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2.
Rev. bras. med. esporte ; 27(3): 303-306, July-Sept. 2021. tab
Article in English | LILACS | ID: biblio-1288585

ABSTRACT

ABSTRACT Introduction According to the 2015 National Physical Health Monitoring Report, most of the national physical health indicators have begun to rebound, but some people's physical health is still declining. Object The thesis studies the problems existing in people's physical exercise and guides the development of these people's habits. Methods Our mathematical statistics and other research methods investigate the current situation of people's physical exercise habits, and explore the factors that restrict habits from the factors that affect the formation of sports and fitness concepts. Result The proportion of people developing physical exercise habits is low. People invest less time and energy in physical exercise. Conclusion The less time and energy that people invest in physical exercise is the main reason that affects their belief in exercise and fitness and physical exercise habits. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.


RESUMO Introdução De acordo com o Relatório Nacional de Monitoramento de Saúde Física de 2015, a maioria dos indicadores nacionais de saúde física começou a se recuperar, mas a saúde física de algumas pessoas ainda está em declínio. Objetivo a tese estuda os problemas existentes no exercício físico das pessoas e orienta o desenvolvimento dos hábitos dessas pessoas. Métodos Nossas estatísticas matemáticas e outros métodos de pesquisa investigam a situação atual dos hábitos de exercício físico das pessoas e exploram os fatores que restringem os hábitos e os fatores que afetam a formação de conceitos de esportes e preparação física. Resultado a proporção de pessoas que desenvolvem hábitos de exercícios físicos é baixa. As pessoas investem menos tempo e energia em exercícios físicos. Conclusão O pouco tempo e energia que as pessoas investem na prática de exercícios físicos é o principal motivo que afeta sua crença na prática de exercícios e hábitos de exercício físico. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos - investigação dos resultados do tratamento.


RESUMEN Introducción De acuerdo con el Informe Nacional de Monitoreo de la Salud Física de 2015, la mayoría de los indicadores nacionales de salud física han comenzado a recuperarse, pero la salud física de algunas personas todavía está en declive. Objetivo la tesis estudia los problemas existentes en el ejercicio físico de las personas y orienta el desarrollo de los hábitos de estas personas. Métodos Nuestras estadísticas matemáticas y otros métodos de investigación investigan la situación actual de los hábitos de ejercicio físico de las personas y exploran los factores que restringen los hábitos y los factores que afectan la formación de conceptos deportivos y la preparación física. Resultado la proporción de personas que desarrollan hábitos de ejercicio físico es baja. La gente invierte menos tiempo y energía en el ejercicio físico. Conclusión El poco tiempo y energía que las personas invierten en la práctica de ejercicio físico es el principal motivo que incide en su creencia en la práctica de ejercicio y hábitos de ejercicio físico. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos: investigación de los resultados del tratamiento.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Child , Adolescent , Adult , Middle Aged , Exercise/physiology , Healthy Lifestyle , Time Factors , Models, Statistical , Habits
3.
Arq. bras. med. vet. zootec. (Online) ; 73(4): 949-954, Jul.-Aug. 2021. graf, ilus
Article in English | ID: biblio-1285268

ABSTRACT

The purpose of this study was to model the factors affecting the 305-day milk yield of dairy cows by using Automatic Linear Modeling Technique (ALM). The data set of this study consisted of eight different cow breeds grown in eight province of Turkey. Results of ALM showed that the accuracy of the model was 64.2 % means that 64.2% of the variation in the 305-day milk yield could be explained by the constructed model. Created model was consisted of four factors namely the Breed, Lactation Length, Parity, and Province. Therefore, those selected factors were more efficient than the others in predicting the 305-day milk yield.(AU)


O objetivo deste estudo foi modelar os fatores que afetam a produção de leite das vacas leiteiras em 305 dias, utilizando a Técnica de Modelagem Linear Automática (ALM). O conjunto de dados deste estudo consistia em oito raças diferentes de vacas cultivadas em oito províncias da Turquia. Os resultados da ALM mostraram que a precisão do modelo era de 64,2% significa que 64,2% da variação na produção de leite de 305 dias poderia ser explicada pelo modelo construído. O modelo criado consistia de quatro fatores: Raça, Comprimento da Lactação, Paridade e Província. Portanto, esses fatores selecionados foram mais eficientes do que os outros na previsão da produção de leite de 305 dias.(AU)


Subject(s)
Animals , Female , Cattle , Lactation , Linear Models , Analytical Methods/methods , Milk , Turkey , Models, Statistical
4.
Electron. j. biotechnol ; 52: 85-92, July. 2021. graf, tab
Article in English | LILACS | ID: biblio-1283600

ABSTRACT

BACKGROUND: Nonribosomal peptide synthases (NRPS) can synthesize functionally diverse bioactive peptides by incorporating nonproteinogenic amino acids, offering a rich source of new drug leads. The bacterium Escherichia coli is a well-characterized production host and a promising candidate for the synthesis of nonribosomal peptides, but only limited bioprocess engineering has been reported for such molecules. We therefore developed a medium and optimized process parameters using the design of experiments (DoE) approach. RESULTS: We found that glycerol is not suitable as a carbon source for rhabdopeptide production, at least for the NRPS used for this study. Alternative carbon sources from the tricarboxylic acid cycle achieved much higher yields. DoE was used to optimize the pH and temperature in a stirred-tank reactor, revealing that optimal growth and optimal production required substantially different conditions. CONCLUSIONS: We developed a chemically defined adapted M9 medium matching the performance of complex medium (lysogeny broth) in terms of product concentration. The maximum yield in the reactor under optimized conditions was 126 mg L-1, representing a 31-fold increase compared to the first shaking-flask experiments with M9 medium and glycerol as the carbon source. Conditions that promoted cell growth tended to inhibit NRPS productivity. The challenge was therefore to find a compromise between these factors as the basis for further process development.


