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Background: COVID-19 challenged our health system, within the broad clinical spectrum acute kidney injury was presented as a catastrophic event, acute kidney injury and the risk of dependency after dialysis constitute a clinical problem with high repercussions in the funcionality. Objective: To identify risk factors for dialysis dependence after acute kidney injury from COVID-19. Material and methods: A retrospective observational cohort study was carried out at the Hospital de Especialidades del Centro Médico Nacional Siglo XXI, of the Mexican Institute of Social Security, from March 2020 to March 2021. 317 patients were included, we performed descriptive statistics, we compared differences between the stages of acute kidney injury, finding a difference in obesity with a frequency of 2.2% in stage 1, 20.82% stage 2 and 14.51% stage 3, with p value = 0.018. Results: We found dialysis dependence one year after hospital-acquired acute kidney injury induced by COVID-19 in 58 patients (18.9%), we analyzed by KDIGO stage, in those patients who had AKI KDIGO 1 (2.83%) it depended on dialysis at one year, in the KDIGO stage 2 (3.78%), in the KDIGO stage 3 (11.67%). Conclusions: Our study allowed us to identify that the risk factors associated with dialysis dependence are: male gender, type 2 diabetes mellitus, obesity, cardiovascular disease.

Introducción: la COVID-19, retó a nuestro sistema de salud, dentro del amplio espectro clínico la lesión renal aguda se presentó como un evento catastrófico, la lesión renal aguda y el riesgo de dependencia posterior a diálisis constituye un problema clínico con alta repercusión en la funcionalidad. Objetivo: identificar los factores de riesgo para la dependencia a diálisis posterior a lesión renal aguda por COVID-19. Material y métodos: se realizó un estudio de cohorte observacional retrospectivo en el Hospital de Especialidades del Centro Médico Nacional Siglo XXI, del Instituto Mexicano del Seguro Social, del periodo de marzo del 2020 a marzo del 2021. Se incluyeron 317 pacientes, realizamos estadística descriptiva, comparamos diferencias entre los estadios de lesión renal aguda encontrando diferencia en obesidad con frecuencia de 2.2% en estadio 1, de 20.82% estadio 2 y de 14.51% estadio 3, con valor p = 0.018. Resultados: encontramos la dependencia a diálisis a un año posterior a lesión renal aguda intrahospitalaria inducida por COVID-19 en 58 pacientes (18.9%), analizamos por estadio de KDIGO, en aquellos pacientes que cursaron con LRA KDIGO 1 (2.83%) dependió de diálisis a un año, en el estadio KDIGO 2 (3.78%), en el estadio KDIGO 3 (11.67%). Conclusiones: nuestro estudio permitió identificar que los factores de riesgo que se asocian con dependencia a diálisis son: sexo masculino, diabetes mellitus tipo 2, obesidad, enfermedad cardiovascular.

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Background: The use of benzodiazepines as a treatment for insomnia can have side effects such as impaired coordination causing falls in adults and even dependence. Objective: To assess the factors associated with dependence on benzodiazepines in patients with insomnia. Methods: Observational, cross-sectional, prospective, and analytical study, at the first level of care. Patients older than 18 years with a diagnosis of insomnia and a benzodiazepine prescription were selected. The dependency was measured with the International Neuropsychiatric Interview. Results: 107 patients were included. Median age 67 years, predominantly female (72%), 74% attended secondary school or more, 71% had more than 3 years of diagnosis, 84% used clonazepam. The 54% presented dependency. In the bivariate analysis, schooling RM 0.392 (95%CI: 0.15-0.96) p = 0.038, moderate and severe clinical insomnia RM 3.618 (95%CI: 1.44-9.08) p = 0.005 and more than 3 years of diagnosis RM 2.428 (95%CI: 1.03-5.71) p = 0.040. In the multivariate model, schooling (p = 0.084), years of diagnosis (p = 0.062) and frequency of consumption (p = 0.065) obtained an R2 of 0.13. Conclusions: Primary schooling showed a lower risk of presenting dependence on benzodiazepines. The risk was increased in those with more than 3 years of diagnosis, and in those with moderate and severe insomnia.

