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Este trabajo propende a identificar los factores de riesgo que inciden en la precariedad laboral de la Población Económicamente Activa. Se adoptó como plataforma informativa la base de datos de la Encuesta Permanente de Hogares, octubre 2002, relevada en las ciudades de Córdoba, Rosario y en el gran Buenos Aires. El efecto de las variables predictoras sobre la condición de actividad del encuestado se estimó a través de los Análisis de Regresión Logística y Árboles de Decisión. Adicionalmente, y a los fines de mejorar la performance de la clasificación obtenida, se aplicaron los métodos de Redes Neuronales y Vecino más Cercano.

Background: Due to ambiguities in terminology, acute lower respiratory infections (ALRI) in childhood are frequently not properly recorded, especially during outpatient visits. A tool that accurately identifies them, would assess the impact on respiratory health of massive harms, and design policies to prevent or mitigate their effects. We aimed to design an algorithm that allows identifying children with ALRI based on data from the electronic clinical record (ECR) of the Government of the City of Buenos Aires (GCBA). Methodos: From the ECR-GCBA database, we randomly selected 1000 outpatient visits of patients aged under 2 years. Terms showing that the visit was due to LARI were searched using an algorithm based on hard rules. Another dataset including 800 visits was used to adjust the algorithm and, finally, its performance was tested in a third dataset of 800 queries corresponding to the entire year 2018. Results: In the validation set, our tool identified LARI with sensitivity 88.24%, specificity 97.5%, PPV 86.07% and NPV 97.93%. Conclusion: Our search algorithm allows us to identify with acceptable precision the outpatient visits related to LARI in children under 2 years of age from electronic clinical records. ; Introducción: Debido a ambigüedades en la nomenclatura, las infecciones respiratorias agudas bajas (IRAB) en la infancia frecuentemente no son debidamente registradas, especialmente durante las consultas ambulatorias. Contar con una herramienta que las identifique con precisión, permitirá evaluar el impacto en la salud respiratoria de noxas de alcance masivo y diseñar las políticas para prevenirlas o mitigar sus efectos. Nuestro objetivo fue construir un algoritmo que permita identificar niños con IRAB a partir de los datos de la historia clínica electrónica (HCE) del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires (GCBA). Métodos: Utilizando la HCE-GCBA, se seleccionaron aleatoriamente 1000 consultas ambulatorias de pacientes menores de 2 años. Se buscaron términos que hicieran referencia a que la consulta era motivada por IRAB, con los que se desarrolló un algoritmo basado en reglas duras. Se utilizó otro set de datos de 800 consultas para ajustar el algoritmo y, finalmente, se validó su desempeño en un tercer set de 800 consultas correspondientes a todo el año 2018. Resultados: En el set de validación, la herramienta desarrollada identificó IRAB con sensibilidad 88,24%, especificidad 97,5%, VPP 86,07% y VPN 97,93%. Conclusión: El algoritmo de búsqueda desarrollado permite identificar con aceptable precisión las consultas ambulatorias relacionadas con IRAB en niños menores de 2 años. ; INTRODUÇÃO: Devido à diferença de nomenclatura, as infecções respiratórias agudas inferiores não são registradas duante a infância, principalmente nas consultas ambulatoriais. Uma ferramenta que as identifica com precisão, permitirá avaliar impacto na saúde respiratória de grande alcance e projetar as politicas para prevenir ou mitigar os efeitos. Nosso objetivo é construir um algoritmo que faça possível a identificação de crianças com infecções respiratórias inferiores por meio dos dados do prontuário eletrônico do Governo da Cidade de Buenos Aires. Métodos: Usando a ferramenta mencionada, será selecionado em aliatoria 1000 consultas ambulatoriais do pacientes menos de 2 anos de idade. Serão procurados termos que se referem à consulta gerada por infecções respiratórias inferiore, para isso um algoritmo baseado em regras rígidas foi desenvolvido. Então, o algoritmo foi ajustado usando outro conjunto do 800 consultas. E, finalmente, seu desempenho foi validado por um terceiro conjunto de 800 consultas em 2018. Resultados: No conjunto de validação, a ferramenta desenvolvida detectou infecções com sensibilidade 88.24%, especificidade 97,5%, VPP 86,07% e VPN 97,93%. Conclusão O algoritmo desenvolvido torna possivel identificar com precisão as consultas ambulatoriais do infecções respiratórias agudas inferiores no crianças menores do 2 anos de idade.

