Changes in comorbid depression following intensive trauma-focused treatment for PTSD and complex PTSD.

BACKGROUND: The extent to which intensive trauma-focused treatment for individuals with post-traumatic stress disorder (PTSD) is also effective in treating comorbid major depressive disorder (MDD) remains unclear. OBJECTIVE: The purpose of the present study was to test the hypothesis that brief intensive trauma-focused therapy for PTSD is associated with significant reductions in depressive symptoms and loss of diagnostic status of MDD. METHODS: A total of 334 adult patients with PTSD (189 patients who were also diagnosed with MDD) underwent a brief intensive trauma-focused treatment programme consisting of EMDR therapy, prolonged exposure, physical activity, and psychoeducation. At pre-treatment, post-treatment and 6-month follow-up, severity and diagnostic status of PTSD and MDD were assessed. A linear mixed model was used to analyze changes in the severity of PTSD and depressive symptoms, whereas a generalized linear mixed model was used to determine changes in the MDD diagnostic status. RESULTS: Treatment resulted in a significant and strong decrease of PTSD and MDD symptoms at post-treatment (d = 2.34 and 1.22, respectively), and at 6-month follow-up (d = 1.67 and 0.73, respectively). The proportion of patients fulfilling the diagnostic status of MDD changed from 57% at pre-treatment to 33% at the 6-month follow-up. Although the initial response to treatment did not differ between patients with and without comorbid MDD, for both groups a significant relapse in depressive symptoms was found after six months, which could be explained almost entirely by the presence of CPTSD at baseline. CONCLUSIONS: The results support the notion that brief, intensive trauma-focused treatment is highly effective for individuals with PTSD and comorbid MDD. Because patients with CPTSD are vulnerable to relapse in depressive symptoms, this target group may require additional treatment.

Intensive trauma-focused treatment (ITFT) of PTSD proved to be associated with a significant decrease in comorbid MDD.Comorbid MDD did not moderate the effect of ITFT for PTSD.Presence of Complex PTSD was predictive of relapse of MDD symptoms 6 months later.

Derivación y validación de una puntuación de riesgo de ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos para pacientes con COVID-19 / Derivation and validation of a risk score for admission to the Intensive Care Unit in patients with COVID-19

Fundamento: Identificar y validar una escala de riesgo de ingreso en las unidades de cuidados intensivos (UCI) en pacientes hospitalizados con enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19). Métodos: Realizamos una regla de derivación y otra de validación para ingreso en UCI, utilizando los datos de un registro nacional de cohortes de pacientes con infección confirmada por SARS-CoV-2 ingresados entre marzo y agosto del año 2020 (n = 16.298). Analizamos variables demográficas, clínicas, radiológicas y de laboratorio disponibles en el ingreso hospitalario. Evaluamos el rendimiento de la escala de riesgo mediante estimación del área bajo la curva de característica operativa del receptor (AROC). Utilizamos los coeficientes β del modelo de regresión para elaborar una puntuación (0 a 100 puntos) asociada con ingreso en UCI. Resultados: La edad media de los pacientes fue de 67 años; 57% varones. Un total de 1.420 (8,7%) pacientes ingresaron en la UCI. Las variables independientes asociadas con el ingreso en UCI fueron: edad, disnea, índice de comorbilidad de Charlson, cociente neutrófilos-linfocitos, lactato deshidrogenasa e infiltrados difusos en la radiografía de tórax. El modelo mostró un AROC de 0,780 (IC: 0,763-0,797) en la cohorte de derivación y un AROC de 0,734 (IC: 0,708-0,761) en la cohorte de validación. Una puntuación > 75 se asoció con una probabilidad de ingreso en UCI superior a un 30%, mientras que una puntuación < 50 redujo la probabilidad de ingreso en UCI al 15%. Conclusiós: Una puntuación de predicción simple proporcionó una herramienta útil para predecir la probabilidad de ingreso en la UCI con un alto grado de precisión (AU)