Introducción: el uso de benzodiacepinas como tratamiento para el insomnio puede tener efectos secundarios, como el deterioro de la coordinación que puede provocar caídas en adultos e, incluso, dependencia. Objetivo: evaluar los factores asociados a la dependencia a benzodiacepinas en pacientes con insomnio. Material y métodos: estudio observacional, transversal, prospectivo y analítico, llevado a cabo en el primer nivel de atención. Se seleccionaron pacientes mayores de 18 años con diagnóstico de insomnio y prescripción de benzodiacepina. La dependencia se midió con la Entrevista Neuropsiquiátrica Internacional. Resultados: se incluyeron 107 pacientes, la mediana de edad fue de 67 años, con predominio del sexo femenino (72%), el 74% cursó educación secundaria o más, el 71% tenía más de tres años con diagnóstico de insomnio, el 84% usaba clonazepan. El 54% presentó dependencia. En el análisis bivariado, la escolaridad primaria mostró una razón de momios (RM) de 0.392 (IC95%: 0.15-0.96), p = 0.038; el insomnio clínico moderado y grave RM de 3.618 (IC95%: 1.44-9.08) p = 0.005, y más de tres años de diagnóstico con una RM de 2.428 (IC95%: 1.03-5.71) p = 0.040. En el modelo multivariado, la escolaridad (p = 0.084), los años de diagnóstico (p = 0.062) y la frecuencia de consumo (p = 0.065) obtuvieron una R2 de 0.13. Conclusiones: los pacientes con escolaridad primaria mostraron un menor riesgo de presentar dependencia a benzodiacepinas. El riesgo se incrementó en los pacientes con más de tres años de diagnóstico y en aquellos con insomnio moderado y grave.

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The use of diagnostic tests to determine the presence or absence of a disease is essential in clinical practice. The results of a diagnostic test may correspond to numerical estimates that require quantitative reference parameters to be transferred to a dichotomous interpretation as normal or abnormal and thus implement actions for the care of a condition or disease. For example, in the diagnosis of anemia it is necessary to define a cut-off point for the hemoglobin variable and create two categories that distinguish the presence or absence of anemia. The method used for this process is the preparation of diagnostic performance curves, better known by their acronym in English as ROC (Receiver Operating Characteristic). The ROC curve is also useful as a prognostic marker, since it allows defining the cut-off point of a quantitative variable that is associated with greater mortality or risk of complications. They have been used in different prognostic markers in COVID-19, such as the neutrophil/lymphocyte ratio and D-dimer, in which cut-off points associated with mortality and/or risk of mechanical ventilation were identified. The ROC curve is used to evaluate the diagnostic performance of a test in isolation, but it can also be used to compare the performance of two or more diagnostic tests and define which one is more accurate. This article describes the basic concepts for the use and interpretation of the ROC curve, the interpretation of an area under the curve (AUC) and the comparison of two or more diagnostic tests.

El uso de pruebas diagnósticas para determinar la presencia o ausencia de una enfermedad es esencial en la práctica clínica. Los resultados de una prueba diagnóstica pueden corresponder a estimaciones numéricas que requieren parámetros cuantitativos de referencia para trasladarse a una interpretación dicotómica como normal o anormal y así, implementar acciones para la atención de una condición o una enfermedad. Por ejemplo, en el diagnóstico de anemia es necesario definir un punto de corte para la variable hemoglobina y crear dos categorías que distingan la presencia o no de anemia. El método utilizado para este proceso es la elaboración de curvas de rendimiento diagnóstico, mejor conocidas por sus siglas en inglés como ROC (Receiver Operating Characteristic). La curva ROC además es útil como marcador pronóstico, ya que permite definir el punto de corte de una variable cuantitativa que se asocia a mayor mortalidad o riesgo de complicaciones. Se han usado en distintos marcadores pronósticos en COVID-19, como el índice neutrófilos/linfocitos y dímero D, en los que se identificaron puntos de corte asociados a mortalidad y/o riesgo de ventilación mecánica. La curva ROC se utiliza para evaluar el rendimiento diagnóstico de una prueba de forma aislada, pero también se puede usar para comparar el rendimiento de dos o más pruebas diagnósticas y definir aquella que es más precisa. En este artículo se describen los conceptos básicos para el uso e interpretación de la curva ROC, la interpretación de un área bajo la curva (ABC) y la comparación de dos o más pruebas diagnósticas.

