Pizca de Azúcar

Este documento contiene el plan de emprendimiento de Pizca de Azúcar, empresa que se dedicará a prestar un servicio de entretenimiento por medio de Clases de Cocina, dando la opción a los consumidores de escoger tanto el menú como el lugar. La empresa cuenta con 4 productos que se dividen en clases a domicilio para grupos o individual y clases en la sede para grupos o individual.

PAPP-A y β-hCG libre como predictores de preeclampsia y bajo peso al nacer en una población latina

Introducción: La Preeclampsia ocurre entre el 2-7% de los embarazos. Previos estudios han sugerido la asociación entre los niveles alterados de PAPP-A y la β-hCG libre con el desarrollo de Preeclampsia (PE) y/o Bajo Peso al Nacer (BPN). Metodología: El diseño del estudio es de Prueba Diagnóstica con enfoque de casos y controles. Las mediciones séricas de PAPP-A y la β-hCG libre, fueron realizadas entre la semana 11-13.6 días durante 2 años. Resultados: La cohorte incluyó 399 pacientes, la incidencia de PE fue de 2,26% y de BPN fue de 14.54%. El punto de corte del percentil 10 fue MoM PAPP-A: 0,368293 y MoM β-hCG libre: 0,412268; la especificidad en PE leve fue de 90,5 y para BPN de 90. Los MoM de la β-hCG libre, la edad y el peso materno se comportan como factores de riesgo, mientras que mayores valores de MoM de la PAPP-A y mayor número de partos factores de protección. Para el BPEG severo la edad materna y la paridad se comportan como factores de riesgo, mientras que un aumento promedio de los valores de los MoM de la PAPP-A y la β-hCG libre, como factores de protección en el desarrollo de BPEG Severo. Conclusiones: Existe una relación significativa entre los valores alterados de PAPP-A y de β-hCG libre, valorados a la semana 11 a 13 con la incidencia de Preeclampsia y de Bajo Peso al nacer en fetos cromosómicamente normales, mostrando unos niveles significativamente más bajos a medida que aumentaba la severidad de la enfermedad.

Small-area variation in health care affecting the choice of cesarean delivery: the case of a Colombian health insurer

In the midst of health care reform, Colombia has succeeded in increasing health insurance coverage and the quality of health care. In spite of this, efficiency continues to be a matter of concern, and small-area variations in health care are one of the plausible causes of such inefficiencies. In order to understand this issue, we use individual data of all births from a Contributory-Regimen insurer in Colombia. We perform two different specifications of a multilevel logistic regression model. Our results reveal that hospitals account for 20% of variation on the probability of performing cesarean sections. Geographic area only explains 1/3 of the variance attributable to the hospital. Furthermore, some variables from both demand and supply sides are found to be also relevant on the probability of undergoing cesarean sections. This paper contributes to previous research by using a hierarchical model and by defining hospitals as cluster. Moreover, we also include clinical and supply induced demand variables.