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Bioquímica, conciencia y tecnología

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Informe completo IFRALAC 2009: Síndrome Metabólico en empleados en Argentina.

Presentamos el Informe Completo de IFRALAC, publicado en ARTICULO ORIGINAL MEDICINA (Buenos Aires) 2009; 69: 246-252 ISSN 0025-7680

 

  ARTICULO ORIGINAL MEDICINA (Buenos Aires) 2009; 69: 246-252 ISSN 0025-7680

SINDROME METABOLICO EN EMPLEADOS EN LA ARGENTINA


RAUL I. CONIGLIO, JORGE NELLEM2, ROBERTO GENTILI, NORBERTO SIBECHI, ELISA AGUSTI,MARTA TORRES, por los autores del Estudio IFRALAC 0001*

 

 


Laboratorio de Lípidos y Lipoproteínas, Facultad de Farmacia y Bioquímica, Universidad de Buenos Aires;
Fundación de la Asociación de Laboratorios de Alta Complejidad (ALAC);
Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas (CEMIC), Buenos Aires
*Ver apéndice para los demás colaboradores

Resumen

 La detección del síndrome metabólico (SM) es útil para identificar individuos en riesgo para la diabetes mellitus tipo 2 y la enfermedad coronaria. Los objetivos de este trabajo fueron describir la prevalencia del síndrome metabólico (SM) en empleados de 40 a 65 años utilizando diferentes definiciones y analizar la relación con el nivel de educación y el sexo, mediante una investigación  bservacional, transversal y multicéntrica en diferentes regiones de Argentina. Se compararon las definiciones de la Federación Internacional de Diabetes, la Asociación Americana de cardiología/Instituto Nacional del Corazón, Pulmones y Sangre de
EE.UU. y el Tercer Panel de Expertos del Programa Nacional de Educación para el Colesterol de EE.UU. Cumplimentaron el protocolo 2806 casos. La prevalencia fue: 0.31, 0.30 y 0.26 respectivamente y mayor en varones (p=0.0000). No se observaron diferencias significativas entre sexos en el grupo de 60 a 65 años de edad. Luego de ajustar por edad, sexo, actividad física, historia familiar de diabetes y menopausia, las mujeres con bajo nivel educativo (< 12 años) tenían mayor riesgo de SM que los varones, OR = 1.95 (IC 95% 1.49-2.55) p = 0.000, comparado con OR = 1.36 (IC 95% 1.10-1.69), p = 0.005 respectivamente. El bajo nivel educativo en las mujeres, ajustado por covariables, fue predictor de cuatro componentes de SM: obesidad central, colesterol HDL bajo, glucosa ³100 mg/dl e hipertrigliceridemia; en los varones sólo fue fuerte predictor de hipertrigliceridemia. Los resultados alertan sobre la necesidad de educar a la población para el control de los factores de riesgo y la práctica de hábitos saludables.

Palabras clave: síndrome metabólico, epidemiología, prevalencia, nivel educativo, trabajadores

 


Abstract

Metabolic syndrome in employees in Argentina. The detection of metabolic syndrome (MS) is use ful for identifying individuals at risk for type 2 diabetes and coronary heart disease. The objectives of the study were to describe the prevalence of MS in employees 40-65 years old, utilizing different definitions and to analyze the relation with educational level and gender by means of cross-sectional and multicenter
study of different regions of Argentina. Compared MS definitions were: International Diabetes Federation, American Heart Association/National Heart, Lung and Blood Institute and National Cholesterol Education Program – Adults Treatment Panel III. Fulfilled the protocol 2806 cases. It was observed a prevalence of 0.31, 0.30 and 0.26 respectively, more frequent in men (p = 0.0000). There was no significant difference between sexes in the group 60 to 65 years old. After adjusting to age, sex, physical activity, family history of diabetes and menopause, the women with low educational level (<12 years) had more risk than men, OR = 1.95 (CI 95% 1.49-2.55) p = 0.000
compared with OR = 1.36 (CI 95% 1.10-1.69) p = 0.005, respectively. The low educational level in women, adjusted for confounders, was a predictor of four components of MS: central obesity, low C-HDL, glucose ³100 mg/dl and hypertriglyceridemia; in men was only a hard predictor of hypertriglyceridemia. The results alert about the need of education of the population for the control of risk factors and adoption of healthy habits.