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Data management "behind the scenes" refers to collection, cleaning, imputation, and demarcation; and despite of being indispensable processes, they are usually neglected and thus, generate erroneous information. During the collection are errors: omission of covariates, deviation from the objective, and insufficient quality. The omission of covariates distorts the result attributed to the main manoeuvre. Deviation from the primary objective commonly occurs when the outcome is rare, delayed, or subjective and promotes substitution by non-equivalent surrogate variables. Moreover, insufficient quality occurs due to inadequate instruments, omission of the measurement procedure, or measurements out of context, such as attribution at the wrong time or equivalent. Furthermore, cleaning implies identifying erroneous, extreme, and missing values, which may or may not be imputed, depending on the percentage. The values of the manoeuvre or the outcome are never imputed, nor are patients eliminated due to a lack of values. Finally, the demarcation of each variable seeks to give it a clinical meaning about the outcome, for which a hierarchical sequence of criteria is followed: 1) previous clinical study, 2) expert agreement, 3) clinical judgment of the investigator/investigators, and 4) statistics. Acting without quality controls in data management frequently causes involuntary lies and confuses instead of clarifying.

El manejo de datos "tras bambalinas" se refiere a los procesos de recopilación, limpieza, imputación y demarcación; los cuales, aun siendo indispensables, usualmente suelen ser descuidados, por lo que generan información errónea. Durante la recopilación son errores: omisión de covariables, desvío del objetivo, y calidad insuficiente. La omisión de covariables distorsiona el resultado atribuido a la maniobra principal. El desvío del objetivo primario es común cuando el desenlace es raro, tardado o subjetivo y promueve la sustitución por variables subrogadas no equivalentes. Además, la calidad insuficiente, sucede por instrumentos inadecuados, omisión del procedimiento de medición, o medición fuera de contexto -como atribución a destiempo o equivalente-. Por otro lado, la limpieza implica identificar valores erróneos, extremos y faltantes, que podrán ser o no imputados, dependiendo del porcentaje se imputará comúnmente por la medida de resumen. Nunca se imputan los valores de la maniobra ni del desenlace, ni se eliminan pacientes por falta de valores. Finalmente, la demarcación de cada variable busca un significado clínico en referencia al desenlace, para ello se sigue una secuencia jerárquica de criterios: 1) estudio clínico previo, 2) acuerdo de expertos, 3) juicio clínico del investigador/investigadores y 4) estadística. Actuar sin controles de calidad en el manejo de datos provoca frecuentemente mentiras involuntarias y confunde en lugar de esclarecer.

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Preterm birth is a worldwide problem with a high economic impact and morbimortality in children. Therefore, the literature has focused on finding modifiable factors associated with this entity, such as the study "Risk factors associated with preterm birth in a second level hospital," which concluded that "100% of risk factors associated with preterm birth are potentially preventable". Our team reanalyzed the results and found in the regression model that premature rupture of membranes was the only variable associated with preterm birth. This variable is not 100% preventable, so the results found are different from the authors' conclusions.

El parto pretérmino es un problema a nivel mundial que tiene un alto impacto económico y de morbimortalidad en los niños. Por lo tanto, la literatura se ha centrado en encontrar factores modificables asociados a esta entidad, como el estudio de "Factores de riesgo asociados a parto pretérmino en un hospital de segundo nivel de atención", el cual tiene como conclusión que "El 100% de los factores asociados a parto pretérmino son potencialmente prevenibles". Nuestro equipo volvió a analizar los resultados y encontró en el modelo de regresión que la ruptura prematura de membranas fue la única variable asociada a parto pretérmino. Esta variable no es 100% prevenible, por lo que los resultados encontrados son diferentes a las conclusiones de los autores.