Background: This work aims to identify and validate a risk scale for admission to intensive care units (ICU) in hospitalized patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods: We created a derivation rule and a validation rule for ICU admission using data from a national registry of a cohort of patients with confirmed SARS-CoV-2 infection who were admitted between March and August 2020 (n = 16,298). We analyzed the available demographic, clinical, radiological, and laboratory variables recorded at hospital admission. We evaluated the performance of the risk score by estimating the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Using the β coefficients of the regression model, we developed a score (0 to 100 points) associated with ICU admission. Results: The mean age of the patients was 67 years; 57% were men. A total of 1,420 (8.7%) patients were admitted to the ICU. The variables independently associated with ICU admission were age, dyspnea, Charlson Comorbidity Index score, neutrophil-to-lymphocyte ratio, lactate dehydrogenase levels, and presence of diffuse infiltrates on a chest X-ray. The model showed an AUROC of 0.780 (CI: 0.763-0.797) in the derivation cohort and an AUROC of 0.734 (CI: 0.708-0.761) in the validation cohort. A score of greater than 75 points was associated with a more than 30% probability of ICU admission while a score of less than 50 points reduced the likelihood of ICU admission to 15%. Conclusion: A simple prediction score was a useful tool for forecasting the probability of ICU admission with a high degree of precision (AU)

Derivation and validation of a risk score for admission to the Intensive Care Unit in patients with COVID-19.

BACKGROUND: This work aims to identify and validate a risk scale for admission to intensive care units (ICU) in hospitalized patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: We created a derivation rule and a validation rule for ICU admission using data from a national registry of a cohort of patients with confirmed SARS-CoV-2 infection who were admitted between March and August 2020 (N = 16,298). We analyzed the available demographic, clinical, radiological, and laboratory variables recorded at hospital admission. We evaluated the performance of the risk score by estimating the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Using the ß coefficients of the regression model, we developed a score (0-100 points) associated with ICU admission. RESULTS: The mean age of the patients was 67 years; 57% were men. A total of 1420 (8.7%) patients were admitted to the ICU. The variables independently associated with ICU admission were age, dyspnea, Charlson Comorbidity Index score, neutrophil-to-lymphocyte ratio, lactate dehydrogenase levels, and presence of diffuse infiltrates on a chest X-ray. The model showed an AUROC of 0.780 (CI: 0.763-0.797) in the derivation cohort and an AUROC of 0.734 (CI: 0.708-0.761) in the validation cohort. A score of greater than 75 points was associated with a more than 30% probability of ICU admission while a score of less than 50 points reduced the likelihood of ICU admission to 15%. CONCLUSION: A simple prediction score was a useful tool for forecasting the probability of ICU admission with a high degree of precision.

Application of magnetic resonance imaging in evaluating ankle motion injury / Aplicação de imagens de ressonância magnética na avaliação de lesões por movimento do tornozelo / Aplicación de la resonancia magnética en la evaluación de la lesión por movimiento del tobillo