 

Key words: metabolic syndrome, epidemiology, prevalence, educational level, workers

 

Recibido: 4-VII-2008 Aceptado: 22-IX-2008

Dirección postal: Dr. Raúl Ignacio Coniglio, C. Namuncurá 75, 8500

Viedma, Río Negro, Argentina

Fax (54-02920) 423320 e-mail: rcconiglio@speedy.com.ar

El síndrome metabólico (SM) aumenta cinco veces el riesgo para diabetes mellitus tipo 2 y dos a tres veces para enfermedades cardiovasculares1-4. Teniendo en
cuenta que existe una epidemia global de obesidad y diabetes5 se necesitan urgentes estrategias para su prevención. El conjunto de anormalidades metabólicas que forman parte de SM incluye intolerancia a la glucosa (diabetes
mellitus tipo 2, tolerancia alterada a la glucosa o glucosa alterada en ayunas), insulino-resistencia, obesidad central, dislipemia aterogénica, hipertensión arterial, inflamación vascular y estado protrombótico, todos ellos factores
de riesgo de presentar enfermedades cardiovasculares.
El conocimiento de la prevalencia en la región donde se vive tiene interés para valorar la magnitud del problema, establecer medidas de prevención y control y compararlo
con otras realidades epidemiológicas internacionales, teniendo en cuenta que se han utilizado tres definiciones diferentes para SM. La prevalencia de SM en
EE.UU. (Estudio NHANES III)6 utilizando el criterio de diagnóstico del Tercer Panel de Expertos del Programa Nacional de Educación para el Colesterol (NCEP-ATP
III)7 fue cercana a 0.24 en sujetos de 20 años y más. Esta definición que usa glucosa alterada en ayunas de 110 a 125 mg/dl ha sido utilizada en numerosos trabajos. Los
esfuerzos combinados de la Federación Internacional de Diabetes (IDF), del Instituto Nacional de Corazón, Pulmones y Sangre de EE.UU. (NHLBI) y de la Asociación
Americana del Corazón (AHA) dieron como resultado una nueva definición de SM adecuada para ser utilizada en la práctica clínica en todo el mundo8. AHA y NHLBI mantuvieron los criterios de NCEP-ATP III pero cambiaron el criterio para la detección de la glucosa alterada de 100 a 125 mg/dl4. Existe una clara evidencia que las personas con bajo nivel socioeconómico presentan tasas más altas de
morbilidad y mortalidad para muchas enfermedades, entre ellas la diabetes9,10. Además, se ha informado que las mujeres con bajo nivel educativo tienen mayor prevalencia de SM11, 12, aunque en el primer estudio el criterio de
definición para SM no estaba determinado por los consensos mencionados más arriba.

 

Los objetivos de este trabajo fueron:

a) describir la prevalencia de SM en empleados de 40 a 65 años utilizando tres definiciones diferentes y b) analizar la relación entre las diferentes variables que componen el SM con el nivel educativo según sexo.

 

