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1.
Membranes (Basel) ; 11(9)2021 Sep 21.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-34564537

RESUMO

The hydrophilic and hydrophobic single-walled carbon nanotube membranes were prepared and progressively applied in sorption, filtration, and pertraction experiments with the aim of eliminating three antibiotics-tetracycline, sulfamethoxazole, and trimethoprim-as a single pollutant or as a mixture. The addition of SiO2 to the single-walled carbon nanotubes allowed a transparent study of the influence of porosity on the separation processes. The mild oxidation, increasing hydrophilicity, and reactivity of the single-walled carbon nanotube membranes with the pollutants were suitable for the filtration and sorption process, while non-oxidized materials with a hydrophobic layer were more appropriate for pertraction. The total pore volume increased with an increasing amount of SiO2 (from 743 to 1218 mm3/g) in the hydrophilic membranes. The hydrophobic layer completely covered the carbon nanotubes and SiO2 nanoparticles and provided significantly different membrane surface interactions with the antibiotics. Single-walled carbon nanotubes adsorbed the initial amount of antibiotics in less than 5 h. A time of 2.3 s was sufficient for the filtration of 98.8% of sulfamethoxazole, 95.5% of trimethoprim, and 87.0% of tetracycline. The thicker membranes demonstrate a higher adsorption capacity. However, the pertraction was slower than filtration, leading to total elimination of antibiotics (e.g., 3 days for tetracycline). The diffusion coefficient of the antibiotics varies between 0.7-2.7 × 10-10, depending on the addition of SiO2 in perfect agreement with the findings of the textural analysis and scanning electron microscopy observations. Similar to filtration, tetracycline is retained by the membranes more than sulfamethoxazole and trimethoprim.

2.
Clin Genitourin Cancer ; 15(6): e923-e933, 2017 12.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-28624320

RESUMO

BACKGROUND: The prognostic value of molecular markers in renal cell carcinoma has been investigated in several studies. Although their value is still not confirmed, various proteins are important. We describe the effect on long-term survival of the status of the von Hippel-Lindau (VHL) hypoxia-inducible factor 1-α (HIF1-α) signaling pathway as well as associated mitogen-activated protein kinase (extracellular signal-regulated kinase [ERK]1/2 and ERK5). PATIENTS AND METHODS: A prospective, longitudinal cohort study was conducted with 50 patients diagnosed with clear-cell renal cell carcinoma to analyze VHL mutations and hypermethylation as well as VHL, HIF1-α, vascular endothelial growth factor (VEGF), ERK1/2, and ERK5 protein expression. Overall survival (OS), disease-specific survival (DSS), and progression- or recurrence-free survival (PFS) were analyzed using the Kaplan-Meier method. Mantel-Haenszel was used for comparisons, and Cox proportional risk models were also constructed. RESULTS: Follow-up was 66.9 months. There were 23 (46.0%) deaths, of which 17 (73.9%) were caused by the tumor. Mean periods were 85.6 months for OS and 94.3 months for DSS. A total of 22 (44.0%) patients showed progression (PFS, 78.1 months). VHL expression (P = .045) and > 10% of HIF1-α expression (P = .034) were associated with greater OS. DSS was greater in patients without VHL methylation (P = .012), with > 10% HIF1-α expression (P = .037), or with ERK5 protein underexpression. Greater PFS was associated with absence of VHL methylation (P = .045), presence of VHL expression (P < .0001), HIF1-α expression > 10% (P = .04), and ERK5 protein underexpression (P = .011). The presence of VHL mutation and/or methylation and VEGF expression had no prognostic value. Fuhrman nuclear grade and Tumor, Node, Metastases (TNM) stage were the only variables that remained in the Cox model. CONCLUSION: The HIF1-α and ERK5 pathway has prognostic value. Patients with no VHL or HIF1-α expression and ERK5 overexpression had a worse course of disease. VHL or VEGF status had no prognostic value. Only TNM stage and Fuhrman nuclear grade remained in the Cox model and, therefore, are still essential in prognostic biomarker panels.


