The purpose of this study was to assess clinical characteristics and risk factors for mortality of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) from Mexico, given that it currently is in active ...community transmission.
Multivariate logistic regression model and Kaplan–Meier survival curves were fitted to study odds of death of characteristics and comorbidities in patients with COVID-19 in Mexico.
Age, sex, and the most frequent comorbidities diabetes, obesity, and hypertension were significantly associated to the risk of death by COVID-19 (P < .0001). Smoking habit was not identified as a risk factor for death. Less-frequent comorbidities such as chronic obstructive pulmonary disease, chronic kidney disease, and patients with immunosuppressed conditions also showed a significant risk for death (P < .0001). Hospitalized patients and those with pneumonia had serious risks for mortality (P < .0001), and more attention to specific conditions might be considered during clinical admission.
A more vulnerable positive patient is depicted by a male patient, older than 41 years, which increases their risk with more prevalent comorbidities such as diabetes, hypertension, and obesity. Some implications on outcomes are discussed.
Chronic kidney disease (CKD) is a recognized public health problem and key determinant of poor health outcomes. In Mexico, this condition has been associated with high and significant risk of death ...in COVID‐19 patients; however, not enough attention has been given to the vulnerable population as the increasing numbers and fatality rates suggest. This study evaluated the effect of interaction between CKD condition and other risk factors (sex, diabetes, hypertension and obesity) on the survival rate of positive patients for COVID‐19 in Mexico. The results from this study support that CKD patients is a population at high risk for mortality for COVID‐19 and that COVID‐19 positive inpatients with CKD and diabetes are highly vulnerable to death.
SUMMARY AT A GLANCE
This study evaluated the effect of the interaction of CKD status with other risk factors on the survival rate of COVID‐19‐positive patients in Mexico. The results support that CKD patients are at increased risk of death from COVID‐19, and COVID‐19‐positive CKD and diabetic inpatients are very vulnerable to death.
The white-tailed deer (Odocoileus virginianus) occurs over a broad latitudinal range from South America to Canada. Thirty-eight subspecies are recognized, 14 of which occur in Mexico. Genetic studies ...in Latin America are lacking and the diversity and structure of white-tailed deer in Mexico are unknown. We sampled white-tailed deer from 13 sites in the range of 5 subspecies occurring in Mexico, O. v. texanus, O. v. carminis, O. v. veraecrucis, O. v. sinaloae, and O. v. yucatanensis. We estimated genetic diversity and structure based on 12 microsatellite DNA loci. Observed heterozygosity (HO) was comparable to that of white-tailed deer in the United States (HO = 0.53–0.64), with the exception of O. v. yucatanensis (HO = 0.41). We observed statistically significant genetic structure among all 13 sites (FST = 0.15). Analysis of molecular variance revealed that grouping sites by subspecies (FSC = 0.09) or geographic region (FSC = 0.13–0.14) explained a moderate portion of genetic variation. However, no higher-level group minimized differentiation among populations within the subspecies or regional groups (FST = 0.16–0.20). Pairwise genetic distances among sites were correlated with geographic distance (r2 = 0.38), but some geographically proximate sites were genetically differentiated (FST > 0.20), especially in the Yucatan. Deer in the Yucatan were genetically differentiated from other subspecies and had comparatively lower genetic diversity, consistent with the biogeographic history of the region. Populations of white-tailed deer in Mexico are subject to a range of management challenges. Additional research is needed to understand the effect of management on the diversity and genetic structure of white-tailed deer. El venado de cola blanca (Odocoileus virginianus) se distribuye en un amplio rango latitudinal desde el sur de América hasta Canadá. De las 38 subespecies reconocidas, 14 habitan en México. Debido al número limitado de estudios genéticos en Latinoamérica, la diversidad y estructura poblacional del venado de cola blanca en México es desconocida. En este estudio, muestreamos venado de cola blanca de 13 sitios ubicados dentro del rango de distribución de 5 subespecies de México, O. v. texanus, O. v. carminis, O. v. veraecrucis, O. v. sinaloae, and O. v. yucatanensis. La diversidad y estructura genética fue estimada con 12 marcadores microsatélites. La heterocigosidad observada fue comparable a lo observado en el venado de cola blanca de Norteamérica (HO = 0.53–0.64), con excepción de O. v. yucatanensis (HO = 0.41). Se observó una estructura genética significativa entre los 13 sitios de muestreo (FST = 0.15). El análisis de varianza molecular reveló que los sitios de muestreo agrupados por subespecie (FSC = 0.09) o región geográfica (FSC = 0.13–0.14) explicaron una porción moderada de la variación genética. Sin embargo, la diferenciación entre las poblaciones no fue minimizada a un nivel de agrupamiento mayor, es decir dentro de subespecies o grupos regionales (FST = 0.16–0.20). La distancia genética entre sitios de muestreo estuvo correlacionada con la distancia geográfica (r2 = 0.38), pero algunos sitios geográficamente próximos estuvieron genéticamente diferenciados (FST > 0.20), especialmente en Yucatán. El venado de cola blanca de Yucatán fue diferenciado genéticamente de las otras subespecies y fue comparativamente el de menor diversidad genética, lo cual es consistente con la historia biogeográfica de la región. Las poblaciones de venado cola blanca en México están sujetas a diversos retos de manejo. Por lo tanto, se requiere de investigación adicional para comprender el efecto sobre su diversidad y estructura genética.