Materiales y métodos

Se realizó un estudio observacional, transversal y multicéntrico
que incluyó empleados de 40 a 65 años de edad de diferentes regiones geográficas de Argentina. La Fundación de la Asociación de Laboratorios de Alta Complejidad (ALAC) invitó a participar del estudio a sus 54 laboratorios distribuidos
en las diferentes regiones del país. Las regiones, ciudades y laboratorios participantes son descriptas en el apéndice. Los empleados fueron reclutados de los exámenes periódicos que se realizan en empresas u organizaciones privadas,
comercios, compañías o aseguradoras de riesgo de trabajo. La muestra poblacional se diseñó proporcional a la estructura demográfica (edad y sexo) de cada provincia. Se diseñó una grilla por tramos por edad y sexo correspondiente a cada laboratorio participante. Los sujetos fueron incorporados al estudio en forma consecutiva
hasta completar la grilla correspondiente. Una muestra poblacional de 2806 empleados, 1603 varones y 1203 mujeres, fue obtenida entre abril de 2004 y diciembre de 2005 distribuidos por región: Centro N = 1726; Noroeste (NOA) N
= 318; Noreste (NEA) N = 223; Cuyo N = 180; Patagonia N = 359. Cincuenta y siete personas (2.0% de la muestra) no fueron incluidos en el análisis multivariable por no completar la información requerida. El estudio fue aprobado por la Fundación
ALAC. Todos los participantes firmaron el consentimiento informado escrito de acuerdo a la Declaración de Helsinki. Fue mantenida la confidencialidad de los datos.
Cada sujeto fue interrogado por infarto de miocardio, bypass coronario o angioplastia, enfermedad cerebrovascular, aterosclerosis periférica, enfermedades renales, hipotiroidismo, uso de anticonceptivos orales o corticoides o medicación
hipolipemiante. Todos aquellos que respondieron positivamente fueron excluidos del estudio. Se obtuvieron los siguientes antecedentes: ocupación, nivel de educación (sin estudios, primario incompleto, primario completo, secundario incompleto, secundario completo (12 años de estudios), terciario/universitario incompleto, terciario/universitario completo), peso, talla, circunferencia de la cintura,
situación respecto de la menopausia, historia familiar de enfermedad cardiovascular, historia familiar y personal de diabetes, actividad física, consumo de cigarrillos en el último año, presión arterial y tratamiento para la hipertensión arterial.


Se definieron las siguientes variables dicotómicas: Nivel de educación: 1 = Bajo nivel educativo [menor que la escuela secundaria completa, 12 años de estudios formales]; 0 = mayor o igual a nivel secundario completo, terciario o universitario incompletos o completos (mayor o igual a 12 años de estudios formales). Menopausia: 1 = presente, 0 = ausente. Historia familiar de enfermedad coronaria: 1 = presente, 0 =
ausente. Historia familiar de diabetes: 1 = presente, 0 = ausente. Actividad física: 1 = sedentarios, 0 = activos (caminaban tres o más veces por semana durante 30 minutos o practicaban deportes). Consumo de cigarrillos en el último año: 1
= presente, 0 = ausente. El peso y la talla fueron obtenidos sin zapatos y con ropa
ligera. El índice de masa corporal (IMC) se calculó mediante el cociente entre el peso (en kg) y el cuadrado de la talla (en metros). La presión arterial fue medida en el brazo derecho, en posición sentado, con un reposo previo de 5 minutos. Se
realizaron dos determinaciones y se obtuvo el promedio. El SM fue determinado por tres criterios. 1-criterio de NCEP-ATP III7: presencia de por lo menos tres de los siguientes parámetros: obesidad abdominal (circunferencia de la cintura),
varones >102 cm, mujeres >88 cm; triglicéridos (TG) ³150 mg/dl; colesterol HDL (C-HDL) <40 mg/dl en varones y <50 mg/dl en mujeres; presión arterial sistólica ³130 mm Hg o diastólica ³85 mm Hg o tratados; glucosa en ayunas ³110 mg/
l; 2-criterio de AHA/NHLBI4: es el mismo que el anterior pero el valor de corte para glucosa en ayunas fue ³100 mg/dl; 3-criterio de IDF, para población europea8: presencia de obesidad central (definida como la circunferencia de la cintura en
varones ³94 cm o mujeres ³80 cm) más dos de los siguientes componentes: TG³150 mg/dl, C-HDL <40 mg/dl en varones o <50 mg/dl en mujeres, presión arterial sistólica ³ 130 mm Hg o diastólica ³ 85 mm Hg o tratados; glucosa en ayunas
³ 100 mg/dl. Una vez completada la planilla con los datos personales y clínicos, se extrajo una muestra de sangre para los análisis bioquímicos. Los empleados concurrieron a los laboratorios con ayuno de 10 a 12 horas y se les extrajeron 10 ml de sangre. El suero fue separado dentro de las dos horas. Glucosa, colesterol y
triglicéridos fueron determinados por métodos enzimáticos con colorimetría final según Trinder, C-HDL fue determinado con un método directo homogéneo en 63% de los laboratorios y por un método con precipitación utilizando ácido fosfotúngstico-
cloruro de magnesio en el resto. Todos los laboratorios participantes eran miembros de la red nacional de laboratorios de alta complejidad (ALAC) de Argentina. La homogeneidad de los resultados fue controlada durante el tiempo de recolección de las muestras a través de la participación de los laboratorios en un Programa
de Control de Calidad Externa (Programa Buenos Aires), conducido
por el Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas (CEMIC) de Argentina. Se verificó que las diferencias en los resultados se encontraran dentro de los límites
acordados para el error total. Cada laboratorio incluyó los resultados en la base de recolección de datos realizada en el programa Excel 2003 y lo envió por correo electrónico a la ciudad de Viedma, donde fueron analizados. Para la comparación de proporciones entre variables discretas se utilizó el test de Chi cuadrado de Pearson y para comparación de los valores promedios entre variables continuas el test de Student. El poder predictivo de las variables independientes fue determinado por regresión logística múltiple. El criterio de inclusión en el modelo fue P < 0.05, determinado con el test F. Para realizar estos estudios se utilizó el programa SPSS 11.5.

