Asociación entre el gen de caveolina 1 (cav1) y el riesgo cardiovascular en adultos

La caveolina 1 es una proteína estructural que interviene en diversos procesos metabólicos. En estudios de asociación genética, el gen que la codifica CAV1 (7q31.2) se ha asociado a resistencia a la insulina, hipertensión, hipertrigliceridemia y c-HDL bajo. Sin embargo, se desconoce si variantes en CAV1 se asocian a obesidad e incremento en el riesgo cardiovascular (RCV). Objetivo: Analizar la posible asociación entre variantes en CAV1 con el RCV en población del caribe colombiano. Metodología: Se realizó un estudio de asociación genética con 595 adultos de Cartagena de Indias. Se hizo la genotipificación de los polimorfismos de nucleótido simple (SNPs): rs3779512, rs926198, rs10207569, rs11773845, rs7804372, rs1049337. El RCV fue definido mediante el puntaje derivado del estudio de Framingham. Para estimar la asociación entre las variables de estudio se realizó un análisis de varianza ajustado y fueron construidos árboles de regresión. Se aplicó el ajuste de Bonferroni para pruebas múltiples, donde fuera necesario. Resultados: La variante rs1049337 se encontró asociada con el incremento del RCV (p=0,0001). Los sujetos con el genotipo TT en este locus tuvieron un mayor puntaje de RCV, +4,1 IC95% [0,8-8,0] en comparación con CC (p=0,03) y +4,3 IC95% [0,3-8,4] con CT (p=0,03). El árbol mostró que en el grupo TT (rs1049337) presentaba un mayor puntaje si los sujetos además contaban con el genotipo TT para rs3779512. Conclusiones: Las variantes rs1049337 y rs3779512 se encuentran asociadas a incremento en el puntaje de RCV

Construcción de un modelo animal de fibrosis pulmonar inducido por Bleomicina

Objetivo. Implementar un modelo de fibrosis pulmonar inducida por Bleomicina en ratas de laboratorio. Materiales y métodos. Se  trabajó con dos grupos de ratas Wistar para la administración del medicamento por vía intratraqueal. El grupo experimental recibió una dosis única (2.0 U/Kg) de Bleomicina, mientras que el grupo control recibió un volumen equivalente de solución salina. A los 14 o 28 días se realizó un lavado broncoalveolar  con recuento total y diferencial  celular y análisis histopatológico pulmonar. Resultados. En el grupo experimental de tratado  con Bleomicina por 14 días, la histología reveló daño pulmonar caracterizado por inflamación aguda, hemorragia intraalveolar y proliferación fibroblástica incipiente  intersticial; en los animales tratados por 28 días, se observó alteración de la arquitectura pulmonar debida a fibrosis  y aumento en el número de macrófagos intraalveolares e inflamación linfocitaria. Conclusiones. Se implementó satisfactoriamente un modelo de fibrosis pulmonar inducido farmacológicamente por Bleomicina en ratas Wistar.

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.

Coexistencia de Pseudomonas Aeruginosa y Candida Albicans en Infecciones Nosocomiales en Cartagena de Indias (Colombia)

