In Vitro Study of Preload Loss in Different Implant Abutment Connection Designs

The stability and integrity of the abutment-implant connection, by means of a screw, is fallible from the moment the prosthetic elements are joined and is dependent on the applied preload, wear of the components and function. One of the main causes of screw loosening is the loss of preload. The loosening of the screw-abutment can cause complications such as screw fracture, marginal gap, peri-implantitis, bacterial microleakage, loosening of the crown and discomfort of the patient. It is also reported that loosening of the screw/abutment may lead to a failure of osseointegration. It is necessary to evaluate and quantify, with in vitro studies, the torque loss before and after loading in the different connections. Aim: evaluate the influence of implant- abutment connection design in torque maintenance after single tightening, multiple tightening and multiple tightening followed by mechanical cycling. Materials and Methods: 180 Klockner implants divided in 4 groups: 15 SK2 external connection, 25 Ncm tightening torque; 15 KL external connection, 30 Ncm tightening torque; 15 Vega internal connection, 25 Ncm tightening torque; 15 Essential internal connection, 30 Ncm tightening torque. In each group removal torque values (RTV) were evaluated with a digital torque meter, in 3 distinct phases: after one single tightening, 10 multiple tightenings and 10 multiple tightenings and cyclic loading (500 N × 1000 cycles). Results: After one single tightening, and for all connections, RTV were lower than those of insertion, but only for Essential and Vega internal connections this result was statistically significant. After multiple tightening, RTV were significantly lower in all connections. After repeated tightening followed by cyclic loading, mean RTV were significantly lower, when compared to insertion torque. The multiple tightening technique resulted in higher RTV than the single tightening technique, except for Vega implant. The multiple tightening followed by cyclic load, compared to the other phases, was the one that generated the lowest RTV, for all connections. Conclusions: The connection design, in our study, did not seem to influence the maintenance of preload. Loading influenced the loss of preload, in the sense that significantly decreased the removal torque values. The multiple re-tightening technique resulted in higher removal torque values than the single tightening technique. Clinically, our results recommend to retighten retaining screws, a few minutes after insertion

Sistematización de la experiencia en los semilleros de investigaciones transversales de la Institución Universitaria Digital de Antioquia

In order to evaluate the transversal research hotbeds strategy in the digital university institution of Antioquia, strategies have been planned outside the classroom that are articulated with the curriculum and with the didactics to legitimize the knowledge learned as a result of the systematization of experiences through investigative processes. methodologically, a mixed qualitative approach was used, the data was collected through a Likert scale questionnaire at different times within the development of the cross-sectional research seedbeds in the period between 2020 and 2021. The statistical analysis used to determine the level of association of the variables classified for the following differentiated factors: digital skills, soft skills and research skills. Results were reported that greatly improved the skills for communication, organization of their time, generation of questions and finally to defend their ideas, in addition, they improved the adaptation capacity of the seed growers in virtual mode. Finally, it is reported that for the different skills evaluated, an average incremental trend is presented as follows: digital skills 9.95%, soft skills 3.38% and research skills 3.34%. It can be concluded that virtual research hotbeds as a strategy for strengthening investigative skills must take into account human potential, teaching resources and knowledge, all articulated with the institution's pedagogical model, contributing to improve learning skills. throughout life, and the resolution of problems that finally strengthens the bonds of the institution with the territories, a fundamental principle for the Institution.Para evaluar la estrategia semilleros de investigación transversales en la Institución Universitaria Digital de Antioquia han sido planeadas estrategias fuera de aula que se articulan con el currículo y con la didáctica para legitimar los saberes aprendidos como resultado de la sistematización de experiencias mediante los procesos investigativos. Metodológicamente se empleó un enfoque mixto longitudinal, los datos fueron recopilados mediante un cuestionario en escala Likert en tres momentos diferentes durante la ejecución de la estrategia. dentro del desarrollo de los semilleros transversales de investigación durante el periodo comprendido entre 2020 y 2021. El análisis estadístico permitió determinar el nivel de asociación de las variables clasificadas para los siguientes factores diferenciados: competencias digitales, habilidades blandas y habilidades para la investigación. Los resultados indican que la estrategia de semilleros de investigación contribuyen a mejorar las Se reportaron resultados que mejoraron en gran medida las habilidades para la comunicación, organización de su tiempo, generación de preguntas y finalmente para defender sus ideas, además, mejoraron la capacidad de adaptación de los semilleristas en modalidad virtual. Finalmente se reporta que para las diferentes habilidades evaluadas se presenta una tendencia incremental promedio así: competencias digitales 9.95%, habilidades blandas 3.38% y habilidades para la investigación 3.34%. Se puede concluir que  los semilleros de investigación virtual como estrategia extracurricular dentro de los procesos de investigación formativa debe tener en cuenta el potencial humano, los recursos didácticos  y el conocimiento disciplinar e interdisciplinar, todo ello articulado con el modelo pedagógico de la Institución contribuyendo a mejorar competencias para el aprendizaje a lo largo de la vida, y la resolución de problemas que finalmente fortalece los vínculos de la institución con los territorios principio fundamental para  la Institución