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Background: Insulin resistance (IR) is a state prior to the development of type 2 diabetes (T2D) and it is reversible with lifestyle modification. However, it is underdiagnosed due to the difficulty in its measurement. Objective: To evaluate the diagnostic performance of the FINDRISC questionnaire to identify IR. Material and methods: An analytical cross-sectional study was performed in adults aged 20 to 60 years without previous diagnosis of T2D. Those using steroids and pregnant women were excluded. IR was diagnosed through the Triglycerides/glucose index. A ROC curve was used to establish the cut-off point for the diagnosis of IR. Sensitivity, specificity, predictive values and likelihood ratios were calculated. Risk measurement for IR was performed with the FINDRISC instrument. Results: A total of 253 participants were included, with a prevalence of IR of 60.8%. The area under the curve of the FINDRISC instrument was 0.813 (95% confidence interval [95% CI] 0.759-0.865), with a cut-off point of 8. Sensitivity was 94.8% and specificity was 48.5%, positive predictive value was 74% and negative 86%, with a positive likelihood ratio of 1.84 and a negative of 0.11. Conclusions: The FINDRISC instrument is a useful screening tool to identify subjects with IR at the first level of care. A score ≥ 8 identifies subjects with IR.

Introducción: la resistencia a la insulina (RI) es un estado previo al desarrollo de diabetes tipo 2 (DT2) y es reversible con modificación en el estilo de vida. Sin embargo, este estado se encuentra subdiagnosticado por la dificultad en su medición. Objetivo: evaluar el desempeño diagnóstico del cuestionario FINDRISC para identificar RI. Material y métodos: se realizó un estudio transversal analítico en adultos de 20 a 60 años sin diagnóstico previo de DT2. Fueron excluidos quienes utilizaran esteroides y mujeres embarazadas. La RI fue diagnosticada mediante el índice triglicéridos/glucosa. Una curva ROC fue utilizada para establecer el punto de corte para el diagnóstico de RI. Se calculó sensibilidad, especificidad, valores predictivos y razones de verosimilitud. La medición del riesgo para RI se realizó con el instrumento FINDRISC. Resultados: se incluyeron 253 participantes, con una prevalencia de RI de 60.8%. El área bajo la curva del instrumento FINDRISC fue de 0.813 (intervalo de confianza del 95% [IC 95%] 0.759-0.865), con un punto de corte de 8. La sensibilidad fue de 94.8%, con una especificidad de 48.5%, valor predictivo positivo de 74% y negativo de 86%, con una razón de verosimilitud positiva de 1.84 y una negativa de 0.11. Conclusiones: el instrumento FINDRISC puede ser una herramienta útil para identificar a sujetos con resistencia a la insulina en el primer nivel de atención. Un puntaje igual o mayor que 8 identifica a sujetos con RI.

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BACKGROUND: Sleeve gastrectomy (SG) is the most common bariatric procedure performed worldwide. It accounts for more than 50% of primary bariatric surgeries performed each year. Recent long-term data has shown an alarming trend of weight recidivism. Some authors have proposed the concurrent use of a non-adjustable gastric band to decrease long-term sleeve failure. OBJECTIVE: To compare the outcomes (weight loss) and safety (rate of complication and presence of upper GI symptoms) between SG and BSG. METHODS: A systematic search with no language or time restrictions was performed to identify relevant observational studies and randomized controlled trials (RCT) evaluating people with morbid obesity undergoing SG or SGB for weight loss. An inverse-of-the-variance meta-analysis was performed by random effects model. Heterogeneity was assessed using Cochrane X2 and I2 analysis. RESULTS: A total of 7 observational studies and 3 RCT were included in the final analysis. There were 911 participants pooled from observational studies and 194 from RCT. BSG showed a significant higher excess of weight loss (% EWL). The difference among groups was clinically relevant after the third year where the weighted mean difference (SMD) was 16.8 (CI 95% 12.45, 21.15, p < 0.0001), while at 5 years, a SMD of 25.59 (16.31, 34.87, p < 0.0001) was noticed. No differences related to overall complications were noticed. Upper GI symptoms were up to three times more frequent in the BSG group (OR 3.26. CI 95% 1.96, 5.42, p < 0.0001). CONCLUSIONS: According to the results, BSG is superior to SG in weight loss at 5 years but is associated with a higher incidence of upper GI symptoms. However, these conclusions are based mainly on data obtained from observational studies. Further RCT are needed to evaluate the effect and safety of BSG.

