Impacto clínico y económico en pacientes incidentes en diálisis según condición de ingreso / Clinical and economic impact on incident dialysis patients according to admission condition

INTRODUCCIÓN La enfermedad renal crónica es una patología de alta prevalencia a nivel mundial, con creciente número de pacientes con nuevo diagnóstico y acceso a instancias críticas con insuficiencia funcional en estadíos terminales. Se trata de una entidad con doble efecto; es tributaria de patologías crónicas prevalentes con gran carga de morbimortalidad cardiovascular y uso de recursos sanitarios (como diabetes o hipertensión arterial) y al mismo tiempo multiplica el impacto del riesgo (tanto clínico como económico) atribuible a las mismas. El primer año en tratamiento con diálisis de estos pacientes es donde se registran la mayor cantidad de eventos clínicos y muertes, con gran consumo de recursos sanitarios. OBJETIVO Establecer el efecto de las condiciones clínicas de pacientes incidentes a diálisis en la cantidad y severidad de eventos así como el gasto sanitario incurrido durante el primer año posterior al ingreso a tratamiento. MÉTODOS Se seleccionó una muestra retrospectiva de 20.256 pacientes incidentes en diálisis provenientes de 8 financiadores representativos de los subsectores del sistema de salud argentino, entre enero 2010 y diciembre 2015, y se los siguió durante un año posterior a la fecha de ingreso o bien su baja antes de dicho plazo por muerte, trasplante o recuperación funcional. Se consideraron variables epidemiológicas, clínicas y de cobertura relevantes para evaluar la morbimortalidad. Se aplicaron secuencialmente análisis univariantes y multivariantes para evaluar el impacto de dichos parámetros en la mortalidad (modelo de riesgos proporcionales de Cox) y aparición de eventos, consumo de prestaciones y gasto asociado (regresión logística). RESULTADOS Se encontró una alta tasa de mortalidad precoz, con un 66% de los óbitos ocurridos en el primer semestre de seguimiento; las variables asociadas con este desenlace fueron (en orden de significancia) la edad >65 años, presencia de catéter transitorio al ingreso, diagnóstico de diabetes, albuminemia <4 g/dl, diagnóstico de insuficiencia cardíaca y angina persistente. Con respecto a los eventos de internación fueron 5 veces más frecuentes en períodos cercanos al ingreso a diálisis, con duplicación en la duración de las instancias, hasta 3 veces mayor consumo de prácticas asociadas y costos 8 veces superiores (1er vs 2do semestre), encontrándose diferencias específicas entre financiadores y modelos de contratación. El gasto mensual ponderado de un paciente incidente en diálisis (tratamiento dialítico + complicaciones) resultó entre 15 a 35 veces más elevado que el valor per cápita de cobertura convencional, y este gasto llegó a ser hasta 45 veces en el período precoz (1er semestre) por aumento de complicaciones. DISCUSIÓN La población incidente en diálisis estudiada presenta alta morbimortalidad, asociada con condiciones de riesgo conocidas y de alto impacto. La carga de consumo de servicios y costos es mayor en los períodos cercanos al momento de ingreso, evidenciando una potencial falta de seguimiento previo o selección adecuada de pacientes para acceder al tratamiento

General simulation algorithm for autocorrelated binary processes.

The apparent ubiquity of binary random processes in physics and many other fields has attracted considerable attention from the modeling community. However, generation of binary sequences with prescribed autocorrelation is a challenging task owing to the discrete nature of the marginal distributions, which makes the application of classical spectral techniques problematic. We show that such methods can effectively be used if we focus on the parent continuous process of beta distributed transition probabilities rather than on the target binary process. This change of paradigm results in a simulation procedure effectively embedding a spectrum-based iterative amplitude-adjusted Fourier transform method devised for continuous processes. The proposed algorithm is fully general, requires minimal assumptions, and can easily simulate binary signals with power-law and exponentially decaying autocorrelation functions corresponding, for instance, to Hurst-Kolmogorov and Markov processes. An application to rainfall intermittency shows that the proposed algorithm can also simulate surrogate data preserving the empirical autocorrelation.

Quantum non-Markovianity induced by Anderson localization.

As discovered by P. W. Anderson, excitations do not propagate freely in a disordered lattice, but, due to destructive interference, they localise. As a consequence, when an atom interacts with a disordered lattice, one indeed observes a non-trivial excitation exchange between atom and lattice. Such non-trivial atomic dynamics will in general be characterised also by a non-trivial quantum information backflow, a clear signature of non-Markovian dynamics. To investigate the above scenario, we consider a quantum emitter, or atom, weakly coupled to a uniform coupled-cavity array (CCA). If initially excited, in the absence of disorder, the emitter undergoes a Markovian spontaneous emission by releasing all its excitation into the CCA (initially in its vacuum state). By introducing static disorder in the CCA the field normal modes become Anderson-localized, giving rise to a non-Markovian atomic dynamics. We show the existence of a functional relationship between a rigorous measure of quantum non-Markovianity and the CCA localization. We furthermore show that the average non-Markovianity of the atomic dynamics is well-described by a phenomenological model in which the atom is coupled, at the same time, to a single mode and to a standard - Markovian - dissipative bath.