Nosocomial infections are a major health problem, whose risk factors include prolonged hospitalization, invasive procedures and broad-spectrum antimicrobial treatments. Pseudomonas aeruginosa and Candida albicans are commonly isolated microorganisms from the respiratory tract of seriously ill patients. It has been shown that these pathogens may have an interaction of great significance where the morphological characteristics and virulence of each organism is significantly expanding mutually modulate risk and severity of urinary and respiratory infections, causing high morbidity and mortality. The aim of this paper is to illustrate the clinical and microbiological characteristics that result from the presence of both P. aeruginosa and C. albicans in critically ill patients in hospitals in Cartagena de Indias (Colombia). In all cases, initial bacterial process (in this case caused by P. aeruginosa) was treated according to antimicrobial susceptibility and found to decrease the bacterial agent, led to the growth of C. albicans and the development of a new infection that worsened the clinical condition of these patients. Joint infections P. aeruginosa and C. albicans should always be suspected in a hospitalized patient, especially in intensive care units where they use the tubes, catheters and other invasive study materials, as these organisms are opportunistic in nature and clearly can worsen the prognosis and lead to complications in patients who have been hospitalized for various causes or diseases of low complexity, a longer hospital stay and increasing costs.Las infecciones nosocomiales constituyen un importante problema de salud, cuyos factores de riesgo son hospitalizaciones prolongadas, procedimientos invasivos y tratamientos antimicrobianos de amplio espectro. Pseudomonas aeruginosa y Candida albicans son microorganismos frecuentemente aislados del tracto respiratorio de pacientes gravemente enfermos. Se ha demostrado que estos patógenos pueden tener una interacción de gran significancia en donde las características morfológicas y de virulencia de cada microorganismo se modulan mutuamente aumentando significativamente el riesgo y la severidad de las infecciones urinarias y respiratorias produciendo una alta morbimortalidad. El objetivo de este trabajo fue ilustrar las características microbiológicas y clínicas que son resultado de la presencia conjunta de P.aeruginosa y C. albicans en pacientes gravemente enfermos en hospitales de Cartagena de Indias (Colombia). En todos los casos se destaca un proceso bacteriano inicial, en este caso causado por P. aeruginosa, que fue tratado de acuerdo a la susceptibilidad antimicrobiana encontrada y al disminuir el agente bacteriano responsable se dio lugar al crecimiento de C. albicans y al desarrollo de una nueva infección que empeoró la condición clínica de estos pacientes. Las infecciones conjuntas entre P. aeruginosa y C. albicans siempre se deben sospechar en un paciente hospitalizado, especialmente en unidades de cuidados intensivos y cuando hagan uso de sondas, catéteres y otros materiales para estudios invasivos, pues estos microorganismos son de naturaleza oportunista y claramente pueden empeorar el pronóstico y llevar a complicaciones a pacientes que han sido hospitalizado por causas diferentes o enfermedades de baja complejidad, prolongando el tiempo de hospitalización y aumentando costos

Metabolic syndrome and anesthesia

Metabolic Syndrome (MS) represents a constellation of risk factors associated with an increased incidence of cardiovascular disease and progression to diabetes mellitus. Insulin resistance, a state of reduced biological response to physiological insulin concentrations, is a key component of this syndrome appears to result from a primary defect in skeletal muscle glucose transporter. The acute disease and the perioperative period are characterized by a state of insulin resistance that manifests as hyperglycemia and leads to several other metabolic and biochemical alterations that adversely affect the final function of organs. Hyperglycemia in critically ill patients adversely affects the results. Achieving euglycemia seems beneficial in certain clinical situations, but disagreement exists regarding the ideal target blood glucose, duration of therapy, and modality. Pharmacotherapy, exercise and nutrition to improve insulin sensitivity seem promising but require further evaluation to confirm its efficacy in reducing perioperative risk. This article discusses the clinical implications of metabolic syndrome and insulin resistance in the environment of the patient undergoing anesthesia and surgery with an emphasis on modulation strategies.RESUMENEl Síndrome Metabólico (SM) representa una constelación de factores de riesgoasociados con un aumento de la incidencia de las enfermedades cardiovasculares y la progresión a diabetes mellitus. La resistencia a la insulina, un estado de disminución de la respuesta biológica fisiológica a las concentraciones de insulina, es un componente clave de este síndrome y parece ser el resultado de un defecto primario en el músculo esquelético transportador de la glucosa. La enfermedad aguda y el período perioperatorio se caracterizan por un estado de resistencia a la insulina que se manifiesta como hiperglucemia y da lugar a varias otras alteraciones metabólicas y bioquímicas que afectan negativamente la función final de órganos. La hiperglicemia en pacientes gravemente enfermos afecta negativamente los resultados. El logro de euglucemia parece ser beneficioso en determinadas situaciones clínicas, pero existe desacuerdo en relación con el objetivo de glucemia ideal, la duración de la terapia, y la modalidad. La farmacoterapia, el ejercicio y la nutrición para mejorar la sensibilidad a la insulinaparecen prometedores, pero requieren una mayor evaluación para confirmar su eficacia perioperatoria para la reducción de riesgos. Esta revisión analiza las implicaciones clínicas del síndrome metabólico y la resistencia a la insulina en el entorno del paciente sometido a anestesia y cirugía con un énfasis en las estrategias de modulación