Se estimó la exactitud de la predicción (EP) de valores genómicos estimados (GEBV) para variables de peso vivo de ganado Charolais utilizando dos métodos de validación cruzada. Se ajustó un modelo ...BLUP y diferentes métodos de predicción genómica (PG) Genomic-based best linear unbiased prediction (GBLUP), Bayes C (BC) y Single-step Bayesian regression (SSBR). La EP fue comparada mediante grupos de validación (GV) formados aleatoriamente y mediante GC. Los resultados mostraron que los tres métodos de PG proporcionaron exactitudes de predicción similares entre los GV pero no exactitudes de predicción superiores a BLUP. La exactitud de predicción de GBLUP y BLUP fue 0.35 y 0.37 para PN, y de 0.30 y 0.41 para PD, respectivamente. Los resultados muestran bajas exactitudes de PG bajo los escenarios evaluados; por lo que para su correcta implementación es necesario incrementar el número de animales y usar valorees genéticos desregresados como variables de respuesta.
El objetivo fue comparar los efectos de una metodología para la clasificación de épocas climáticas, que tradicionalmente son utilizadas para establecer épocas de nacimiento (EN) en estudios y ...experimentos estadísticos. Esta metodología se basa en un índice de aridez (IA) para clasificar las EN utilizando información meteorológica histórica. Se trabajó una base de datos con un pedigrí de 7,460 animales, se ajustaron dos modelos para peso al nacimiento y peso al destete en bovinos Charolais manejados en pastoreo extensivo. Los modelos incluyeron el efecto fijo de grupo contemporáneo (GC= subclase de hato, sexo, año y EN) y edad de la madre. Los mismos modelos se compararon utilizando una clasificación tradicional de estaciones del año para clasificar las EN. Al estimar los componentes de varianza y valores genéticos (DEP) con sus exactitudes, los modelos fueron diferentes de acuerdo a la prueba de razón de verosimilitudes (P<0.01). El número de GC se redujo en 25 % para la EN basada en el IA, con GC con mayor número de individuos. El principal efecto observado en los modelos analizados fue el cambio en la jerarquización de las DEP para ambas características. Este método de clasificación de épocas de nacimiento, puede ayudar a mejorar el ajuste de modelos estadísticos en los sistemas ganaderos manejados en pastoreo extensivo.
The objective of this study was to compare the effects of a methodology for the climatic season classification that traditionally had been used as birth season (BS) in statistical assessments. This methodology bases in an aridity index (AI) to classify BS using meteorological historic information. Using a 7,460-pedigree animals dataset were fitted two statistical models for birth and weaning weights of Charolais cattle. Genetic models included the fixed effect of contemporary groups (CG= herd, sex, year and BS) and dam age as a covariate (linear and quadratic). Same models compared with a traditional season classification for BS. When variance component and expected progeny differences (EPD) were predicted with their accuracies, models were statistically different accordingly to the likelihood ratio test (P<0.01). An improvement and reduction in CG conformation (25 %) were observed for those models including IA based BS. The main effect in assessed models was the ranking changes in EPD from both traits. This classification method of birth season can improve the model fitting in animal production based in extensive systems.
El objetivo del presente estudio fue evaluar la productividad de toros Charoláis (CH), Simmental (SM) y Pardo Suizo (PS) con vacas Cebú (CE), PS x CE y CH x CE a través del peso al nacimiento y al ...destete de los becerros. El rancho contaba con praderas de Estrella de África (Cynodon nlemfuensis) y Guinea (Panicum maximun), utilizadas con pastoreo rotacional. La reproducción de las vacas fue a través de inseminación artificial con semen de SM, CH y PS y fueron repasadas por toros CH. Los becerros fueron tatuados en la oreja con el número de la madre y se pesaron en las primeras 24 h después del nacimiento. Los datos fueron analizados por el método de cuadrados mínimos para determinar los efectos de año (AN) y estación de nacimiento (EN), sexo de la cría (SX) y edad de la vaca (EV). La media general para peso al nacimiento fue 34.6 kg, solo los efectos de AN y EN influenciaron (P < 0.05) el peso al nacimiento. El mayor peso se observó en los becerros nacidos en 1994 durante la época de lluvias. Para el caso del PD la media fue de 165.7 kg, los efectos de AN, EN, EV y la correlación de AN x EN fueron estadísticamente significativos (P < 0.05), donde los mayores pesos fueron de los becerros nacidos en el año 1994 durante la época de sequía. Se puede concluir que en este trabajo los factores medioambientales fueron más importantes que los factores genéticos para ambas variables.
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