Subject(s)
Peptide Synthases/metabolism , Bioreactors/microbiology , Escherichia coli , Temperature , Biotechnology , Carbon/metabolism , Models, Statistical , Electrophoresis, Polyacrylamide Gel , Bioengineering , Hydrogen-Ion Concentration
5.
Rev. cuba. salud pública ; 47(2): e2591, 2021. tab, graf
Article in Spanish | LILACS, CUMED | ID: biblio-1341482

ABSTRACT

Introducción: La influenza tiene elevado impacto en la mortalidad humana y en Cuba la categoría influenza y neumonía ocupa el cuarto lugar entre sus causales generales. En los países templados, con marcada estacionalidad, esto se capta con modelos estadísticos, tarea que se dificulta en el trópico y pendiente en Cuba por la ausencia de igual definición estacional. Objetivo: Estimar el impacto histórico de la influenza tipo A y B y los subtipos A(H3N2) y A(H1N1) sobre la mortalidad mediante el ajuste de un modelo de regresión a las condiciones estacionales específicas de Cuba. Métodos: Se ejecutó un estudio longitudinal y retrospectivo. En un primer paso se ajustaron dos modelos de Poisson con la mortalidad influenza y neumonía total y las personas ≥ 65 años de edad como variables respuestas en los cinco meses de mayor positividad en influenza, desde la temporada 1987-1988 hasta la 2004-2005 y los positivos en tipo A y en tipo B como explicatorias. En otro par de modelos se estimó el impacto del A(H3N2) y el A(H1N1), considerando como respuesta los fallecidos atribuidos previamente al tipo A. Resultados: Se atribuyeron a la influenza 7803 fallecidos entre todas las edades y 6152 entre las personas ≥ 65 años de edad, con un 56,3 por ciento asociados al A(H3N2), el 17,6 por ciento al A(H1N1) y el 26,1 por ciento al tipo B. Conclusiones. Se logró estimar el impacto de la influenza sobre la mortalidad mediante el ajuste para Cuba de un modelo estadístico que permitió demostrar la asociación de la circulación de estos virus con la mortalidad en el país, lo que ratifica la necesidad de reforzar la vigilancia, el control y la vacunación contra esta infección viral. Se demuestra la posibilidad de ajustar estos modelos de regresión a otros virus respiratorios y a la actual pandemia por la COVID-19, en las condiciones estacionales de Cuba(AU)


Introduction: Influenza has a high impact on human mortality and in Cuba influenza and pneumonia rank fourth among its general causes. In temperate climate countries, with marked seasonality, this is captured by statistical models, a task that is difficult in the tropics and pending in Cuba due to the absence of the same seasonal definition. Objective: Estimate the historical impact of influenza type A and B and subtypes A(H3N2) and A(H1N1) on mortality, by adjusting a regression model to the specific seasonal conditions of Cuba. Methods: A longitudinal and retrospective study was performed. In a first step, two Poisson models were adjusted with influenza and total pneumonia mortality and people ≥ 65 years old as response variables in the five months with the highest positivity to influenza in the period 1987-1988 to 2004-2005, and the positive ones to type A and type B as explanatory variables. In another pair of models was estimated the impact of A(H3N2) and A(H1N1), considering as a response the deaths previously attributed to type A. Results: 7 803 deaths among all ages and 6 152 among 65-year-olds were attributed to influenza, with 56.3 percent associated to A(H3N2), 17.6 percent to A(H1N1) and 26.1 percent to type B. Conclusions: It was possible to estimate the impact of influenza on mortality by adjusting for Cuba a statistical model that demonstrated the association of the circulation of these viruses with the mortality in the country, which confirms the need to strengthen surveillance, control and vaccination against this viral infection. The possibility of adjusting in the seasonal conditions of Cuba these regression models to other respiratory viruses and the current pandemic by COVID-19 is demonstrated(AU)


Subject(s)
Humans , Male , Female , Models, Statistical , Influenza, Human/mortality , Retrospective Studies , Longitudinal Studies , Cuba
6.
ABCS health sci ; 46: e021304, 09 fev. 2021. tab, ilus
Article in English | LILACS | ID: biblio-1343358

ABSTRACT

INTRODUCTION: The isotemporal substitution model (ISM) is a statistical approach that estimates the effects of replacing, in minutes, a block of physical activity or sedentary behavior by another block with different intensity. Previous studies have used the ISM to evaluate the effect of different isotemporal substitutions on body composition. Thus, the ISM can contribute to the understanding of changes in body composition related to distinct lifestyles and, hence, guiding future recommendations for maintaining and/or improving body composition. OBJECTIVE: To review the effect of replacing sedentary behavior by physical activity on body composition change analyzed through ISM. METHODS: Original articles in English were identified from searches in PubMed and Periódicos Capes databases. The search was carried out by two researchers. Last search was performed in October 2020. RESULTS: A total of 17 included articles, which evaluated different applications of ISM in relation to body composition change, mostly obtained by BMI and body fat. The physical activity was mainly assessed by using an accelerometer. Several methodological differences among the included studies limited comparisons between findings, including the sample profile and cut off points for physical activity. CONCLUSION: Among the studies that evaluate the effect of replacing sedentary behavior for different intensities of physical activity through ISM, replacing sedentary behavior by moderate-to-vigorous physical activity presented a more consistent effect in body composition change in comparison to replacement by other physical activity intensities, even for small blocks of time (five minutes).