Assuntos
Carcinoma de Células Renais/mortalidade , Subunidade alfa do Fator 1 Induzível por Hipóxia/metabolismo , Neoplasias Renais/mortalidade , Fator A de Crescimento do Endotélio Vascular/metabolismo , Proteína Supressora de Tumor Von Hippel-Lindau/genética , Carcinoma de Células Renais/genética , Carcinoma de Células Renais/metabolismo , Carcinoma de Células Renais/patologia , Linhagem Celular Tumoral , Metilação de DNA , Intervalo Livre de Doença , Feminino , Regulação Neoplásica da Expressão Gênica , Humanos , Neoplasias Renais/genética , Neoplasias Renais/metabolismo , Neoplasias Renais/patologia , Estudos Longitudinais , Sistema de Sinalização das MAP Quinases , Masculino , Mutação , Estadiamento de Neoplasias , Prognóstico , Estudos Prospectivos , Transdução de Sinais , Análise de Sobrevida , Proteína Supressora de Tumor Von Hippel-Lindau/metabolismo
3.
Nutr Hosp ; 29(6): 1210-23, 2014 Jun 01.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-24972458

RESUMO

INTRODUCTION: The high prevalence of disease-related hospital malnutrition justifies the need for screening tools and early detection in patients at risk for malnutrition, followed by an assessment targeted towards diagnosis and treatment. At the same time there is clear undercoding of malnutrition diagnoses and the procedures to correct it Objectives: To describe the INFORNUT program/ process and its development as an information system. To quantify performance in its different phases. To cite other tools used as a coding source. To calculate the coding rates for malnutrition diagnoses and related procedures. To show the relationship to Mean Stay, Mortality Rate and Urgent Readmission; as well as to quantify its impact on the hospital Complexity Index and its effect on the justification of Hospitalization Costs. MATERIAL AND METHODS: The INFORNUT® process is based on an automated screening program of systematic detection and early identification of malnourished patients on hospital admission, as well as their assessment, diagnoses, documentation and reporting. Of total readmissions with stays longer than three days incurred in 2008 and 2010, we recorded patients who underwent analytical screening with an alert for a medium or high risk of malnutrition, as well as the subgroup of patients in whom we were able to administer the complete INFORNUT® process, generating a report for each. Other documentary coding sources are cited. From the Minimum Basic Data Set, codes defined in the SEDOMSENPE consensus were analyzed. The data were processed with the Alcor-DRG program. Rates in ‰ of discharges for 2009 and 2010 of diagnoses of malnutrition, procedure and procedures-related diagnoses were calculated. These rates were compared with the mean rates in Andalusia. The contribution of these codes to the Complexity Index was estimated and, from the cost accounting data, the fraction of the hospitalization cost seen as justified by this activity was estimated. RESULTS: RESULTS are summarized for both study years. With respect to process performance, more than 3,600 patients per year (30% of admissions with a stay > 3 days) underwent analytical screening. Half of these patients were at medium or high risk and a nutritional assessment using INFORNUT® was completed for 55% of them, generating approximately 1,000 reports/year. Our coding rates exceeded the mean rates in Andalusia, being 3.5 times higher for diagnoses (35‰); 2.5 times higher for procedures (50‰) and five times the rate of procedurerelated diagnoses in the same patient (25‰). The Mean Stay of patients coded with malnutrition at discharge was 31.7 days, compared to 9.5 for the overall hospital stay. The Mortality Rate for the same patients (21.8%) was almost five times higher than the mean and Urgent Readmissions (5.5%) were 1.9 times higher. The impact of this coding on the hospital Complexity Index was four hundredths (from 2.08 to 2.12 in 2009 and 2.15 to 2.19 in 2010). This translates into a hospitalization cost justification of 2,000,000; five to six times the cost of artificial nutrition. CONCLUSIONS: The process facilitated access to the diagnosis of malnutrition and to understanding the risk of developing it, as well as to the prescription of procedures and/or supplements to correct it. The interdisciplinary team coordination, the participatory process and the tools used improved coding rates to give results far above the Andalusian mean. These results help to upwardly adjust the hospital Complexity Index or Case Mix-, as well as to explain hospitalization costs.