ABSTRACT Introduction Discuss the application of magnetic resonance imaging in evaluating ankle motion injury. Objective Verify the influencing factors of magnetic resource imaging (MRI) diagnosis based on the linear regression algorithm model. Methods The experimental group was diagnosed by MRI, while the control group was diagnosed by plain X-ray. After that, the mathematical model of the linear regression algorithm was constructed. Results It could be concluded that the MRI detection rate was 85.71%, and the X-ray plain film detection rate was 77.14%. The linear regression model analysis showed that the P-value of cartilage injury, tendon fracture, bone contusion, and soft tissue swelling was greater than 0.05. Conclusions MRI has more advantages in the application of ankle joint diagnosis. And ligament injury and joint effusion are the influencing factors of MRI diagnosis, which can highly indicate the authenticity of the injury in the ankle joint. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Introdução Discutir a aplicação da ressonância magnética na avaliação da lesão motora do tornozelo. Objetivo Verificar os fatores que influenciam o diagnóstico de imagens de recursos magnéticos (RM) com base no modelo de algoritmo de regressão linear. Métodos O grupo experimental foi diagnosticado por ressonância magnética, enquanto o grupo controle foi diagnosticado por radiografia simples. Em seguida, foi construído o modelo matemático do algoritmo de regressão linear. Resultados Concluiu-se que a taxa de detecção da ressonância magnética foi de 85,71% e a taxa de detecção da placa de raios X simples foi de 77,14%. A análise do modelo de regressão linear mostrou que o valor P para lesão da cartilagem, fratura do tendão, contusão óssea e edema do tecido mole foi maior que 0,05. Conclusões a ressonância magnética apresenta mais vantagens na aplicação do diagnóstico da articulação do tornozelo. E a lesão ligamentar e derrame articular são os fatores que influenciam o diagnóstico de ressonância magnética, o que pode indicar amplamente a autenticidade da lesão articular do tornozelo. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos: investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Introducción Discutir la aplicación de la resonancia magnética en la evaluación de la lesión por movimiento del tobillo. Objetivo Verificar los factores que influyen en el diagnóstico de imágenes de recursos magnéticos (IRM) basado en el modelo de algoritmo de regresión lineal. Métodos El grupo experimental fue diagnosticado por resonancia magnética, mientras que el grupo control fue diagnosticado por radiografía simple. Después de eso, se construyó el modelo matemático del algoritmo de regresión lineal. Resultados Se pudo concluir que la tasa de detección de resonancia magnética fue del 85,71% y la tasa de detección de la placa simple de rayos X fue del 77,14%. El análisis del modelo de regresión lineal mostró que el valor P de la lesión del cartílago, la fractura del tendón, la contusión ósea y la hinchazón de los tejidos blandos fue superior a 0,05. Conclusiones la RM tiene más ventajas en la aplicación del diagnóstico de la articulación del tobillo. Y la lesión de ligamentos y el derrame articular son los factores que influyen en el diagnóstico de resonancia magnética, que pueden indicar en gran medida la autenticidad de la lesión en la articulación del tobillo. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos: investigación de los resultados del tratamiento.

The downfall of the linear non-threshold model. / El ocaso del modelo lineal sin umbral.

The linear non-threshold model (LNTM) is a theoretical dose-response function as a result of extrapolating the late effects of high-dose exposure to ionizing radiation to the low-dose range, but there is great uncertainty about its validity. The acceptance of LNTM as the dominant probabilistic model have survived to the present day and it is actually the cornerstone of current radiation protection policies. In the last decades, advances in molecular and evolutive biology, cancer immunology, and many epidemiological and animal studies have cast serious doubts about the reliability of the NLTM, as well as suggesting alternative models, like the hormetic theory. Considering the given evidences, a discussion between the involved scientific societies and the regulatory commissions is promtly required in order to to reach a redefiniton of theradiation protection basis, as it would be specially crucial in the medical field.

Clinical nutrition prescription using a mathematical method to assess industrialized formulas.

INTRODUCTION: Background: the planning of nutritional therapy depends restrictions defined by the prescriber, in a way that nutrients and calories levels are placed at appropriate intervals. Since industrialized formulas (IF) have fixed compositions of macro and micronutrients, there is a high risk of not meeting the set of restrictions in a given clinical scenario, i.e., attendance of the caloric, but not of the protein target. Objective: the objective of this study is to identify under what conditions it is possible an industrialized formula to meet the clinical restrictions of calories, macro and micronutrients. Methods: we deduced a mathematical relationship that must be met in order to satisfy such constraints. Using as variables: a) the necessary volume of an FI to meet the energy goal; b) the energy density of the FI; c) upper limit of calorie or nutrient; and d) the lower limit of calorie or nutrient. Results: a first degree inequality was developed that if attended allows to discriminate if a prescribed volume v of an IF meets the set of restrictions placed by the prescriber, in order to previously select viable formulas among a portfolio. Clinical vignettes are presented. Conclusion: the viability condition of an industrialized formula for the attendance of a system of constraints can be identified with the aid of a mathematical formula of the first-degree inequality type.