Subject(s)
Humans , Body Composition , Exercise , Sedentary Behavior , Models, Statistical
7.
Article in English | LILACS | ID: biblio-1349458

ABSTRACT

Aims: the assessment of individual competence in medical education is about finding a balance between having sufficient resources to make valid and reliable decisions and not using more resources than necessary. Sequential assessment, in which more resources are used for borderline performing candidates than for poorly or clearly satisfactorily performing candidates, can be used to achieve that balance. Although sequential assessment is commonly associated with larger groups of candidates to be assessed, in many practical settings numbers of candidates may be small. Objective: this article presents a single case design with a statistical model for the assessment of individual competence that can be used regardless of the number of candidates. Method: a worked example of a solution that can be used for an individual candidate, using simulated data in the zero-cost Open Source statistical program R version 4.0.5, is provided. Results: the aforementioned solution provides statistics that can be used to make pass/fail decisions at the level of the individual candidate as well as to make decisions regarding the length and timing of an exam (or parts thereof) for the individual candidate. Conclusion: the solution provided can help to reduce resources needed for assessment to a considerable extent while maximizing resources for borderline candidates. This facilitates both decision making and cost reduction in assessment.


Introdução: a avaliação da competência individual na educação médica consiste em encontrar um equilíbrio entre ter recursos suficientes para tomar decisões válidas e confiáveis e não usar mais recursos do que o necessário. A avaliação sequencial, na qual mais recursos são usados para candidatos limítrofes do que para candidatos com desempenho insatisfatório ou claramente satisfatório, pode ser usada para atingir esse equilíbrio. Embora a avaliação sequencial seja comumente associada a grupos maiores de candidatos a serem avaliados, em muitos ambientes práticos, o número de candidatos pode ser pequeno. Objetivo: este artigo apresenta um desenho de caso único com um modelo estatístico de avaliação de competência individual que pode ser utilizado independentemente do número de candidatos. Método: é fornecido um exemplo prático de uma solução que pode ser usada para um candidato individual, usando dados simulados no programa estatístico Open Source de custo zero R versão 4.0.5. Resultados: a solução mencionada fornece estatísticas que podem ser usadas para tomar decisões individuais de aprovação/reprovação para cada candidato, bem como para tomar decisões individualizadas sobre a duração e o tempo de um exame (ou partes dele) para um candidato. Conclusão: a solução fornecida pode ajudar a reduzir consideravelmente os recursos necessários para a avaliação, ao mesmo tempo que maximiza os recursos para os candidatos limítrofes. Isso facilita a tomada de decisões e a redução de custos na avaliação.


Subject(s)
Education, Medical , Models, Statistical , Mental Competency , Health Resources
8.
Rev. argent. salud publica ; 13(Suplemento COVID-19): 1-11, 2021.
Article in Spanish | LILACS, BINACIS, ARGMSAL | ID: biblio-1177402

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN: Los modelos de simulación para COVID-19 requieren una serie de parámetros epidemiológicos que varían en base a cuestiones propias de cada región y al momento de la pandemia que se esté atravesando. OBJETIVO: Esta revisión rápida presenta los parámetros epidemiológicos esenciales potencialmente utilizables en Argentina. MÉTODOS: Se realizó una búsqueda en las principales bases de datos y en buscadores de artículos en estado de preimpresión (preprints) de parámetros relacionados con la propagación del virus y evolución de la enfermedad, y el uso del sistema de salud. Para revisar los artículos seleccionados se utilizó una herramienta de evaluación de calidad apropiada al diseño del estudio. RESULTADOS: De las variables relacionadas con la propagación y evolución; el período de incubación es de 5,8 días (intervalos de confianza [IC95%]: 4,83-6,85), el período de infecciosidad es de 6,25 días (IC95%: 5,09-7,51), el número básico de reproducción es de 3,32 (IC95%: 3,24-3,39), y la tasa de fatalidad en pacientes infectados fue de 0,64% (IC95%: 0,5-0,78). De las variables relacionadas con el uso del sistema de salud, el tiempo de internación hospitalaria es de 5 días (rango intercuartílico [RIC]: 3-9), el tiempo de internación en una unidad de cuidados intensivos (UCI) es de 7 días (RIC: 4-11), el porcentaje de pacientes internados que requieren de UCI es de 26% (IC95%: 20-33) y, de estos, el porcentaje que requieren de ventilación mecánica es de 69% (IC95%: 61-75). DISCUSIÒN: Estudios recientes y datos de acceso públicos a nivel nacional muestran valores distintos a los relevados de la bibliografía internacional. La información recolectada en este trabajo puede contribuir a informar futuros modelamientos y tableros de control para predecir la dinámica de la epidemia en Argentina.


Subject(s)
Epidemiologic Factors , Models, Statistical , Coronavirus Infections
9.
Medwave ; 21(1): e8119, 2021.
Article in English, Spanish | LILACS | ID: biblio-1178291

ABSTRACT

Objetivos El objetivo general ha sido describir y evaluar el valor predictivo de tres modelos durante el desarrollo de la epidemia COVID-19 en Chile, aportando conocimiento para la toma de decisiones en salud. Métodos Desarrollamos tres modelos a lo largo de la epidemia: un modelo discreto para predecir a corto tiempo la máxima carga sobre el sistema de salud, un modelo básico SEIR (susceptibles-expuestos-infectados-removidos) con ecuaciones discretas; un modelo SEIR estocástico con método de Montecarlo; y un modelo de tipo Gompertz para la Región Metropolitana (Santiago). Resultados El modelo de máxima carga potencial ha sido útil durante todo el seguimiento de la epidemia proporcionando una cota superior para el número de casos, la ocupación de unidades de cuidados intensivos y el número de fallecidos. Los modelos SEIR determinístico y estocástico tuvieron gran utilidad en la predicción del ascenso de los casos, el máximo y el inicio del descenso de casos, perdiendo utilidad en la situación actual por el reclutamiento asincrónico de casos en las regiones y la persistencia de una endemia alta. El modelo de Gompertz ha tenido un mejor ajuste en el descenso ya que esta captura mejor la asimetría de la curva epidémica en Santiago. Conclusiones Los modelos han demostrado gran utilidad en el seguimiento de la epidemia en Chile, con distintos objetivos en distintas etapas de la epidemia. Han complementado los indicadores empíricos como casos reportados, letalidad, fallecimientos y otros, permitiendo predecir situaciones de interés y visualizar la conducta a corto y largo plazo de esta pandemia a nivel local.


