejorada

A comprehensive analysis of factors related to carmustine/bevacizumab response in recurrent glioblastoma

Purpose Patients with recurrent glioblastoma (rGBM) have a poor prognosis, with survival ranging from 25 to 40 weeks. Antiangiogenic agents are widely used, showing a variable response. In this study, we explored the efcacy of carmustine plus bevacizumab (BCNU/Bev) for treating rGBM. Methods/patients In this study, we assessed 59 adult patients with histologically confrmed rGBM who were treated with BCNU/Bev as second-line regimen. The response rate (RR), progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were evaluated according to their molecular expression profle, including CD133 mRNA expression, MGMT methylation (pMGMT), PDGFR amplifcation, YKL40 mRNA expression, IDH1/2 condition, p53 and EGFRvIII mutation status. Results Median follow-up was 18.6 months, overall RR to the combination was 56.3%, and median PFS was 9.0 months (95% CI 8.0–9.9). OS from time of diagnosis was 21.0 months (95% CI 13.2–28.7) and from starting BCNU/Bev it was 10.7 months (95% CI 9.5–11.8). IDH1/2 mutations were found in 30.5% of the patients, pMGMT in 55.9% and high CD133 mRNA expression in 57.6%. Factors which positively afected PFS included performance status (p=0.015), IDH+ (p=0.05), CD133 mRNA expression (p=0.009) and pMGMT+ (p=0.007). OS was positively afected by pMGMT+ (p=0.05). Meanwhile, YKL40 negatively afected PFS (p=0.01) and OS (p=0.0001). Grade≥3 toxicities included hypertension (22%) and fatigue (12%). Conclusions BCNU/Bev is a safe and tolerable treatment for rGBM. Patients with MGMT+/IDH+ derive the greatest beneft from the treatment combination in the second-line setting. Nonetheless, high YKL40 expression discourages the use of antiangiogenic therapy