CienciaPR
El COVID-19 puede causar diabetes
Por Alberto Rosario, MD
Llevo casi 20 años siendo médico primario y a diario veo pacientes diabéticos. Esta pandemia por COVID-19 me ha asombrado de varias maneras, pero una de las más inesperadas ha sido atender pacientes que luego de haber tenido la enfermedad desarrollaron diabetes.
SECARIBE: Investigando conexiones entre las sequías del Caribe y el polvo del Sahara
En 2015, 75 de los 78 municipios de Puerto Rico se vieron afectados por una sequía que causó escasez severa y racionamientos en los suministros de agua. Según el Monitor de Sequías de Estados Unidos, ésta ha sido la sequía más prolongada en Puerto Rico desde el año 2000, cuando se inició la documentación formal de estos eventos. Esta sequía duró unas 80 semanas, tanto en Puerto Rico como en otras islas del Caribe.
CienciaPR exhorta al uso de mascarillas y prevención para mitigar un próximo repunte
Ante la flexibilización de las medidas de mitigación de COVID-19 en Puerto Rico, la oenegé y colectivo científico Ciencia Puerto Rico (CienciaPR, www.cienciapr.org) hace un llamado a la ciudadanía a no bajar la guardia y prepararse para responder ante un posible repunte. La exhortación se da ante un reciente aumento en la tasa de positividad en el país y actuales repuntes en Europa y Asia causados por la subvariante de Ómicron BA.2.
Análisis de datos sobre el estudio de la contaminación por ruido en el comportamiento y sistema nervioso usando como modelo experimental, al cangrejo ermitaño (Coenobita clypeatus)
El módulo tiene como meta familiarizar al estudiante con estrategias y métodos utilizados para el análisis de experimentos conductuales y moleculares como “Western blots” e inmunohistoquímica con florescencia. El módulo describe el proceso de análisis de los datos cualitativos y cuantitativos del estudio. Un proceso de análisis de tres pasos será descrito en el módulo. Los pasos del proceso de análisis de los datos son:
- La recolección y la preparación de los datos del estudio;
- El análisis descriptivo de los datos; y
- El análisis inferencial de los datos.
Estos pasos pueden completarse en serie y en algunos casos de manera concurrente.
Objetivos de aprendizaje del módulo:
- Describir las estrategias y los métodos utilizados para recolectar datos de los experimentos conductuales del estudio.
- Describir las estrategias y los métodos utilizados para recolectar datos de los experimentos moleculares (Inmunohistoquímica y “Westerns blots”).
- Mencionar cómo documentar y organizar los datos.
- Describir los datos del estudio como cuantitativos y/o cualitativos.
- Definir la estadística descriptiva.
- Definir las medidas de tendencia central, distribución normal, desviación estándar y SEM.
- Describir la representación gráfica de los datos cuantitativos y cualitativos del estudio.
- Describir los conceptos básicos del análisis inferencial de los datos usando el modelo estadístico de varianza de un solo factor, también conocido como “One-Way ANOVA” y las pruebas de comparación múltiple que se utilizarán para el análisis estadístico de los datos cuantitativos del estudio.
Ante la variante Ómicron, la ciencia nos da esperanza realista
Como quizás ya sabes, la Organización Mundial de la Salud anunció que ha surgido una nueva variante de preocupación del coronavirus que causa COVID-19, que han llamado Ómicron.
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