Objectives The purpose of this article is to describe and develop the predictive value of three models during the COVID-19 epidemic in Chile, providing knowledge for decision-making in health. Methods We developed three models during the epidemic: a discrete model to predict the maximum burden on the health system in a short time frame­a basic SEIR (susceptible-exposed-infected-removed) model with discrete equations; a stochastic SEIR model with the Monte Carlo method; and a Gompertz-type model for metropolitan city of Santiago. Results The maximum potential burden model has been useful throughout the monitoring of the epidemic, providing an upper bound for the number of cases, intensive care unit occupancy, and deaths. Deterministic and stochastic SEIR models were very useful in predicting the rise of cases and the peak and onset of case decline; however, they lost utility in the current situation due to the asynchronous recruitment of cases in the regions and the persistence of a strong endemic. The Gompertz model had a better fit in the decline since it best captures the epidemic curve's asymmetry in Santiago. Conclusions The models have shown great utility in monitoring the epidemic in Chile, with different objectives in different epidemic stages. They have complemented empirical indicators such as reported cases, fatality, deaths, and others, making it possible to predict situations of interest and visualization of the short and long-term local behavior of this pandemic.


Subject(s)
Humans , Models, Statistical , COVID-19/epidemiology , Chile/epidemiology , Forecasting
10.
Rev. ANACEM (Impresa) ; 15(1): 18-25, 2021. graf, tab
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1248003

ABSTRACT

INTRODUCTION: Before the start of the GES program in 2002, mortality was 128.2 deaths per million children under 15 years of age (RENCI). This public program managed to ensure the opportunity for diagnosis and treatment in children under 15 years of age and those less than 25 years of age who recur. Objective: To assess how GES has impacted on in-hospital mortality and lethality between1997and 2016. Methods: Retrospective case control study of 28,997 hospital discharges and 12,434 deaths analyzed using Prais-Weinstein time series between the years 1997 to 2016. They prepared contingency tables with data on: hospital discharges, age, sex and forecasts for 2001 and 2016. Fisher's p <0.05 test was used. Results: For the PreGes period an increase of 1.8% in the male crude mortality rate was observed, while for the Post Ges period an increase was observed with a breaking point at the end of 2008, with an increase of 11.04% compared to the PreGes period. An unexpected increase in the female mortality rate was observed. The odd's ratios associated with sex (higher mortality inmen than in women)0.816CI-0.679- 0.982; p <0.05; OR'S age 1,047 (0.981 per year) IC-1.044-1.051; p <0.0001 FORECAST (FONASA-1.942 IC 1.304-2.89 / ISAPRE = 2.186; IC = 1.267-3.773 p <0.005); Hospitalization days = 1.031 confirmed our research hypothesis 1.026-1.035 p <0.0001. Conclusion: This study found that there are statistically significant differences regarding hospital discharges between the public-private system, in relation to mortality andincreasein sustained crudemalemortality between the years1997 to 2016


INTRODUCCIÓN: Antes del inicio del programa GESen2002, la mortalidad era 128,2 muertes por millón de niños menores de 15 años (RENCI). Este programa público logró asegurar la oportunidad de diagnóstico y tratamiento en menores de15 años y aquellos menores de25añosque recidivan. Objetivo: Evaluar cómo el GES ha impactado en la mortalidad y letalidad intrahospitalaria entre1997a2016. Métodos: Estudio retrospectivo de control de casos en 28.997 egresos hospitalarios y 12.434 defunciones analizadas mediante series temporales de Prais-Weinstein entre los años 1997 a 2016. Se prepararon tablas de contingencia con datos sobre: egresos hospitalarios, edad, sexo y previsiones para2001y 2016.Se utilizóla prueba p <0.05de Fisher. Resultados: Se observó para el período PreGES un incremento de 1.8% en la tasa mortalidad cruda masculina, mientras que para el período Post GES se observó un incremento con punto de quiebre a fines del año 2008, con incremento del 11,04% respecto al período PreGES. Se observó incremento no sostenido en la tasa mortalidad femenina. Los odd's ratios asociados al sexo (mayor mortalidad en hombres que en mujeres) 0.816 IC-0.679-0.982; p <0,05; OR'S edad 1,047 (0.981 por año) IC-1.044-1.051; p<0.0001 PREVISIÓN (FONASA-1.942 IC 1.304-2.89 / ISAPRE =2.186; IC= 1,267-3,773 p<0.005); Días de Hospitalización=1,031 confirmó nuestra hipótesis de investigación 1,026-1,035 p<0.0001. Conclusión: Este estudio encontró que hay diferencias estadísticamente significativas respecto egresos hospitalarios entre el sistema público privado, en relación con la mortalidad e incremento en la mortalidad cruda masculina sostenida entre los años 1997 a 2016. acción en la función auditiva mediante audiometría tonal.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Child, Preschool , Child , Adolescent , Leukemia , Hospital Mortality , Hematologic Neoplasms/mortality , Hospitals/statistics & numerical data , Chile/epidemiology , Retrospective Studies , Risk Factors , Models, Statistical , Lymphoma
11.
Rev. ANACEM (Impresa) ; 15(1): 42-48, 2021. tab
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1282102