Assessment of healthy and harmful Maillard reaction products in a novel coffee cascara beverage: Melanoidins and acrylamide

Our research aimed to evaluate the formation of Maillard reaction products in sun-dried coffee cascara and their impact on the safety and health promoting properties of a novel beverage called “Instant Cascara” (IC) derived from this coffee by-product. Maillard reaction products in sun-dried coffee cascara have never been reported. “Instant Cascara” (IC) extract was obtained by aqueous extraction and freeze-drying. Proteins, amino acids, lipids, fatty acid profile, sugars, fiber, minerals, and vitamins were analyzed for its nutritional characterization. Acrylamide and caffeine were used as chemical indicators of safety. Colored compounds, also called melanoidins, their stability under 40 °C and in light, and their in vitro antioxidant capacity were also studied. A safe instant beverage with antioxidant properties was obtained to which the following nutritional claims can be assigned: “low fat”, “low sugar” “high fiber” and “source of potassium, magnesium and vitamin C”. For the first time, cascara beverage color was attributed to the presence of antioxidant melanoidins (>10 kDa). IC is a potential sustainable alternative for instant coffee, with low caffeine and acrylamide levels and a healthy composition of nutrients and antioxidants.Fil: Iriondo DeHond, Amaia. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; EspañaFil: Elizondo, Ana Sofía. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; EspañaFil: Iriondo DeHond, Maite. Instituto Madrileño de Investigación y Desarrollo Rural; EspañaFil: Ríos, Maria Belén. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; EspañaFil: Mufari, Jesica Romina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Ciencias y Tecnología de los Alimentos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; EspañaFil: Mendiola, Jose A.. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; EspañaFil: Ibañez, Elena. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; EspañaFil: del Castillo, Maria Dolores. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación; Españ

Seguimiento de pacientes con pie diabético en un hospital de alta complejidad del norte del Perú

Introduction. Diabetic foot is a frequent complication of diabetes. Data are scarce in northern Peru. Objective. To describe the clinical evolution of the diabetic foot in a hospital in Lambayeque-Peru, between 2018 and 2019. Methods. Descriptive, prospective study. The patients were recruited by emergency/consultation and followed by the diabetic foot unit through daily visits and dressings. Results. Follow-up from August 2018 to October 2019. There were 136 patients; median age: 63 years (IQR = 54-86) and 50.38% were men. The median number of years with diabetes and hospitalization time was 10 years and 10 days; 40% and 21% had trauma and previous amputation. The frequencies of high blood pressure, diabetic nephropathy, chronic kidney disease, previous acute coronary syndrome and cerebrovascular event were: 52.9%, 26.4%, 33.3%, 2.9% and 16.6%, respectively; 50.7% had involvement of the right foot, 58.1% of the left and 8.6% of both. The most frequent initial Wagner was IV: 30.16%, followed by II: 25.40% and the most frequent final was IV: 42.15% followed by II: 22.31%. 41.22% were amputated, mayor amputations: 28.24% and minor amputations 11.8%; 25.6% were supracondylar; 39.6% had sepsis, 38.58% unfavorable evolution and 9.44% died. In amputees, the median number of days before amputation was 12. Conclusions. the frequency of amputation and mortality was higher than in previous studies. There was a high frequency of unfavorable evolution: mputation/death or worsening of gangrene.Introducción. El pie diabético es una complicación frecuente de la diabetes. Los datos son escasos en el norte peruano. Objetivo. Describir la evolución clínica del pie diabético en un hospital de Lambayeque-Perú, entre los años 2018 y 2019. Métodos. Estudio descriptivo, prospectivo. Los pacientes fueron captados por emergencia/consulta y seguidos por la unidad de pie diabético mediante visitas diarias y curaciones. Resultados. Seguimiento desde agosto del 2018 a octubre 2019. Hubo 136 pacientes; mediana de edad: 63 años (RIC= 54-86) y 50,38% fueron hombres. La mediana de años con diabetes y tiempo de hospitalización fue 10 años y 10 días; 40% y 21% tuvo trauma y amputación previa. Las frecuencias de hipertensión arterial, nefropatía diabética, enfermedad renal crónica, síndrome coronario agudo y evento cerebrovascular previo fueron: 52,9%, 26,4%, 33,3%, 2,9% y 16,6%, respectivamente; 50,7% tuvo compromiso de pie derecho, 58,1% del izquierdo y 8,6%, de ambos. El Wagner inicial más frecuente fue IV: 30,16%, seguido de II: 25,40% y el final más frecuente fue IV: 42,15% seguido del II: 22,31%. Se amputaron 41,22%, mayores: 28,24% y menores 11,8%; 25,6% fueron supracondíleas; 39,6% tuvo sepsis, evolución desfavorable 38,58% y fallecieron 9,44%. En los amputados, la mediana de días antes de la amputación fue 12. Conclusiones. La frecuencia de amputación y mortalidad fue mayor a la de estudios anteriores. Hubo una alta frecuencia de evolución desfavorable: amputación/muerte o empeoramiento de la gangrena

Lead-DBS v3.0: Mapping Deep Brain Stimulation Effects to Local Anatomy and Global Networks.