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INTRODUCCIÓN: Hasta ahora existen pocos estudios sobre las características clínicas de la población pediátrica con neumonía por COVID-19. El objetivo de este estudio fue analizar los datos que se asocian con el desarrollo de neumonía en niños y adolescentes con infección por SARS-CoV-2 en México. MÉTODOS: Se llevó a cabo un análisis secundario de la base de datos de la Dirección General de Epidemiología del Gobierno Mexicano. Se incluyeron menores de 19 años con infección por SARS-CoV-2 confirmada mediante la prueba de retrotranscripción acoplada a la reacción en cadena de la polimerasa (RT-PCR). La variable dependiente fue el diagnóstico de neumonía. Se calcularon las razones de momios (RM) y los intervalos de confianza del 95% (IC95%). Se realizaron modelos de regresión logística múltiple para ajustar los factores asociados a neumonía. RESULTADOS: Se incluyeron 1443 niños con diagnóstico de COVID-19. La mediana de edad de los participantes fue de 12 años (rango intercuartilar 25-75: 5-16). La neumonía se presentó en 141 niños (9.8%). Los principales factores de riesgo fueron edad < 3 años (RM: 3.5; IC95%: 2.45-5.03), diabetes u obesidad (RM: 12.6; IC95%: 4.62-34.91) e inmunocompromiso (RM: 7.03; IC95%: 3.97-13.61). CONCLUSIONES: Los niños con COVID-19 menores de 3 años y con comorbilidad, especialmente diabetes u obesidad, y los inmunocomprometidos presentan mayor riesgo de desarrollar neumonía. BACKGROUND: Currently, there are a few studies on the clinical characteristics of the pediatric population with COVID-19 and pneumonia. This study aimed to analyze data associated with the development of pneumonia in children and adolescents with SARS-CoV-2 infection throughout Mexico. METHODS: We conducted a secondary analysis of the database of the Dirección General de Epidemiología of the Mexican Government. We included children under the age of 19 who were confirmed with SARS-CoV-2 infection by reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) test. The dependent variable was the diagnosis of pneumonia. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated. Multiple logistic regression models were performed to adjust factors associated with pneumonia. RESULTS: A total of 1443 children with a COVID-19 diagnosis were included. The median age of the participants was 12 years (interquartile range 25, 75: 5, 16). Pneumonia occurred in 141 children (9.8%). The main risk factors were age < 3 years (OR, 3.5; 95%CI, 2.45-5.03); diabetes or obesity (OR, 12.6; 95%CI, 4.62-34.91); and immunocompromise (OR, 7.03; 95%CI, 3.97-13.61). CONCLUSIONS: Children < 3 years with COVID-19 and comorbidities, especially diabetes or obesity, and immunocompromised patients have a higher risk of developing pneumonia.

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Abstract Background: Currently, there are a few studies on the clinical characteristics of the pediatric population with COVID-19 and pneumonia. This study aimed to analyze data associated with the development of pneumonia in children and adolescents with SARS-CoV-2 infection throughout Mexico. Methods: We conducted a secondary analysis of the database of the Dirección General de Epidemiología of the Mexican Government. We included children under the age of 19 who were confirmed with SARS-CoV-2 infection by reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) test. The dependent variable was the diagnosis of pneumonia. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated. Multiple logistic regression models were performed to adjust factors associated with pneumonia. Results: A total of 1443 children with a COVID-19 diagnosis were included. The median age of the participants was 12 years (interquartile range 25, 75: 5, 16). Pneumonia occurred in 141 children (9.8%). The main risk factors were age < 3 years (OR, 3.5; 95%CI, 2.45-5.03); diabetes or obesity (OR, 12.6; 95%CI, 4.62-34.91); and immunocompromise (OR, 7.03; 95%CI, 3.97-13.61). Conclusions: Children < 3 years with COVID-19 and comorbidities, especially diabetes or obesity, and immunocompromised patients have a higher risk of developing pneumonia.