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN: La pandemia por SARS-COV-2 ha generado mortalidad por exceso, aun así, se deben revisar la mortalidad atribuida a otras enfermedades. El siguiente trabajo pretende identificar la tendencia de mortalidad no relacionada con COVID-19 en la región del Bio-bio, periodo 2016-2020. Material y Método: Estudio descriptivo, ecológico, longitudinal. Se estudió la población de la región del Biobío, periodo 2016-2020. Los datos se obtuvieron del departamento de estadística e información en Salud. Se estudió: Distribución etaria, sexo, tasa de mortalidad general y específica, y promedio anual del número de muertos en el periodo 2016-2019; excluyendo la causa de muerte por enfermedad COVID-19 o sospechosa de COVID-19. Se realizó un análisis descriptivo. Se utilizó el programa Microsoft Excel 365® para análisis. Resultados: 2016-2019 fallecieron más hombres (n=19.110; 53,00%), siendo el principal grupo etario de 75-79 años (n=2.433; 12,73%), en el caso de las mujeres fue el grupo de 90-99 años (n=2.832; 16,71%). En 2020, fallecieron más hombres que mujeres, de los mismos grupos etarios respectivamente. Tasa de mortalidad general 2020 fue 544,39 x100.000 hbts., inferior a la de otros años, excepto en 2016. Sin embargo, el periodo Enero-abril 2020, la tasa de mortalidad es mayor comparado con los años anteriores. El promedio de muertes 2016-2019 fue 9.016,0 ±186,5, siendo el total en 2020 n=9.057. Discusión: La pandemia ha afectado a pacientes con patologías que han presentado una atención poco efectiva u inoportuna, falleciendo por el SARS-COV-2 o por sus comorbilidades, camuflándose sus registros. Lo cual dificultará interpretar dichos valores.


INTRODUCTION: The SARS-COV-2 pandemic has generated excess mortality, even so, the mortality attributed to other diseases should be reviewed. The study objective was to identify the mortality trend unrelated to COVID-19 in the Bio-bio Region between 2016-2020. Material and Method: Descriptive, ecological, longitudinal study. The population of the Biobío region was studied between the years 2016-2020. Data were obtained from the Department of Statistics and Health Information, DEIS. It was studied: Age distribution, sex, general and specific mortality rate, annual average of the number of deaths between 2016-2020, excluding mortality from (or suspected) COVID-19 disease. A descriptive analysis was performed. Microsoft Excel 365® software was used for the analysis. Results: 2016-2019 mortality rate was higher for men (n=19,110; 53.00%), with the highest rates in the 75-79 years group (n=2,433; 12.73%); women 90- 99 years (n=2,832; 16.71%) presented the highest mortality rates. In 2020 more men than women continued to die in the same age groups, respectively. The general mortality rate 2020 was 544,39 x 100,000 inhabitants, which is lower than that of any other year, except for 2016. However, from January to April 2020, the mortality rate was higher when compared to the previous years. The average of deaths 2016-2019 was 9,016.0 ± 186.5, meanwhile in the same period in 2020 was 9,057. Discussion: The pandemic has affected patients with pathologies who have presented ineffective or untimely care, dying from SARS-COV-2 or its comorbidities, then their records get camouflaged, which will make it difficult to interpret these values.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Infant, Newborn , Infant , Child, Preschool , Child , Adolescent , Adult , Middle Aged , Aged , Aged, 80 and over , Disease , Mortality/trends , Cause of Death/trends , COVID-19 , Chile/epidemiology , Epidemiology, Descriptive , Survival Rate , Models, Statistical , Pandemics
13.
Rev. med. Risaralda ; 26(2): 97-109, jul.-dic. 2020. tab
Article in Spanish | LILACS, COLNAL | ID: biblio-1150017

ABSTRACT

Resumen Introducción: La Enfermedad Renal Crónica es una patología de gran impacto en salud pública a nivel mundial, su progresión está determinada por limitaciones en el control de sus factores de riesgo y pronóstico. Los programas de nefroprotección hacen seguimiento y control de los pacientes con la enfermedad, intentando llevarlos a cumplir las metas específicas de nefroprotección para limitar la progresión de la Enfermedad Renal Crónica. Objetivo: Determinar los factores explicativos de la progresión de la Enfermedad Renal Crónica en pacientes atendidos en un programa de nefroprotección. Materiales y métodos: Estudio analítico observacional de cohorte retrospectivo en 5872 pacientes con Enfermedad Renal Crónica en diferentes estadios, participantes de un programa de nefroprotección en el departamento de Nariño durante el período 2016-2018. La progresión de la ERC, correspondió a la disminución de la Tasa de Filtración Glomerular en 5mL/min/1.73 m2 o más. La información se obtuvo de la base de datos del programa. Se construyó un modelo explicativo ajustado por variables demográficas y clínicas. Acorde al diseño se utilizó un modelo binomial con función de enlace logarítmica para estimar los coeficientes de regresión de las variables de interés. Las medidas de asociación fueron los Riesgos Relativos. Resultados: el 72,2% fueron mujeres, el 75,1% tenían 60 años o más, el 12,4% eran afrocolombinos, y el 85% mestizos, se presentó progresión el 49,2% (IC 95% 47,9-50,4) de los casos. Los factores que mejor explicaron la relación la progresión de ERC, fueron: ser hombre con un RR ajustado de 1,04 (IC95%:1,00-1,15), y tener un estadio de la ERC, de 4, 5 y 3a-b, con RR ajustado 1,62 (IC1,36-1,94) y 1,41 (IC1,21-1,63) respectivamente. Conclusiones: En la población nariñense de Colombia afiliada a un programa de nefroprotección, la progresión de la ERC fue del 49,2%, siendo explicada de forma significativa por el sexo masculino, y los estadios avanzados de la enfermedad.