Introducción: La alta prevalencia de desnutrición hospitalaria relacionada con la enfermedad justifica la necesidad de herramientas de cribado y detección precoz de los pacientes en riesgo de desnutrición, seguido de una valoración encaminada a su diagnóstico y tratamiento. Existe asimismo una manifiesta infracodificación de los diagnósticos de desnutrición y los procedimientos para revertirla. Objetivos: Describir el programa/proceso INFORNUT ® y su desarrollo como sistema de información. Cuantificar el rendimiento en sus diferentes fases. Citar otras herramientas utilizadas como fuente de codificación. Calcular las tasas de codificación de diagnósticos de desnutrición y procedimientos relacionados. Mostrar su relación con Estancia Media, Tasas de Mortalidad y Reingreso urgente; así como cuantificar su impacto en el Índice de Complejidad hospitalario y su efecto en justificación de Costes de Hospitalización. Material y métodos: El proceso INFORNUT® se basa en un programa de cribado automatizado de detección sistemática e identificación precoz de pacientes desnutridos al ingreso hospitalario, así como de su valoración, diagnóstico, documentación e informe. Sobre el total de ingresos con estancias mayores de tres días habidos en los años 2008 y 2010, se contabilizaron pacientes objeto de cribado analítico con alerta de riesgo medio o alto de desnutrición, así como el subgrupo de pacientes a los que se les pudo completar en su totalidad el proceso INFORNUT® llegando al informe por paciente. Se citan otras fuentes documentales de codificación. Del Conjunto Mínimo de la Ba se de Datos se analizaron los códigos definidos en consenso SENPE-SEDOM. Los datos se procesaron con el programa Alcor-GRD. Se calcularon las tasas en ‰ altas dadas para los años 2009 y 2010 de diagnósticos de desnutrición, procedimientos y diagnósticos asociados a procedimientos. Se compararon dichas tasas con las tasas medias de la comunidad andaluza. Se estimó la contribución de dichos códigos en el Índice de Complejidad y, a partir de los datos de contabilidad analítica, se estimó la fracción del coste de hospitalización que se ve justificada por esta actividad. Resultados: Resumimos aquí un resultado para ambos años estudiados. En cuanto al rendimiento del proceso, más de 3.600 pacientes por año (30% de los ingresos con estancia > 3 días) fueron objeto de cribado analítico. La mitad de ellos resultaron de riesgo medio o alto, de los cuales al 55 % se les completó una valoración nutricional mediante INFORNUT®, obteniéndose unos 1.000 informes/ año. Nuestras tasas de codificación superaron a las tasas medias de Andalucía, siendo 3,5 veces superior en diagnósticos (35 ‰); 2,5 veces en procedimientos (50 ‰) y quintuplicando la tasa de diagnósticos asociados a procedimientos en el mismo paciente (25 ‰). La Estancia Media de los pacientes codificados al alta de desnutrición fue de 31,7 días, frente a los 9,5 de global hospitalaria. La Tasa de Mortalidad para los mismos (21,8 %) fue casi cinco veces superior a la media y la de Reingresos "urgentes" (5,5 %) resultó 1,9 veces superior. El impacto de dicha codificación en el Índice de Complejidad hospitalario fue de cuatro centésimas (de 2,08 a 2,12 en 2009 y de 2,15 a 2,19 en 2010). Esto se traduce en una justificación de costes de hospitalización por 2.000.000 ; cinco a seis veces el coste de la nutrición artificial. Conclusiones: El proceso ha facilitado el acceso al diagnóstico de la desnutrición o al conocimiento del riesgo de padecerla, así como a la prescripción de los procedimientos y/o suplementos para remediarla. La coordinación interdisciplinar del equipo, lo participativo del proceso y las herramientas utilizadas mejoran las tasas de codificación hasta resultados muy por encima de la media andaluza. Estos resultados contribuyen a ajustar al alza el IC hospitalario, así como a la justificación de costes de hospitalización.