INTRODUCCIÓN: Introducción: la planificación de la terapia nutricional depende de las restricciones definidas por el prescriptor, de manera que los niveles de nutrientes y calorías se coloquen a intervalos apropiados. Como las fórmulas industrializadas (IF) tienen composiciones fijas tanto de macronutrientes como de micronutrientes, existe un alto riesgo de no cumplir con el conjunto de restricciones en un escenario clínico dado; es decir, la consecución del objetivo calórico, pero no del objetivo proteico. Objetivo: el objetivo de este estudio es identificar bajo qué condiciones una fórmula industrializada puede cumplir con las restricciones clínicas de calorías, macronutrientes y micronutrientes. Métodos: dedujimos una relación matemática que debe cumplirse para satisfacer tales restricciones. Usando como variables: a) el volumen necesario de un FI para alcanzar la meta energetic; b) la densidad de energía del FI; c) el límite superior de calorías o nutrientes; y d) el límite inferior de calorías o nutrientes. Resultados: se desarrolló una desigualdad de primer grado que, si se atiende, permite discriminar si un volumen prescrito v de un IF cumple con el conjunto de restricciones impuestas por el prescriptor para seleccionar previamente fórmulas viables entre una cartera. Se presentan viñetas clínicas. Conclusión: la condición de viabilidad de una fórmula industrializada para el cumplimiento de un sistema de restricciones puede identificarse con la ayuda de una fórmula matemática del tipo de desigualdad de primer grado.

Validación de inmunoensayos en fase sólida / Validation of solid phase immunoassays / Validação de imunoensaios em fase solida

La determinación del nivel de anticuerpos por medio de ensayos ELISA exige construir una curva de calibración según el modelo logístico de 4 parámetros (4PL); no obstante, es común que el bioquímico realice estimaciones y ajuste los datos de calibración con modelos alternativos. Se buscó determinar para un ensayo ELISA semicuantitativo el modelo que mejor ajusta los datos de calibración y cuál de los modelos alternativos explorados genera menor error relativo porcentual (ERP) al predecir las concentraciones de los calibradores. Para esto se empleó un ELISA indirecto y se ajustaron las densidades ópticas (DO) de los calibradores según los modelos i) exponencial ii) Boltzmann iii) Boltzmann semi log iv) Deming v) regresión lineal vi) 4PL vii) cuadrático. Se encontró que el mejor ajuste lo proveen los modelos v) (R2=0,9914), i) (R2=0,9652) y iii) (R2=0,9650). Sin embargo, los modelos i) y iii) tienen mejor desempeño en el procedimiento de ajuste inverso: el ERP se mantuvo ≤20% en el rango cubierto por los 6 calibradores (0-100 UI/mL). Los modelos lineales iv) y v) presentaron ERP elevados en el rango testeado. En resumen, el ajuste exponencial i) y el ajuste de Boltzmann iii), combinan valores de R2 y ERP comparables al modelo 4PL, por lo cual es inapropiado cualquier tipo de ajuste lineal.

Determination of the levels of specific antibodies by semiquantitative ELISAs requires the construction of a 4 parameter logistic regression (4PL) calibration curve. However, alternative models are often employed to adjust and estimate calibration data. The aims of this work were to determine the model that best adjusts calibration data, and which alternative model generates a lower relative percentage error (RPE) in the prediction of calibrator concentrations. An IgA anti-gliadin ELISA was used. The optical density values (OD) of calibrators were adjusted with the following mathematical models: i) Exponential, ii) Boltzmann, iii) Boltzmann semilog, iv) Deming, v) Linear regression, vi) 4PL, and vii) Quadratic. Results indicated that the best adjustment is given by models v) (R2=0.9914), i) (R2=0.9652) and iii) (R2=0.9650). However, models i) and iii) performed better in the reciprocal adjustment procedure: RPE values were ≤20% for all the calibrator levels analyzed (0-100 IU/mL). The linear models iv) and v) had high RPE values. To sum up, the exponential (i) and Boltzmann (iii) adjustments present R2 and RPE values similar to those of the 4PL, the use of any linear adjustment being inappropriate.