Background: Due to ambiguities in terminology, acute lower respiratory infections (ALRI) in childhood are frequently not properly recorded, especially during outpatient visits. A tool that accurately identifies them, would assess the impact on respiratory health of massive harms, and design policies to prevent or mitigate their effects. We aimed to design an algorithm that allows identifying children with ALRI based on data from the electronic clinical record (ECR) of the Government of the City of Buenos Aires (GCBA). Methodos: From the ECR-GCBA database, we randomly selected 1000 outpatient visits of patients aged under 2 years. Terms showing that the visit was due to LARI were searched using an algorithm based on hard rules. Another dataset including 800 visits was used to adjust the algorithm and, finally, its performance was tested in a third dataset of 800 queries corresponding to the entire year 2018. Results: In the validation set, our tool identified LARI with sensitivity 88.24%, specificity 97.5%, PPV 86.07% and NPV 97.93%. Conclusion: Our search algorithm allows us to identify with acceptable precision the outpatient visits related to LARI in children under 2 years of age from electronic clinical records. ; Introducción: Debido a ambigüedades en la nomenclatura, las infecciones respiratorias agudas bajas (IRAB) en la infancia frecuentemente no son debidamente registradas, especialmente durante las consultas ambulatorias. Contar con una herramienta que las identifique con precisión, permitirá evaluar el impacto en la salud respiratoria de noxas de alcance masivo y diseñar las políticas para prevenirlas o mitigar sus efectos. Nuestro objetivo fue construir un algoritmo que permita identificar niños con IRAB a partir de los datos de la historia clínica electrónica (HCE) del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires (GCBA). Métodos: Utilizando la HCE-GCBA, se seleccionaron aleatoriamente 1000 consultas ambulatorias de pacientes menores de 2 años. Se buscaron términos que hicieran referencia a que la consulta era motivada por IRAB, con los que se desarrolló un algoritmo basado en reglas duras. Se utilizó otro set de datos de 800 consultas para ajustar el algoritmo y, finalmente, se validó su desempeño en un tercer set de 800 consultas correspondientes a todo el año 2018. Resultados: En el set de validación, la herramienta desarrollada identificó IRAB con sensibilidad 88,24%, especificidad 97,5%, VPP 86,07% y VPN 97,93%. Conclusión: El algoritmo de búsqueda desarrollado permite identificar con aceptable precisión las consultas ambulatorias relacionadas con IRAB en niños menores de 2 años. ; INTRODUÇÃO: Devido à diferença de nomenclatura, as infecções respiratórias agudas inferiores não são registradas duante a infância, principalmente nas consultas ambulatoriais. Uma ferramenta que as identifica com precisão, permitirá avaliar impacto na saúde respiratória de grande alcance e projetar as politicas para prevenir ou mitigar os efeitos. Nosso objetivo é construir um algoritmo que faça possível a identificação de crianças com infecções respiratórias inferiores por meio dos dados do prontuário eletrônico do Governo da Cidade de Buenos Aires. Métodos: Usando a ferramenta mencionada, será selecionado em aliatoria 1000 consultas ambulatoriais do pacientes menos de 2 anos de idade. Serão procurados termos que se referem à consulta gerada por infecções respiratórias inferiore, para isso um algoritmo baseado em regras rígidas foi desenvolvido. Então, o algoritmo foi ajustado usando outro conjunto do 800 consultas. E, finalmente, seu desempenho foi validado por um terceiro conjunto de 800 consultas em 2018. Resultados: No conjunto de validação, a ferramenta desenvolvida detectou infecções com sensibilidade 88.24%, especificidade 97,5%, VPP 86,07% e VPN 97,93%. Conclusão O algoritmo desenvolvido torna possivel identificar com precisão as consultas ambulatoriais do infecções respiratórias agudas inferiores no crianças menores do 2 anos de idade.

It has been reported that significant variability in the ethics review process affects multisite studies. We analyzed 1,305 applications for multicenter studies (409 unique protocols), from 1st January 2020 to 20th September 2021. We examined the variability in the times to approval and the first observation and the variation in the level of risk assigned. The median [IQR] variabilities were 42.19 [15.23–82.36] days and 8.00 [3.12–16.68] days, for the times to approval and to the first observation, respectively. There was disagreement in the level of risk assigned by the Research Ethics Committee (REC) in 24.0% of cases. Independent predictors of variability included the number of REC members. In our study, we found substantial variability in the ethics review process among health research protocols. Also, we describe methods to readily measure the delays and the variations in the ethics review process.