Assuntos
Desnutrição/diagnóstico , Desnutrição/terapia , Apoio Nutricional/métodos , Automação , Mortalidade Hospitalar , Hospitalização/economia , Hospitalização/estatística & dados numéricos , Humanos , Desnutrição/economia , Desnutrição/epidemiologia , Pacientes , Prevalência
4.
Nutr. hosp ; 29(6): 1210-1223, jun. 2014. ilus, tab
Artigo em Espanhol | IBECS | ID: ibc-143863

RESUMO

Introducción: La alta prevalencia de desnutrición hospitalaria relacionada con la enfermedad justifica la necesidad de herramientas de cribado y detección precoz de los pacientes en riesgo de desnutrición, seguido de una valoración encaminada a su diagnóstico y tratamiento. Existe asimismo una manifiesta infracodificación de los diagnósticos de desnutrición y los procedimientos para revertirla. Objetivos: Describir el programa/proceso INFORNUT® y su desarrollo como sistema de información. Cuantificar el rendimiento en sus diferentes fases. Citar otras herramientas utilizadas como fuente de codificación. Calcular las tasas de codificación de diagnósticos de desnutrición y procedimientos relacionados. Mostrar su relación con Estancia Media, Tasas de Mortalidad y Reingreso urgente; así como cuantificar su impacto en el Índice de Complejidad hospitalario y su efecto en justificación de Costes de Hospitalización. Material y métodos: El proceso INFORNUT® se basa en un programa de cribado automatizado de detección sistemática e identificación precoz de pacientes desnutridos al ingreso hospitalario, así como de su valoración, diagnóstico, documentación e informe. Sobre el total de ingresos con estancias mayores de tres días habidos en los años 2008 y 2010, se contabilizaron pacientes objeto de cribado analítico con alerta de riesgo medio o alto de desnutrición, así como el subgrupo de pacientes a los que se les pudo completar en su totalidad el proceso INFORNUT® llegando al informe por paciente. Se citan otras fuentes documentales de codificación. Del Conjunto Mínimo de la Base de Datos se analizaron los códigos definidos en consenso SENPE-SEDOM. Los datos se procesaron con el programa Alcor-GRD. Se calcularon las tasas en % altas dadas para los años 2009 y 2010 de diagnósticos de desnutrición, procedimientos y diagnósticos asociados a procedimientos. Se compararon dichas tasas con las tasas medias de la comunidad andaluza. Se estimó la contribución de dichos códigos en el Índice de Complejidad y, a partir de los datos de contabilidad analítica, se estimó la fracción del coste de hospitalización que se ve justificada por esta actividad. Resultados: Resumimos aquí un resultado para ambos años estudiados. En cuanto al rendimiento del proceso, más de 3.600 pacientes por año (30% de los ingresos con estancia > 3 días) fueron objeto de cribado analítico. La mitad de ellos resultaron de riesgo medio o alto, de los cuales al 55 % se les completó una valoración nutricional mediante INFORNUT®, obteniéndose unos 1.000 informes/año. Nuestras tasas de codificación superaron a las tasas medias de Andalucía, siendo 3,5 veces superior en diagnósticos (35 %); 2,5 veces en procedimientos (50 %) y quintuplicando la tasa de diagnósticos asociados a procedimientos en el mismo paciente (25 %). La Estancia Media de los pacientes codificados al alta de desnutrición fue de 31,7 días, frente a los 9,5 de global hospitalaria. La Tasa de Mortalidad para los mismos (21,8 %) fue casi cinco veces superior a la media y la de Reingresos «urgentes» (5,5 %) resultó 1,9 veces superior. El impacto de dicha codificación en el Índice de Complejidad hospitalario fue de cuatro centésimas (de 2,08 a 2,12 en 2009 y de 2,15 a 2,19 en 2010). Esto se traduce en una justificación de costes de hospitalización por 2.000.000 euros; cinco a seis veces el coste de la nutrición artificial. Conclusiones: El proceso ha facilitado el acceso al diagnóstico de la desnutrición o al conocimiento del riesgo de padecerla, así como a la prescripción de los procedimientos y/o suplementos para remediarla. La coordinación interdisciplinar del equipo, lo participativo del proceso y las herramientas utilizadas mejoran las tasas de codificación hasta resultados muy por encima de la media andaluza. Estos resultados contribuyen a ajustar al alza el IC hospitalario, así como a la justificación de costes de hospitalización (AU)