Following its introduction in 2014 and with support of a broad international community, the open-source toolbox Lead-DBS has evolved into a comprehensive neuroimaging platform dedicated to localizing, reconstructing, and visualizing electrodes implanted in the human brain, in the context of deep brain stimulation (DBS) and epilepsy monitoring. Expanding clinical indications for DBS, increasing availability of related research tools, and a growing community of clinician-scientist researchers, however, have led to an ongoing need to maintain, update, and standardize the codebase of Lead-DBS. Major development efforts of the platform in recent years have now yielded an end-to-end solution for DBS-based neuroimaging analysis allowing comprehensive image preprocessing, lead localization, stimulation volume modeling, and statistical analysis within a single tool. The aim of the present manuscript is to introduce fundamental additions to the Lead-DBS pipeline including a deformation warpfield editor and novel algorithms for electrode localization. Furthermore, we introduce a total of three comprehensive tools to map DBS effects to local, tract- and brain network-levels. These updates are demonstrated using a single patient example (for subject-level analysis), as well as a retrospective cohort of 51 Parkinson's disease patients who underwent DBS of the subthalamic nucleus (for group-level analysis). Their applicability is further demonstrated by comparing the various methodological choices and the amount of explained variance in clinical outcomes across analysis streams. Finally, based on an increasing need to standardize folder and file naming specifications across research groups in neuroscience, we introduce the brain imaging data structure (BIDS) derivative standard for Lead-DBS. Thus, this multi-institutional collaborative effort represents an important stage in the evolution of a comprehensive, open-source pipeline for DBS imaging and connectomics

Tomar la palabra (II). Intertextualidad e intermedialidad como herramientas pedagógicas para la enseñanza de la literatura y otros discursos

Este proyecto explora las relaciones entre obras literarias y literatura y otras artes (música, pintura, fotografía, cine, etc.) como medio para desarrollar la competencia lectora y expresiva y estimular el disfrute literario en ámbito universitario

Maternal dietary patterns and acute leukemia in infants: results from a case control study in Mexico

BackgroundChildhood cancer is the leading cause of disease-related mortality among children aged 5–14 years in Mexico, with acute leukemia being the most common cancer among infants. Examining the overall dietary patterns allows for a comprehensive assessment of food and nutrient consumption, providing a more predictive measure of disease risk than individual foods or nutrients. This study aims to evaluate the association between maternal dietary patterns during pregnancy and the risk of acute leukemia in Mexican infants.MethodsA hospital-based case–control study was conducted, comparing 109 confirmed acute leukemia cases with 152 age-matched controls. All participants (≤24 months) were identified at hospitals in Mexico City between 2010 and 2019. Data on a posteriori dietary patterns and other relevant variables were collected through structured interviews and dietary questionnaires. Multivariate logistic regression was employed to estimate the association between maternal dietary patterns during pregnancy and the risk of acute leukemia in infants.ResultsThe “Balanced & Vegetable-Rich” pattern, characterized by a balanced consumption of various food groups and higher vegetable intake, exhibited a negative association with acute leukemia when compared to the “High Dairy & Cereals” Pattern (adjusted odds ratio [OR] = 0.51; 95% confidence interval [CI]: 0.29, 0.90). We observed that mothers who gave birth to girls and adhered to a healthy dietary pattern during pregnancy exhibited significantly lower odds of their children developing AL compared to those who gave birth to boys [OR = 0.32 (95% CI 0.11, 0.97)]. Our results underscore the significance of maternal nutrition as a modifiable factor in disease prevention and the importance of prenatal health education

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.

La concepción de normalidad y anormalidad de los decretos 0230 y 1290, dos lados de la reflexión

Las representaciones sociales, en política pública, se han venido transformando en materia de educación, específicamente, en la evaluación. Esto ha generado polémicas puesto que la escuela se encuentra en un devenir entre posiciones contrarias y como producto hay una hibridación en lo que respecta a la teoría y la práctica; los discursos de Estado y Escuela tienen sus posiciones en cuanto a normalidad y anormalidad, generando dificultades en un trabajo articulado para la resolución de conflictos comunes. El papel del psicólogo en los procesos educativos se ha visto envuelto en una encrucijada y debe de alguna manera responder a las demandas de las dos partes y emitir un juicio aludiendo a su status de cientificidad

Estrategias para mejorar la caligrafía y ortografía literal de los estudiantes del sexto grado de primaria de la Escuela Carrusel, El Viejo, Chinandega

Tesis (Lic. en Ciencias de la Educación y Humanidades con mención en Educación Primaria)-Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua, LeónUNAN-Leó