Abstract Introduction: Chronic Kidney Disease is a pathology of great impact on public health worldwide, its progression is determined by limitations in the control of its risk factors and prognosis. Nephroprotection programs monitor, control, and limit the progression of this disease in the patients while trying to lead them to meet the specific program goals. Objective: To determine the factors that boost the progression of Chronic Kidney Disease in patients treated in a nephroprotection program. Materials and methods: This retrospective analytical observational cohort study was carried out in 5872 patients from a nephroprotection program with different stages of Chronic Kidney Disease, in the department of Nariño between 2016 and 2018. The progression of CKD corresponded to a decrease in the Glomerular Filtration Rate by 5mL / min / 1.73 m2 or more; this information was obtained from the program's database. An explanatory model was built and adjusted taking into consideration demographic and clinical variables. According to the design, a binomial model with a logarithmic link function was used to estimate the regression coefficients of the variables of interest. The association measures were the Relative risks. Results: In the final results it was found that 72.2% were women, 75.1% were 60 years old or older, 12.4% were afro-colombian, 85% were mixed race, and 49.2% presented progression (95% CI 47 , 9-50.4) of the cases. The factors that best explained the relationship between CKD progression were: being a man with an adjusted RR of 1.04 (95% CI: 1.00-1.15), and having a CKD stage of 4, 5 and 3a-b, with adjusted RR 1.62 (CI1.36-1.94) and 1.41 (CI1.21-1.63) respectively. Conclusions: In the Nariño population of Colombia that is affiliated to a nephroprotection program the progression of CKD was 49.2% according to the male sex and the advanced stages of the condition.


Subject(s)
Humans , Female , Middle Aged , Demography , Disease Progression , Renal Insufficiency, Chronic , Control , Glomerular Filtration Rate , Health Programs and Plans , Risk , Risk Factors , Cohort Studies , Models, Statistical , Colombia , Aftercare
14.
Rev. cuba. inform. méd ; 12(2): e384, tab, graf
Article in Spanish | LILACS, CUMED | ID: biblio-1144458

ABSTRACT

En Epidemiología, han jugado un importante papel los Modelos Poblacionales que dividen a la población de estudio en subpoblaciones según los atributos que las distinguen, lo que permite representar la dinámica de contagio social de una determinada enfermedad, especialmente en momentos de brote epidémico. En el presente trabajo se explica cómo se representa la transmisión de enfermedades a través de modelos matemáticos definidos por ecuaciones diferenciales. En esta propuesta se formula un modelo matemático definido por ecuaciones diferenciales para representar la transmisión del SarsCov2 distinguiendo entre las poblaciones de infectados sintomáticos y asintomáticos de la CoVid19, con funciones que simulan las acciones gubernamentales e individuales ante la percepción de riesgo. También se presenta un análisis de los resultados obtenidos en Cuba(AU)


In Epidemiology, Population Models have played an important role, dividing the study population into subpopulations according to the attributes that distinguish them, allowing the dynamics of social contagion of a given disease to be represented, especially at times of epidemic outbreak. This work explains how the transmission of diseases is represented through mathematical models defined by differential equations. In this proposal, a mathematical model defined by differential equations is formulated to represent the transmission of SarsCov2, distinguishing between symptomatic and asymptomatic infected populations of CoVid19, with functions that simulate government and individual actions in the face of risk perception. An analysis of the results obtained in Cuba is also presented(AU)


Subject(s)
Humans , Male , Female , Disease Outbreaks/prevention & control , Risk Factors , Models, Statistical , Coronavirus Infections/epidemiology , Cuba
15.
Rev. chil. pediatr ; 91(5): 741-748, oct. 2020. tab, graf
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1144273

ABSTRACT

OBJETIVO: Describir el crecimiento en estatura, estimar la edad pico del estirón, la velocidad de crecimiento en dicho punto, la talla final adulta esperada y los patrones diferenciales en una muestra poblacional de ambos sexos. SUJETOS Y MÉTODO: Se realizó un estudio transversal recabando prospectivamente datos demográficos, clínicos y antropométricos en sujetos sanos de ambos sexos, entre 2015 y 2016. Se calcularon los percentiles para la estatura mediante el método LMS (sesgo, mediana y coeficiente de variabilidad) y luego se ajustaron dichos valores utilizando el modelo 1 de Preece-Baines. RESULTADOS: Se evaluaron 861 sujetos, edades 2 - 18 años, 377 varones y 484 mujeres. La edad estimada al pico del estirón (h0) fue de 13,6 años en los niños y de 11,0 años en las niñas, con una velocidad de crecimiento lineal en ese punto (V2) de 6,4 cm/año para ambos sexos. La estatura adulta media esperada (hj) se estimó en 173,7 cm en los chicos y en 160,0 cm en las chicas. CONCLUSIONES: El modelo 1 de Preece-Baines permitió estimar satisfactoriamente la edad pico del estirón, la velocidad de crecimiento en dicho punto y la talla final adulta esperada.


OBJECTIVE: Based on a sample of children and adolescents of both genders, our objective is to des cribe height growth, estimate the peak age at growth spurt, growth rate at this point, the final adult height expected, and differential patterns SUBJECTS AND METHOD: A cross-sectional study was conduc ted using demographic, clinical, and anthropometric data collected prospectively from children and adolescents of both sexes between 2015 and 2016. Height percentiles were calculated using the LMS (skewness, median, and coefficient of variation) method and then adjusted using the Preece-Baines model 1. RESULTS: We evaluated 861 participants (484 girls, 377 boys), aged between 2 and 18 years. The estimated peak age at growth spurt (he) was 13.6 years in boys and 11.0 years in girls, with a peak growth rate (V2) at this point of 6.4 cm/year for both sexes. The mean expected adult height (h1) was 173.7 cm in boys and 160.0 cm in girls. CONCLUSIONS: Preece-Baines model 1 provides satisfactory estimates for the peak age at growth spurt, peak growth rate at this point, and final expected adult height.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Child, Preschool , Child , Adolescent , Body Height/physiology , Child Development/physiology , Adolescent Development/physiology , Growth Charts , Argentina , Reference Values , Sex Factors , Cross-Sectional Studies , Prospective Studies , Models, Statistical
16.
Rev. chil. pediatr ; 91(5): 828-837, oct. 2020. tab, graf
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1144283