A determinação do nível de anticorpos por meio de ELISA requer a construção de uma curva de calibração de acordo com o modelo logístico de 4 parâmetros (4PL); no entanto, é comum o bioquímico fazer estimativas e ajustar os dados de calibração com modelos alternativos. Procurou-se determinar para um ensaio ELISA de modelo semiquantitativo o modelo que melhor se ajusta os dados de calibração e qual dos modelos alternativos explorados gera menor erro relativo percentual (ERP) ao prever as concentrações dos calibradores. Para isso, um ELISA indireto foi utilizado e se ajustaram as densidades ópticas (DO) dos calibradores segundo os modelos i) exponencial ii) Boltzmann iii) Boltzmann semi log iv) Deming v) regressão lineal iv) 4PL vii) quadrático. Verificou-se que o melhor ajuste é fornecido pelos modelos v) (R2= 0,9914), vi) (R2= 0,9652) e iii) (R2= 0,9650). No entanto, os modelos i) e iii) têm melhor desempenho no procedimento de ajuste inverso: o ERP permaneceu ≤20% na faixa coberta pelos 6 calibradores (0-100 UI/mL). Os modelos lineares iv) e v) apresentaram alto ERP na faixa testada. Em resumo, o ajuste exponencial i) e o ajuste de Boltzmann iii) combinam valores de R2 e ERP comparáveis ao modelo de 4PL, sendo inadequado qualquer tipo de ajuste linear.

Múltiplos financieros bayesianos para valorar acciones de empresas que comercializan commodities. Caso: Ecopetrol en Colombia / Multiple bayesian financial, to value shares of companies commerce commodities. Case: Ecopetrol in Colombia / Multiplicadores financeiros bayesianos para avaliar ações de empresas que comercializam commodities. Caso: Ecopetrol na Colômbia

Resumen Introducción: En la actualidad, hay muchas fluctuaciones del entorno económico mundial y la demanda y la oferta de activos o productos actúan como una fuerza que determina los precios según los cuales estos se compran y se venden, pero en ocasiones, el precio reflejado de una acción no representa el precio de generación de valor en el tiempo. Objetivo: Valorar el desempeño y la evolución de los múltiplos financieros en el tiempo de la empresa Ecopetrol de Colombia, proyectando el precio de la acción en el mercado secundario a cinco años. Materiales y métodos: Se consideraron cinco fases: análisis de la información de la empresa de Ecopetrol suministrada por Bloomberg; generación de una estructura de ponderación de los múltiplos financieros mediante un primer modelo lineal dinámico bayesiano; proyección de las variables utilizadas en la valoración para los próximos cinco años; cálculo de los múltiplos financieros de los resultados teóricos y, finalmente, realización de simulaciones de Montecarlo en función de distribuciones probabilísticas establecidas para cada variable de entrada. Resultados: Con los valores obtenidos a través de la simulación y el precio de la acción en el mercado secundario, se calculó un indicador relativo de comparación (IRC), con la intención de establecer proyecciones mediante un segundo modelo lineal dinámico bayesiano, logrando un procedimiento novedoso de estimación a mediano plazo del valor de la acción para la empresa Ecopetrol en cinco años futuros: del 2016 al 2020. Conclusiones: Mediante este procedimiento, fue posible comprobar y aplicar la valoración de empresas mediante múltiplos financieros, sin necesidad de utilizar empresas comparables ni competidoras en el mismo mercado.

Abstract Introduction: Currently, there are many fluctuations in the global economic environment and the demand and supply of assets or products act as a force that determines the prices according to which they are bought and sold, but sometimes, the price reflected in an action does not it reflects the price of generating value over time. Objective: Assess the performance and evolution of the financial multiples in the time of the company Ecopetrol de Colombia, projecting the price of the stock in the secondary market to five years. Material and methods: Five phases were considered: analysis of the information provided by Bloomberg of the Ecopetrol company, generation of a structure of weighting of the financial multiples through a first Bayesian Dynamic Linear Model, projection of the variables used in the valuation for the next five years, calculation of the financial multiples of the theoretical results and finally perform Montecarlo simulations based on probabilistic distributions established for each input variable Results: With the values obtained through the simulation and the price of the action in the secondary market, a Relative Comparison Indicator (CRI) was calculated, with the intention of establishing projections through a second Bayesian Dynamic Linear Model, achieving a novel procedure of medium-term estimate of the share value for the company Ecopetrol in five (5) future years: from 2016 to 2020. Conclusions: Through this procedure, it was possible to verify and apply the valuation of companies through financial multiples, without the need to use comparable companies or competitors in the same market.