A colorimetric bioassay for quantitation of both basal and insulin-induced glucose consumption in 3T3-L1 adipose cells

Introduction: The quantitation of glucose consumption in animal cell cultures is mainly based on the use of radiolabeled or fluorescent analogues, resulting in expensive and tedious procedures, requiring special equipment and, sometimes, with potential health and environmental risks. Objectives: The objective of this work was to evaluate the application of a blood plasma colorimetric assay to quantify glucose consumption in in vitro cultures of adipose cells. Methods: We worked with 3T3-L1 adipose cells differentiated by 7–8 days, which were exposed to different initial glucose concentrations (5.5, 2.8 and 1.4 mM) for variable times, either in the absence or the presence of 100 nM insulin. Using a commercial colorimetric glucose assay, extracellular glucose was determined, and glucose uptake was calculated as the difference between the initial and final glucose concentration. Results: The colorimetric assay allowed us to quantify glucose uptake in our cell model, observing a linear response over time (r2?0.9303) to the different glucose concentrations, both in the basal and insulin-induced condition. The insulin-stimulated glucose consumption was higher than basal consumption at all glucose concentrations evaluated, but significant differences were observed at 120-, 360- and 480-min in glucose 5.5 mM (p ? 0.01, n = 5), and 240 min in glucose 1.4 mM (p ? 0.01, n = 5). A Vmax of 4.1 and 5.9 nmol/ml/min (basal and insulin-induced, respectively) and a Km of 1.1 mM (same in basal vs insulin-stimulated) were calculated. The bioassay was also useful in a pharmacological context: in glucose 1.4 mM, glucose consumption showed an effect that depended on insulin concentration, with a calculated EC50 of 18.4 ± 1.1 nM. Conclusions: A simple and low-cost bioassay is proposed to quantify glucose consumption in 3T3-L1 adipose cells. Biological Sciences; Cell biology; Cell Culture; Cell Differentiation; Metabolism; Biological Assay; bioassay; In Vitro Techniques; Adipocytes; 3T3-L1 Cells; Glucose consumption; Glucose uptake; Insulin; Insulin action; Insulin response. © 2020 The Author

Anthropometric parameters’ cut-off points and predictive value for metabolic syndrome in women from Cartagena, Colombia

Objective. To estimate anthropometric parameters’ (APs) cut-off points and association for metabolic syndrome (MetS). Materials and methods. A cross-sectional study was carried out with a total of 434 adult women from Cartagena de Indias, Colombia, in 2012. APs measured were waist circumference (WC), body mass index (BMI), body adiposity index (BAI), waist-hip ratio (WHR) and waist-height ratio (WHtR). Cut-off points were estimated by a receiver operating characteristic curve (ROC). Logistic regression was applied to estimate possible associations. Results. Cut-off points for WC, BMI, BAI, WHR and WHtR were 85 cm, 28 kg/m2, 39%, 0.80 and 56, respectively. Only WHtR was associated to MetS (OR=1.11, CI95% [1.07-1.15]). Conclusion. WC cut-off point was higher than those proposed for Latin-American women by the Joint Interim Statement (JIS). WHtR had a low predictive value for MetS

A colorimetric bioassay for quantitation of both basal and insulin-induced glucose consumption in 3T3-L1 adipose cells