ABSTRACT

La metodología estadística Bayesiana permite, si se conoce la probabilidad poblacional de que un suceso ocurra, modificar su valor cuando se dispone de nueva información individual. Aunque las metodologías Bayesiana y frecuentista (clásica) tienen idénticos campos de aplicación, la primera se aplica cada vez más en investigación científica y análisis de big data. En la farmacoterapia moderna, la farmacocinética clínica ha sido responsable de la expansión de la monitorización, facilitada por desarrollos técnico-analíticos y matemático-estadísticos. La farmacocinética poblacional ha permitido identificar y cuantificar las características fisiopatológicas y de tratamiento en una población de pacientes determinada, en particular en pediatría y neonatología, y otros grupos vulnerables, explicando la variabilidad farmacocinética interindividual. Asimismo, la estimación Bayesiana resulta importante como herramienta estadística aplicada en programas informáticos de optimización farmacoterapéutica cuando la monitorización farmacológica se basa en la interpretación farmacocinética clínica. Aunque con ventajas y limitaciones, la optimización farmacoterapéutica basada en la estimación Bayesiana es cada vez más usada en la actualidad, siendo el método de referencia. Esto es particularmente conveniente para la práctica clínica de rutina debido al limitado número de muestras requeridas por parte del paciente, y a la flexibilidad en cuanto a los tiempos de muestreo de sangre para cuantificación de fármacos. Así, la aplicación de los principios Bayesianos a la práctica de la farmacocinética clínica resulta en la mejora de la atención farmacoterapéutica.


If one knows the probability of an event occurring in a population, Bayesian statistics allows mo difying its value when there is new individual information available. Although the Bayesian and frequentist (classical) methodologies have identical fields of application, the first one is increasin gly applied in scientific research and big data analysis. In modern pharmacotherapy, clinical phar macokinetics has been used for the expansion of monitoring, facilitated by technical-analytical and mathematical-statistical developments. Population pharmacokinetics has allowed the identification and quantification of pathophysiological and treatment characteristics in a specific patient popu lation, especially in the pediatric and neonatal population and other vulnerable groups, explaining interindividual variability. Likewise, Bayesian estimation is important as a statistical tool applied in pharmacotherapy optimization software when pharmacological monitoring is based on clinical phar macokinetic interpretation. With its advantages and despite its limitations, pharmacotherapeutic op timization based on Bayesian estimation is increasingly used, becoming the reference method today. This characteristic is particularly convenient for routine clinical practice due to the limited number of samples required from the patient and the flexibility it shows regarding blood sampling times for drug quantification. Therefore, the application of Bayesian principles to the practice of clinical phar macokinetics has led to the improvement of pharmacotherapeutic care.


Subject(s)
Humans , Infant, Newborn , Infant , Child, Preschool , Child , Adolescent , Pharmacology, Clinical/methods , Research Design , Pharmacokinetics , Data Interpretation, Statistical , Models, Statistical , Bayes Theorem , Pharmacology, Clinical/statistics & numerical data , Drug Monitoring/methods , Drug Monitoring/statistics & numerical data
17.
Medwave ; 20(9): e8039, 30-10-2020.
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1141137

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN: La pandemia por SARS CoV-2 está presionando fuertemente la capacidad de respuesta de los sistemas de salud en todo el mundo, siendo uno de los aspectos más importantes el aumento masivo de pacientes que requerirán utilizar camas hospitalarias de cuidados intensivos. OBJETIVO: Este estudio propone una metodología para estimar el momento de saturación de las camas de cuidados intensivos hospitalarios (camas críticas) y determinar el número de unidades requeridas para compensar dicha saturación. MÉTODO: Se analizaron 22 016 pacientes con confirmación diagnóstica para COVID-19 provocada por SARS-CoV-2, entre el 4 de marzo y el 5 de mayo de 2020 a nivel nacional. Sobre la base de información del Ministerio de Salud de Chile y a anuncios ministeriales en medios de prensa, se estimó una disponibilidad total actual de 1900 a 2200 camas críticas totales. Se utilizó la función de Gompertz para estimar el número esperado de pacientes COVID-19 y evaluar su exposición a la oferta disponible de camas de cuidados intensivos en varios escenarios posibles. Para ello se tomó en cuenta la oferta de camas críticas totales, el índice ocupacional promedio, y la demanda de pacientes COVID-19 que requerirán cama de cuidados intensivos. RESULTADOS: Considerando diferentes escenarios, entre el 11 y el 27 de mayo podría ser alcanzado el 100% de ocupación de camas críticas totales. Esta condición podría extenderse por unos 48 días dependiendo como se maneje la sobredemanda esperada. CONCLUSIÓN: Se puede establecer una ventana de operaciones relativamente estrecha, de 4 a 8 semanas, para mitigar la inminente saturación de camas críticas hospitalarias, producto de la demanda de pacientes COVID-19.


INTRODUCTION: SARS CoV-2 pandemic is pressing hard on the responsiveness of health systems worldwide, notably concerning the massive surge in demand for intensive care hospital beds. AIM: This study proposes a methodology to estimate the saturation moment of hospital intensive care beds (critical care beds) and determine the number of units required to compensate for this saturation. METHODS: A total of 22,016 patients with diagnostic confirmation for COVID-19 caused by SARS-CoV-2 were analyzed between March 4 and May 5, 2020, nationwide. Based on information from the Chilean Ministry of Health and ministerial announcements in the media, the overall availability of critical care beds was estimated at 1,900 to 2,000. The Gompertz function was used to estimate the expected number of COVID-19 patients and to assess their exposure to the available supply of intensive care beds in various possible scenarios, taking into account the supply of total critical care beds, the average occupational index, and the demand for COVID-19 patients who would require an intensive care bed. RESULTS: A 100% occupancy of critical care beds could be reached between May 11 and May 27. This condition could be extended for around 48 days, depending on how the expected over-demand is managed. CONCLUSION: A simple, easily interpretable, and applicable to all levels (nationwide, regionwide, municipalities, and hospitals) model is offered as a contribution to managing the expected demand for the coming weeks and helping reduce the adverse effects of the COVID-19 pandemic.


