Evaluación de intervención de alertas para riesgo cardiovascular por diclofenaco en afiliados al régimen contributivo 2014 -2015

El objetivo fue evaluar la intervención de las alertas en la prescripción de diclofenaco. Estudio observacional, comparativo, post intervención, de un antes después, en pacientes con prescripción de diclofenaco. Se evaluó la intervención de las alertas restrictivas antes y después de su implementación en los pacientes prescritos con diclofenaco y que tenían asociado un diagnóstico de riesgo cardiovascular según CIE 10 o eran mayores de 65 años. Un total de 315.135 transacciones con prescripción de diclofenaco, en 49.355 pacientes promedio mes. El 94,8% (298.674) de las transacciones fueron prescritas por médicos generales.

Factores asociados a respuesta de abatacept subcutaneo en artritis reumatoide

INTRODUCCION Dado que la artritis reumatoide es la artropatía inflamatoria más frecuente en el mundo, siendo altamente discapacitante y causando gran impacto de alto costo, se busca ofrecer al paciente opciones terapéuticas y calidad de vida a través del establecimiento de un tratamiento oportuno y eficaz, teniendo presentes aquellos predictores de respuesta previo a instaurar determinada terapia. Existen pocos estudios que permitan establecer aquellos factores de adecuada respuesta para inicio de terapia biológica con abatacept, por lo cual en este estudio se busca determinar cuáles son esos posibles factores. METODOLOGIA Estudio analítico de tipo corte transversal de 94 pacientes con diagnóstico de AR, evaluados para determinar las posibles variables que influyen en la respuesta a terapia biológica con abatacept. Se incluyeron 67 de los 94 pacientes al modelo de regresión logística, que son aquellos pacientes en que fue posible medir la respuesta al tratamiento (respuesta EULAR) a través de la determinación del DAS 28 y así discriminar en dos grupos de comparación (respuesta y no respuesta). DISCUSION DE RESULTADOS La presencia de alta actividad de la enfermedad al inicio de la terapia biológica, aumenta la probabilidad de respuesta al tratamiento respecto al grupo con baja/moderada actividad de la enfermedad; OR 4,19 - IC 95%(1,18 – 14.9), (p 0,027). La ausencia de erosiones óseas aumenta la probabilidad de presentar adecuada respuesta a la terapia biológica respecto aquellos con erosiones, con un OR 3,1 (1,01-9,55), (p 0,048). Niveles de VSG y presencia de manifestaciones extra-articulares son otros datos de interés encontrados en el análisis bivariado. Respecto a las variables o características como predictores de respuesta al tratamiento con abatacept, se encuentran estudios que corroboran los hallazgos de este estudio, respecto al alto puntaje del DAS 28 al inicio de la terapia (9, 12). CONCLUSIONES Existen distintas variables que determinan la respuesta a los diferentes biológicos para manejo de AR. Es imprescindible evaluar dichos factores de manera individual con el fin de lograr de manera efectiva el control de la enfermedad y así mejorar la calidad de vida del individuo (medicina personalizada). Existen variables tales como la alta actividad de la enfermedad y la ausencia de erosiones como predictores de respuesta en la terapia con abatacept.

Análisis del proceso que condujo a la construcción del concepto de explotación inserto en el Protocolo para prevenir, reprimir y sancionar la trata de personas, incorporado a la legislación colombiana a través de la Ley 800 de 2003

El objetivo de este trabajo de grado es describir una disputa política por el significado del concepto de explotación en el marco de la redacción del “Protocolo para prevenir, reprimir y sancionar la trata de personas, especialmente mujeres y niños”, en el cual se define aquello que se entiende por trata de personas. La construcción de este concepto excluye e invisibiliza otros tipos de explotación comunes en el sistema de producción capitalista contemporánea que pertenecen al universo de violencia objetiva sistémica a través del énfasis en la explotación sexual que hace parte de la violencia subjetiva.

Lethal Closeness: The Evolution of a Small-World Drug Trafficking Network

The evolution of the drug trafficking network –so-called– ‘Cartel del Norte del Valle’, is studied using network analysis methods. We found that the average length between any pair of its members was bounded by 4 –an attribute of smallworld networks. In this tightly connected network, informational shocks induce fear and the unleashing of searches of threatening nodes, using available paths. Lethal violence ensues in clusters of increasing sizes that fragment the network, without compromising, however, the survival of the largest component, which proved to be resilient to massive violence. In spite of a success from the point of view of head counting, the US’ socialization program for drug traffickers did not effectively change the cyclical dynamics of the drug dealing business: war survivors took over what was left from the old network initiating a new cycle of business and violence.

Network externalities across financial institutions

We propose and estimate a financial distress model that explicitly accounts for the interactions or spill-over effects between financial institutions, through the use of a spatial continuity matrix that is build from financial network data of inter bank transactions. Such setup of the financial distress model allows for the empirical validation of the importance of network externalities in determining financial distress, in addition to institution specific and macroeconomic covariates. The relevance of such specification is that it incorporates simultaneously micro-prudential factors (Basel 2) as well as macro-prudential and systemic factors (Basel 3) as determinants of financial distress. Results indicate network externalities are an important determinant of financial health of a financial institutions. The parameter that measures the effect of network externalities is both economically and statistical significant and its inclusion as a risk factor reduces the importance of the firm specific variables such as the size or degree of leverage of the financial institution. In addition we analyze the policy implications of the network factor model for capital requirements and deposit insurance pricing.