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1.
Carolina Torres; Laura Mojsiejczuk; Dolores Acuna; Sofia Alexay; Ariel Amadio; Paula Aulicino; Humberto Debat; Franco Fernandez; Stephanie Goya; Guido Konig; Mercedes Nabaes Jodar; Luis Pianciola; Sofia Bengoa; Marco Cacciahue; Cecilia Camussone; Maria Jose Dus Santos; Maria Florencia Eberhardt; Ailen Fernandez; Maria Ines Gismondi; Matias Irazoqui; Silvina Lusso; Nathalie Marquez; Marianne Munoz; Monica Natale; Belen Pisano; Andrea Puebla; Viviana Re; Ezequiel Sosa; Jonathan Zaiat; Sebastian Zunino; Dario Do porto; Maria Elina Acevedo; Cristina Alvarez Lopez; Maria Laura Alvarez; Patricia Angeleri; Andres Angelletti; Manuel Arca; Gabriela Barbas; Ana Bertone; Agustina Bonnet; Ignacio Bourlot; Alejandro Castello; Gonzalo Castro; Carolina Ceriani; Carlos Cimino; Julian Cipelli; Maria Colmeiro; Andres Cordero; Carolina Cristina; Sofia Di Bella; Regina Ercole; Yesica Espasandin; Carlos Espul; Andrea Falaschi; Facundo Fernandez Moll; Andrea Gatelli; Sandra Goni; Maria E Jofre; Jose Jaramillo; Natalia Labarta; Maria A Lacaze; Rocio Larreche; Viviana Leiva; Gustavo Levin; Erica Luczak; Marcelo Mandile; Carla Massone; Melina Mazzeo; Carla Medina; Belen Monaco; Luciana Montoto; Viviana Mugna; Alejandra Musto; Guillermo Ojeda; Carolina Pintos; Marcia Pozzati; Marilina Rahhal; Claudia Rechimont; Federico Remes Lenicov; Gabriela Rompato; Vanesa Seery; Leticia Siri; Julieta Spina; Cintia Streitenberger; Ariel Suarez; Jorgelina Suarez; Paula Sujanski; Juan M Talia; Clara Theaux; Guillermo Thomas; Marina Ticeira; Estefania Tittarelli; Rosana Toro; Osvaldo Uez; Maria B Zaffanella; Cecilia Ziehm; Martin Zubieta; - PAIS Consortium; Alicia Mistchenko; Laura Valinotto; Mariana Viegas.
Preprint em Inglês | medRxiv | ID: ppmedrxiv-21260779

RESUMO

Molecular surveillance of SARS-CoV-2 variants was performed on a total of 2,406 samples from the capital city and nine provinces of Argentina, during 30 epidemiological weeks (EW) that covered the end of the first wave and the beginning of the ongoing second wave of the COVID-19 pandemic in the country (EW 44/2020 to EW 20/2021). The surveillance strategy was mainly based on Sanger sequencing of a Spike coding region that allows the simultaneous identification of signature mutations associated with worldwide circulating variants. In addition, whole SARS-CoV-2 genome sequences were obtained from 456 samples. The main variants found were Gamma, Lambda and Alpha, and to a lesser extent, Zeta and Epsilon. Whereas Gamma dominated in different regions of the country, both Gamma and Lambda prevailed in the most populated area, the metropolitan region of Buenos Aires (MABA), although showing a heterogeneous distribution along this region. This cost-effective surveillance protocol allowed for a rapid response in a limited access to resources scenario, added information on the expansion of the Lambda variant in South America and contributed to the implementation of public health measures to control the disease spread in Argentina.

2.
Artigo em Espanhol | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1052776

RESUMO

Objetivo: Identificar la incidencia de rasgos de trastornos de conducta alimentaria y de consumo de sustancias psicoactivas en estudiantes de Medicina Humana de una Universidad Privada de Lima; 2012. Materiales y Métodos: Estudio de tipo observacional, descriptivo y transversal; de nivel descriptivo y de diseño epidemiológico. La población de estudio fueron estudiantes de primero a quinto ciclo de Medicina Humana de una Universidad Privada de Lima; de la cual se extrajo de manera Probabilística-Aleatoria Simple una muestra de 109 estudiantes. La técnica fue encuesta y se analizaron los datos mediante los programas Microsoft Excel 2010 y SPSS 19. Resultados: De los 109 (100%) estudiantes de Medicina Humana, los rasgos de trastornos de conducta alimentaria que obtuvieron una mayor frecuencia fueron de Conciencia Interoceptiva y de Inefectividad y Baja Autoestima, ambos con 53 (48,6%) estudiantes de Medicina Humana. Así mismo las sustancias psicoactivas más consumidas fueron en primer lugar el alcohol con 90 (82,5%) estudiantes, seguido por el tabaco con 26 (23,9%) de los mismos. Conclusiones: Se identificó que en los estudiantes de Medicina Humana del presente estudio, la incidencia para rasgos de trastornos de conducta alimentaria fue de 48,6% y para el consumo de sustancias psicoactivas fue de 82,5%.(AU)

3.
Artigo em Espanhol, Inglês | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1052522

RESUMO

Objetivo: Identificar el grado de instrucción de las embarazadas adolescentes del Instituto Nacional Materno Perinatal (INMP) de Lima; 2012. Materiales y Métodos: Estudio observacional, descriptivo, transversal. La población de estudio estuvo conformada por las embarazadas adolescentes del INMP; extrayéndose una muestra de 90 embarazadas adolescentes. La técnica fue de documentación y se analizaron los datos cuantitativamente usando los programas Microsoft Excel 2010 y SPSS 19. Resultados: De las 90 embarazadas adolescentes, el 45,20% tiene una Secundaria Incompleta. El 69,54% se encontraba entre los 17 y 19 años. El 66,10% eran convivientes y el 37.78% provino del cono Este de Lima. Conclusión: Se identificó que el 53,8% de las embarazadas adolescentes, tienen un nivel educativo bajo y el 44% de las embarazadas adolescentes restantes se encuentran entre los grados de instrucción "Secundaria Completa", "Superior" y "Técnico".(AU)


Objetive: To identify educational status of pregnant teenagers from National Maternal Perinatal Institute of Lima; 2012.Materials and Methods: It is observational, descriptive, and transversal. The population were the pregnant teenagers of the INMP; extracting a sample of 90 pregnant teenagers. The technique was documentation and the data was analyzed using the programs Microsoft Excel 2010 and SPSS 19. Results: From 90 pregnant teenagers, the 45.20% have an Incomplete Secondary. The 69.54% was found between the ages of 17 and 19 years old. The 66.10% have the status of connivance and the 37.78% came from the East of Lima. Conclusion: We identify that the 53.8% of the pregnant teenagers from the total, have a low educational level. At this way, the 44% of the rest were found between the educational status "Complete Secondary", "Higher Education" and "Technical Studies".(AU)

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