Resultados

Participaron del estudio 35 laboratorios (65% del total de la red ALAC). En la Tabla 1 se muestran las características línicas y bioquímicas de la población estudiada. Se
observa que IMC ³30 kg/m2 fue más frecuente en varones que en mujeres y la obesidad central, definida por NCEP-ATPIII, más frecuente en mujeres que en varones. La presión arterial sistólica ³130 mm Hg o diastólica ³85 mm Hg o con tratamiento, TG³150 mg/dl y glucosa ³100 mg/dl fueron más frecuentes en varones que en mujeres, mientras que C-HDL bajo fue más frecuente en mujeres que en varones. Los datos de prevalencia de SM en el total de la muestra y según el sexo y la edad, utilizando diferentes criterios de definición, son mostrados en la Tabla 2. Se observa que SM fue más frecuente en varones con cualquiera de los criterios utilizados para su definición (p = 0.0000). Respecto del criterio NCEP-ATP III, la prevalencia de SM aumentó 20.7% cuando se utilizó el criterio IDF y 17.2%
cuando se utilizó AHA/NHLBI. Cuando no se especificó el sexo, se observó un incremento significativo de la prevalencia de SM con la edad utilizando las definiciones
AHA/NHLBI y NCEP-ATP III, pero con la definición IDF el incremento fue poco significativo y solamente se observó entre las décadas 40-49 años y 50-59 años (p =
0.0167). Cuando se analizó el sexo, en varones se observaron cambios poco significativos de la prevalencia

TABLA 1.– Características demográficas y clínicas de la población estudiada



Las variables edad, sexo, actividad física, historia familiar de diabetes, situación respecto de la menopausia y nivel educativo estaban significativamente asociadas
con SM y fueron incluidas en un análisis de regresión logística múltiple en el cual SM fue la variable dependiente definida según los diferentes criterios (Tabla 3).
Todas las variables consideradas fueron predictoras de SM en el análisis multivariable; sin embargo, la edad fue un débil predictor de SM luego del ajuste por las
covariables. Los varones tenían aproximadamente el doble de riesgo para SM que las mujeres con cualquiera de los criterios. El tener bajo nivel de educación significó
56%, 59% y 51% más riesgo de padecer SM respecto de los aquellos con 12 años o más de estudios, según se utilizaran los criterios IDF, AHA/NHLBI e NCEP-ATP III
respectivamente.

TABLA 2.– Prevalencia de síndrome metabólico de acuerdo a diferentes definiciones según el sexo y la edad en empleados de Argentina

 

TABLA 3.– Predictores de síndrome metabólico en 2749 empleados de Argentina según diferentes criterios de definición