Resumen Introducción: Hasta ahora existen pocos estudios sobre las características clínicas de la población pediátrica con neumonía por COVID-19. El objetivo de este estudio fue analizar los datos que se asocian con el desarrollo de neumonía en niños y adolescentes con infección por SARS-CoV-2 en México. Métodos: Se llevó a cabo un análisis secundario de la base de datos de la Dirección General de Epidemiología del Gobierno Mexicano. Se incluyeron menores de 19 años con infección por SARS-CoV-2 confirmada mediante la prueba de retrotranscripción acoplada a la reacción en cadena de la polimerasa (RT-PCR). La variable dependiente fue el diagnóstico de neumonía. Se calcularon las razones de momios (RM) y los intervalos de confianza del 95% (IC95%). Se realizaron modelos de regresión logística múltiple para ajustar los factores asociados a neumonía. Resultados: Se incluyeron 1443 niños con diagnóstico de COVID-19. La mediana de edad de los participantes fue de 12 años (rango intercuartilar 25-75: 5-16). La neumonía se presentó en 141 niños (9.8%). Los principales factores de riesgo fueron edad < 3 años (RM: 3.5; IC95%: 2.45-5.03), diabetes u obesidad (RM: 12.6; IC95%: 4.62-34.91) e inmunocompromiso (RM: 7.03; IC95%: 3.97-13.61). Conclusiones: Los niños con COVID-19 menores de 3 años y con comorbilidad, especialmente diabetes u obesidad, y los inmunocomprometidos presentan mayor riesgo de desarrollar neumonía.

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Medicine is characterized by the application of the scientific method through clinical judgment, by correct interpretation and use of the clinical course and/or natural history of the disease; its best description is observed in the architecture of clinical research. Through a temporal sequence, this model explains the phenomenon of causality with three sections: baseline status, maneuver, and outcome. The baseline status assesses who the patient is, where does he come from, his general conditions, the diagnosis, stage and aggressiveness of the pathology, complications, previous therapies, socioeconomic-cultural level, habits, therapeutic indications or contraindications, and the expected evolution is anticipated. In the maneuver, risk or prognostic factors, specific or symptomatic treatment, and general measures can be evaluated. In the outcome, early and late evolution are monitored. The model also allows the causes of follow-up loss to be determined. Anticipating patient evolution by recognizing his condition, disease, and expected effect of medical decisions allows acting in advance, since waiting for the manifestations of the evolutionary process of disease results in detriment to the patient.

La medicina se caracteriza por la aplicación del método científico a través del juicio clínico, por la correcta interpretación y el uso del curso clínico o historia natural de la enfermedad; su descripción más lograda la observamos en la arquitectura de la investigación clínica. A través de una secuencia temporal, este modelo explica el fenómeno de causalidad con tres apartados: estado basal, maniobra y desenlace. En el estado basal se evalúa quién es el paciente, de donde proviene, sus condiciones generales, el diagnóstico, el estadio y la agresividad de la patología, las complicaciones, terapias previas, nivel socioeconómi­co-cultural, hábitos, indicaciones o contraindicaciones terapéuticas y se prevé la evolución esperada. De la maniobra se pueden evaluar los factores de riesgo o pronóstico, tratamiento específico, sintomático y medidas generales. En el desenlace se vigila la evolución temprana y tardía. El modelo también permite determinar las causas de pérdida de seguimiento. Anticipar la evo­lución del paciente al reconocer su condición, enfermedad y efecto esperado de la decisiones médicas permite actuar antici­padamente, ya que esperar las manifestaciones del proceso evolutivo de la enfermedad resulta en detrimento del paciente.

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