Resumo Introdução: Atualmente, existem muitas flutuações do entorno econômico mundial, a demanda e a oferta de ativos ou produtos que agem como uma força que determina os preços segundo os quais estes, compram-se e vendem-se, mas às vezes, o preço refletido de uma ação não representa o preço da geração do valor no tempo. Objetivo: Avaliar o desempenho e a evolução dos multiplicadores financeiros no tempo da empresa Ecopetrol na Colômbia, projetando o preço da ação no mercado secundário para cinco (5) anos. Materiais e métodos: Consideram-se cinco fases: análise da informação da empresa de Ecopetrol fornecida pelo Bloomberg; geração de uma estrutura de ponderação dos multiplicadores financeiros mediante um primeiro modelo linear dinâmico bayesiano; projeção das variáveis utilizadas na valoração para os próximos cinco anos; cálculo dos multiplicadores financeiros dos resultados teóricos e, finalmente, a realização de simulações de Montecarlo em função de distribuições probabilísticas estabelecidas para cada variável de entrada. Resultados: Com os valores obtidos através da simulação e o preço da ação no mercado secundário, calculou-se um indicador de comparação relativo (ICR), com a intenção de estabelecer projeções mediante um segundo modelo linear dinâmico bayesiano, conseguindo um procedimento inovador da estimativa de médio prazo do valor da ação para empresa Ecopetrol nos futuros cinco (5) anos: de 2016 à 2020. Conclusões: Através deste procedimento, foi possível comprovar e aplicar a valoração de empresas mediante multiplicadores financeiros, sem necessidade de utilizar empresas concorrentes comparáveis no mesmo mercado.

General Linear Models for Pain Prediction in Knee Osteoarthritis: Data from the Osteoarthritis Initiative / Modelos Lineales Generales para Predecir Dolor en Osteoartritis de Rodilla: Datos de la "Osteoarthritis Initiative"

Abstract: Knee pain is the most common and disabling symptom in Osteoarthritis (OA). Joint pain is a late manifestation of the OA. In earlier stages of the disease changes in joint structures are shown. Also, formation of bony osteophytes, cartilage degradation, and joint space reduction which are some of the most common, among others. The main goal of this study is to associate radiological features with the joint pain symptom. Univariate and multivariate studies were performed using Bioinformatics tools to determine the relationship of future pain with early radiological evidence of the disease. All data was retrieved from the Osteoarthritis Initiative repository (OAI). A case-control study was done using available data from participants in OAI database. Radiological data was assessed with different OAI radiology groups. We have used quantitative and semi-quantitative scores to measure two different relations between radiological data in three different time points. The goal was to track the appearance and prevalence of pain as a symptom. All predictive models were statistically significant (P ≤ 0,05), obtaining the receiving operating characteristic (ROC) curves with their respective area under the curves (AUC) of 0.6516, 0.6174, and 0.6737 for T-0, T-1 and T-2 in quantitative analysis. For semi-quantitative an AU C of 0.6865, 0.6486, and 0.6406 for T-0, T-1 and T-2. The models obtained in the Bioinformatics study suggest that early joint structure changes can be associated with future joint pain. An image-based biomarker that could predict future pain, measured in early OA stages, could become a useful tool to improve the quality of life of people dealing OA.

Resumen: El dolor de rodilla es el síntoma más común y limitante de la Osteoartritis (OA), además de presentarse como una manifestación tardía de la enfermedad. Los cambios que ocurren en las estructuras de las articulaciones se presentan en las primeras etapas de la OA. Algunos de los cambios más comunes son la formación de osteofitos óseos, degradación del cartílago, y la reducción del espacio en la articulación, entre otros. El principal objetivo de este estudio es la asociación de características radiológicas con el síntoma de dolor de las articulaciones, para lo que fueron realizados dos estudios: univariado y multivariado, usando herramientas bioinformáticas para determinar la relación de futuro dolor con la evidencia radiológica temprana de la enfermedad. Todos los datos fueron recuperados de la Osteoarthritis Initiative repository (OAI). Este estudio de caso-control se llevó a cabo utilizando los datos disponibles de los participantes de la base de datos de la OAI. Los datos radiológicos fueron evaluados con diferentes grupos de radiología de la OAI. Fueron usadas puntuaciones cuantitativas y semi- cuantitativas para medir las dos diferentes relaciones entre los datos radiológicos en tres diferentes puntos de tiempo. El objetivo fue seguir la trayectoria de la aparición y prevalencia del dolor como síntoma. Todos los modelos predictivos fueron estadísticamente significativos (P ≤ 0,05). Para el análisis cuantitativo se calcularon las áreas bajo la curva (AUC): 0.6516, 0.6174, y 0.6737 para T-0, T-1 y T-2, y para el análisis semi-cuantitativo se calcularon las AU C: 0.6865, 0.6486, y 0.6406 para T-0, T-1 y T-2. Los modelos obtenidos en el estudio bioinformático sugieren que los cambios tempranos en la estructura de las articulaciones pueden estar asociados con el futuro dolor de rodilla. Un biomarcador basado en imágenes que pueda predecir el futuro dolor, medido en las primeras etapas de OA, podría convertirse en una herramienta útil para mejorar la calidad de vida de la gente que padece OA.