Subject(s)
Humans , Models, Statistical , COVID-19/epidemiology , Hospital Bed Capacity/statistics & numerical data , Intensive Care Units/supply & distribution , Chile/epidemiology , Pandemics
18.
Caracas; Observatorio de Ciencia, Tecnología e Innovación; ago. 2020. 26-32 p. tab, ilus.(Observador del Conocimiento. Revistas Especializada en Gestión Social del Conocimiento, 5, 3).
Monography in Spanish | LILACS, LIVECS | ID: biblio-1120101

ABSTRACT

Recientemente se han detectado pacientes infectados por la Covid-19 y con dengue en Tailandia y Singapur al mismo tiempo (coinfectados), y por tanto, se deben comenzar a diseñar medidas preventivas para el monitoreo de estos casos especiales en Latinoamérica. A raíz de ello, se presenta un modelo matemático que permite analizar este tipo de coinfección en la población humana. Finalmente, se resuelve analítica y numéricamente el modelo(AU)


Patients infected with Covid-19 and with Dengue have been detected in Thailand and Singapore at the same time (coinfected), it is necessary to monitor these cases in Latin America. For that reason we present a mathematical model that allows analyzing this type of coinfection in the human population. Finally, the model is analytically and numerically resolved according to a possible scenario in a given country(AU)


Subject(s)
Humans , Models, Statistical , Coronavirus Infections , Disease Transmission, Infectious , Dengue , Patients
19.
Rev. salud pública ; 22(4): e202, July-Aug. 2020. graf
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1139449

ABSTRACT

RESUMEN Objetivo Determinar el comportamiento temporal y espacial de la leptospirosis en México durante el periodo 2013-2019. Materiales y Métodos Se utilizó la información depositada en los boletines epidemiológicos del Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica de México. Para determinar el comportamiento espacial se construyeron canales endémicos y análisis de series de tiempo. Para determinar el comportamiento espacial, se utilizó el modelo estadístico espacial Scan. Resultados Se determinó que los casos de leptospirosis en México se presentan todo el año; sin embargo, los picos endémicos se observaron en los meses de agosto, septiembre y octubre. Con respecto al comportamiento espacial, no se determinó ninguna agrupación estadísticamente; no obstante, los estados con la mayor prevalencia fueron: Sinaloa, con 146.7 casos por cada millón de habitantes, y Tabasco, con 142 casos por cada millón de habitantes. Discusión La leptospirosis es una enfermedad influenciada por los hábitos y las costumbres de la población, al igual que por variables climatológicas que favorecen el contacto con el agente etiológico. Esto coincide con lo reportado por otros estudios que han determinado que la incidencia de leptospirosis aumenta durante la época de lluvia y que esta enfermedad se relaciona con actividades de recreación en zonas tropicales. Conclusiones La leptospirosis es una enfermedad zoonótica emergente de gran importancia en México, que se presenta con mayor frecuencia en época de lluvias. Los estados de Sinaloa y Tabasco son los más afectados.(AU)


ABSTRACT Objetive To determine the temporal and spatial behavior of leptospirosis in Mexico during the period 2013-2019. Materials and Methods It was used the information deposited in the epidemiological bulletins of National System of Epidemiological Surveillance of Mexico. To determine spatial behavior, endemic channels and time series analyzes were constructed. The spatial statistical model Scan was used to determine the spatial behavior. Results It was determined that leptospirosis cases in Mexico occur throughout the year, however endemic peaks were observed during the months of August, September and October. Regarding to spatial behavior, it was not statistically determined any aggrupation, nevertheless the States with the highest prevalence were Sinaloa with 146.7 cases per million of habitants and Tabasco with 142 cases per million of habitants. Discussion Leptospirosis is a disease which is affected by habits and customs of the populations, as well as by climatological events, favoring the contact with the etiological agent, which coincides with that reported in other studies, in which it was determined that leptospirosis incidence increases during the rainy season, likewise, it was reported that this disease is related to recreational activities in tropical areas. Conclusions To date leptospirosis is an important emerging zoonotic disease in Mexico, the disease occurs more frequently during rainy season, being Sinaloa and Tabasco the most affected States by this disease.(AU)


Subject(s)
Humans , Animals , Zoonoses , Models, Statistical , Leptospirosis/epidemiology , Spatial Behavior , Mexico/epidemiology
20.
Rev. argent. salud publica ; 12(Suplemento Covid-19): 1-7, 23 de Julio 2020.
Article in Spanish | LILACS, BINACIS, ARGMSAL | ID: biblio-1104047

ABSTRACT

La modelización matemática se utiliza desde hace más de 100 años para evaluar el impacto de las estrategias de intervención de salud pública y sugerir el curso de acción óptimo en la lucha contra las enfermedades infecciosas emergentes. La aparición del nuevo virus SARS-CoV-2 plantea un gran desafío para los planificadores y decisores en salud, que deben movilizar recursos finitos, reorganizar los sistemas de atención y tomar decisiones en un contexto de gran incertidumbre. Para afrontar la pandemia por COVID-19, muchos sistemas de salud incorporan información provista por modelos predictivos. Esto insta a revisar la evolución de los distintos tipos de modelos existentes, sus características, limitaciones y vinculación con la toma de decisiones en Argentina y otros países. Con ese objetivo, se realizó una búsqueda bibliográfica sobre los modelos publicados acerca de la evolución de la pandemia. Se analizó el número de proyectos conexos presentados a becas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Se identificaron, clasificaron y describieron distintos tipos de modelos, como determinísticos y estocásticos, distintos modelos compartimentados, y se describió la teoría del umbral y características principales de los modelos, como el número reproductivo básico (R0). Se analizó la importancia de los supuestos de cada modelo y el abordaje de la incertidumbre. Se discutieron sus principales limitaciones y su vinculación con la toma de decisiones en provincias y regiones.


Subject(s)
Models, Statistical , Coronavirus Infections , Models, Theoretical
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