Introduction: The high prevalence of disease-related hospital malnutrition justifies the need for screening tools and early detection in patients at risk for malnutrition, followed by an assessment targeted towards diagnosis and treatment. At the same time there is clear undercoding of malnutrition diagnoses and the procedures to correct it. Objectives: To describe the INFORNUT program/ process and its development as an information system. To quantify performance in its different phases. To cite other tools used as a coding source. To calculate the coding rates for malnutrition diagnoses and related procedures. To show the relationship to Mean Stay, Mortality Rate and Urgent Readmission; as well as to quantify its impact on the hospital Complexity Index and its effect on the justification of Hospitalization Costs. Material and methods: The INFORNUT® process is based on an automated screening program of systematic detection and early identification of malnourished patients on hospital admission, as well as their assessment, diagnoses, documentation and reporting. Of total readmissions with stays longer than three days incurred in 2008 and 2010, we recorded patients who underwent analytical screening with an alert for a medium or high risk of malnutrition, as well as the subgroup of patients in whom we were able to administer the complete INFORNUT® process, generating a report for each. Other documentary coding sources are cited. From the Minimum Basic Data Set, codes defined in the SEDOM-SENPE consensus were analyzed. The data were processed with the Alcor-DRG program. Rates in % of discharges for 2009 and 2010 of diagnoses of malnutrition, procedure and procedures-related diagnoses were calculated. These rates were compared with the mean rates in Andalusia. The contribution of these codes to the Complexity Index was estimated and, from the cost accounting data, the fraction of the hospitalization cost seen as justified by this activity was estimated. Results: Results are summarized for both study years. With respect to process performance, more than 3,600 patients per year (30% of admissions with a stay > 3 days) underwent analytical screening. Half of these patients were at medium or high risk and a nutritional assessment using INFORNUT® was completed for 55% of them, generating approximately 1,000 reports/year. Our coding rates exceeded the mean rates in Andalusia, being 3.5 times higher for diagnoses (35%); 2.5 times higher for procedures (50%) and five times the rate of procedure-related diagnoses in the same patient (25%). The Mean Stay of patients coded with malnutrition at discharge was 31.7 days, compared to 9.5 for the overall hospital stay. The Mortality Rate for the same patients (21.8%) was almost five times higher than the mean and Urgent Readmissions (5.5%) were 1.9 times higher. The impact of this coding on the hospital Complexity Index was four hundredths (from 2.08 to 2.12 in 2009 and 2.15 to 2.19 in 2010). This translates into a hospitalization cost justification of 2,000,000 euros; five to six times the cost of artificial nutrition. Conclusions: The process facilitated access to the diagnosis of malnutrition and to understanding the risk of developing it, as well as to the prescription of procedures and/or supplements to correct it. The interdisciplinary team coordination, the participatory process and the tools used improved coding rates to give results far above the Andalusian mean. These results help to upwardly adjust the hospital Complexity Index or Case Mix-, as well as to explain hospitalization costs (AU)


Assuntos
Humanos , Apoio Nutricional , Terapia Nutricional , Distúrbios Nutricionais/dietoterapia , Desnutrição/diagnóstico , Acessibilidade aos Serviços de Saúde/tendências , Avaliação Nutricional , Estado Nutricional , Programas de Rastreamento/métodos , Grupos Diagnósticos Relacionados , Custos de Cuidados de Saúde , Hospitalização/estatística & dados numéricos
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