Umbrales para las clases específicas de carcinógenos genotóxicos. nueva estrategia para la categorización de la carcinogenicidad de las sustancias químicas / Thresholds for specific classes of genotoxic carcinogens: a new strategy for carcinogenicity categorisation of chemicals

Cada vez está más claro el principio general de la secuencia de acontecimientos que finalmente conducen al cáncer después de la exposición a carcinógenos genotóxicos. Esto ayuda a conocer los parámetros que influyen en la forma de la curva dosis-efecto para la carcinogénesis, que incluyen activación e inactivación metabólica de carcinógenos, reparación del ADN, control del ciclo celular, proliferación regenerativa, apoptosis, senescencia inducida por oncogenes y control por el sistema inmunitario. Una relación lineal dosis-respuesta sin umbral observable parece ser una descripción conservadora pero adecuada para la actividad carcinógena de muchos carcinógenos genotóxicos, por ejemplo, la aflatoxina B1. Sin embargo, algunos modelos de extrapolación lineal que conectan el riesgo de alto nivel a la intersección en el cero han conducido a predicciones erróneas. En esta revisión se demuestra que el acetato de vinilo es un ejemplo de carcinógeno que actúa a través de un mecanismo de umbral. En los tejidos de contacto, el acetato de vinilo es convertido en ácido acético y acetaldehído. Sólo cuando se alcanzan las concentraciones umbral se activa el mecanismo que finalmente conduce al cáncer, es decir una reducción del pH mayor de 0.15 unidad que conduce a citotoxicidad, daño del ADN y proliferación regenerativa. En esta revisión se presenta un nuevo sistema de categorización de los carcinógenos que tiene en cuenta que pueden actuar por mecanismos de umbral.

The general principle of the sequence of events that finallylead to cancer after exposure to genotoxic carcinogenshas become increasingly clear. This helps to understandthe parameters that influence the shape of the dose effectcurve for carcinogenesis, including metabolic activationand inactivation of carcinogens, DNA repair, cell cyclecontrol, regenerative proliferation, apoptosis, oncogeneinducedsenescence and control by the immune system.A linear dose response relationship with no observablethreshold seems to be a conservative but adequatedescription for the carcinogenic activity of many genotoxiccarcinogens, such as for instance aflatoxin B1. However,some linear extrapolation models connecting the highlevelrisk to the zero intercept have resulted in wrongpredictions. In this review we demonstrate that vinylacetate is an example of a carcinogen acting by athreshold mechanism. In tissues of contact vinyl acetateis converted to acetic acid and acetaldehyde. Only whenthreshold levels are achieved critical steps in themechanism that ultimately leads to cancer become active,namely pH reduction of more than 0.15 units leadingto cytotoxicity, damage to DNA and regenerativeproliferation. In this review we present a new system ofcarcinogen categorisation taking into account thatcarcinogens may act by threshold mechanisms.

El modelo lineal de puntuaciones: una propuesta de formulación / The Punctuation Linear Model: a formulation is proposed

En este trabajo se propone una presentación del Modelo Lineal de Puntuaciones utilizando la notación moderna de la teoría de probabilidades. De este modo se logra resolver cierta ambigüedad notacional presente en la bibliografía que resta claridad a la deducción de las propiedades del modelo. En el enunciado de los supuestos se utiliza la esperanza condicional y operando con ella se deducen con rigor las propiedades principales que fundamentan la Teoría Clásica de Tests.