Introduction: The quantitation of glucose consumption in animal cell cultures is mainly based on the use of radiolabeled or fluorescent analogues, resulting in expensive and tedious procedures, requiring special equipment and, sometimes, with potential health and environmental risks. Objectives: The objective of this work was to evaluate the application of a blood plasma colorimetric assay to quantify glucose consumption in in vitro cultures of adipose cells. Methods: We worked with 3T3-L1 adipose cells differentiated by 7–8 days, which were exposed to different initial glucose concentrations (5.5, 2.8 and 1.4 mM) for variable times, either in the absence or the presence of 100 nM insulin. Using a commercial colorimetric glucose assay, extracellular glucose was determined, and glucose uptake was calculated as the difference between the initial and final glucose concentration. Results: The colorimetric assay allowed us to quantify glucose uptake in our cell model, observing a linear response over time (r2?0.9303) to the different glucose concentrations, both in the basal and insulin-induced condition. The insulin-stimulated glucose consumption was higher than basal consumption at all glucose concentrations evaluated, but significant differences were observed at 120-, 360- and 480-min in glucose 5.5 mM (p ? 0.01, n = 5), and 240 min in glucose 1.4 mM (p ? 0.01, n = 5). A Vmax of 4.1 and 5.9 nmol/ml/min (basal and insulin-induced, respectively) and a Km of 1.1 mM (same in basal vs insulin-stimulated) were calculated. The bioassay was also useful in a pharmacological context: in glucose 1.4 mM, glucose consumption showed an effect that depended on insulin concentration, with a calculated EC50 of 18.4 ± 1.1 nM. Conclusions: A simple and low-cost bioassay is proposed to quantify glucose consumption in 3T3-L1 adipose cells. Biological Sciences; Cell biology; Cell Culture; Cell Differentiation; Metabolism; Biological Assay; bioassay; In Vitro Techniques; Adipocytes; 3T3-L1 Cells; Glucose consumption; Glucose uptake; Insulin; Insulin action; Insulin response. © 2020 The Author

Comparación de métodos de extracción de ADN en tejidos parafinados y utilidad para amplificación por PCR

Formalin-fixed and paraffin-embedded tissues are a source of important molecular findings in clinical and scientific, demonstrating that the DNA extracted from these is suitable for amplification by polymerase chain reaction (PCR). In this study, we tested three methods of DNA extraction, in order to compare the efficiency of these DNA for RCP amplification. Three prosamples were used, corresponding to a lung biopsy, endometrial curettage and lymph node, all fixed in 10% formaldehyde and embedded in paraffin. Three different methods were used for DNA extraction (extraction by salting out, modified Sambrook method and commercial kit) The DNA obtained was analyzed by spectrophotometry, and gel electrophoresis was performed in 1% agarose to check if the DNA was amplifiable. PCR was performed for exon 3 of caveolin-1 gene. All methods resulted in a good product of genomic DNA, obtaining more quality and purity in the salting out and commercial kit methods. Also, we obtained amplification of the product by these two methods, without favorable results with the DNA extracted by the modified "Preparation of Genomic DNA from Mouse Tails and Other Small samples, according to Sambrook et al." The DNA obtained from FFPE can be amplified by several methods, among them, salting out extraction is an easy, effective and low toxicity for obtaining good quality DNA for PCR amplification.Los tejidos fijados en formol e incluidos en parafina son una fuente de material para hallazgos moleculares en el ámbito clínico y científico, demostrándose que el ADN extraído de éstos, es adecuado para amplificación a través de la reacción en cadena de la polimerasa (RCP). En este estudio, se ensayaron tres métodos de extracción de ADN en tejidos incluidos en parafina, con el objetivo de comparar la eficiencia de estos para obtener ADN adecuado, además se analizó su utilidad en amplificación por RCP. Se emplearon tres muestras, correspondientes a una biopsia de pulmón, legrado endometrial y ganglio linfático, todas fijadas en formaldehido al 10% e incluidas en parafina. Utilizándose tres métodos diferentes de extracción de ADN (extracción por salting out, método modificado de Sambrook y kit comercial) El ADN obtenido se cuantificó por espectrofotometría, además se realizó electroforesis en gel de agarosa al 1%, para comprobar si el ADN era de buena calidad y se realizó RCP para el exón 3 del gen caveolina 1. Todos los métodos dieron como resultado una buen producto de ADN genómico, observándose mayor cantidad y pureza en los métodos de salting out y kit comercial, asimismo se obtuvo amplificación del producto esperado por estos dos métodos, no hubo buenos resultados con el ADN extraído por el método modificado "Preparation of Genomic DNA from Mouse Tails y Other Small samples, según Sambrook". El ADN obtenido a partir de tejidos FFIP puede ser amplificado por varios métodos, entre estos, la extracción por salting out es útil y con poca toxicidad, permite obtener ADN de buena calidad para amplificación por RCP