El bajo nivel de educación como predictor de SM, se asoció en forma diferente en varones y mujeres luego de ajustar por edad, actividad física, menopausia e historia
familiar de diabetes (Tabla 4). Las mujeres con educación <12 años tenían un riesgo entre 81% a 96% mayor que aquellas con educación ³12 años, según el criterio
de definición de SM que se adopte. En cambio, los varones con educación <12 años tenían un riesgo entre 36% (p=0.008) a 40% (p = 0.003) mayor que aquellos con
educación ³12 años independientemente del criterio de definición de SM que se utilice.
Se analizó el rol predictor del nivel de educación sobre los componentes de SM luego de ajustar para las covariables. En varones, el nivel de educación <12 años
fue predictor de la hipertrigliceridemia, OR = 1.46 (IC 95% 1.19-1.80) p=0.000 y en mujeres, fue predictor de: C-HDL bajo OR = 1.43 (IC 95% 1.12-1.83) p = 0.004, glucosa ³100 mg/dl OR =1.54 (IC 95% 1.13-2.11) p = 0.007, TG ³150 mg/dl OR = 1.32 (IC 95% 1.00-1.73), p = 0.047 y obesidad central, con cualquiera de los criterios de definición que se utilice, cintura >88 cm, OR = 2.18 (IC 95% 1.67-2.86) p = 0.000 o cintura >80 cm OR = 2.03 (IC 95% 1.58-2.60) p = 0.000.

Discusión

Se halló alta prevalencia de SM que afectó a un tercio de los varones y una cuarta parte de las mujeres, lo que pone de manifiesto la necesidad de su detección para la
prevención de la diabetes mellitus tipo 2 y las enfermedades cardiovasculares. Esto podría ser explicado por la mayor frecuencia en aquellos de obesidad, TG ³150 mg/
dl, presión arterial ³130/85 mm Hg, o tratados, y glucosa ³100 mg/dl.
La frecuencia de obesidad central utilizando el criterio IDF fue elevada (64.2%), por lo que la población debería ser objeto de mayores recomendaciones y controles para
disminuirla, si se tiene en cuenta su rol secretor endocrino y la relación con el riesgo cardiometabólico. Es difícil la comparación de la prevalencia de SM con otros autores a causa de las diferencias en la obtención de las muestras poblacionales y de los criterios de definición de SM. Con NCEP-ATP III, en un estudio realizado en la Argentina (Provincia de Córdoba), ciudades de Dean Funes y Oncativo13, sobre 1357 sujetos de 20 a 70 años se observó un porcentaje de SM de 23.8 y 19.0 respectivamente; en nuestro estudio, con el mismo criterio se halló 25.8 pero las edades fueron más altas (40 a 65 años). En otro estudio en Posadas (Argentina)14 en 448 empleados de 42 ± 10 años, la frecuencia de SM utilizando NCEP-ATP III fue 22.1% (27.3% en varones y 20.2% en mujeres); estos resultados son similares a los
nuestros, donde hallamos 28.2% en varones y 22.2% en mujeres (p = 0.0000).
La prevalencia hallada con el criterio NCEP-ATP III fue similar a la hallada en EE.UU. para varones de 50 a 59 años, pero más baja para mujeres6, y también a la
informada en México, 0.2715; utilizando IDF, fue igual a la informada en Australia16.

TABLA 4.– Prevalencia y Odds Ratio ajustados para síndrome metabólico en 2749 empleados, 1557 varones y 1192 mujeres, según el nivel de educación utilizando diferentes criterios de definición.

Sin embargo, en otras regiones e han encontrado valores más bajos de prevalencia de SM; así, en España el estudio MESYAS informó 0.10 en 7256 trabajadores activos de ambos sexos17. Aunque los varones tenían una prevalencia de SM más alta que las mujeres, cuando fue especificada la edad, en el grupo 60 a 65 años no hubo diferencias significativas entre sexos. Ha sido informado que el envejecimiento en las mujeres y el estado posmenopáusico están asociados con cambios en el metabolismo graso, que puede contribuir a una acumulación de tejido adiposo18. En 124 mujeres sanas se observó un incremento de MS con la transición de la menopausia hacia la posmenopausia, y la obesidad abdominal fue el componente más frecuente observado19. Sin embargo, no está bien establecido si estas alteraciones son una causa directa de la falla ovárica, o alternativamente, un resultado indirecto de la deficiencia estrogénica20.
La concordancia k fue altamente significativa entre las definiciones de SM entre los criterios de definición de SM utilizados. No se observaron diferencias significativas
en la prevalencia de SM entre los criterios IDF e AHA/ NHLBI, pero ambas fueron significativamente más altas respecto de NCEP-ATP III por utilizarse valores más bajos de corte para la circunferencia de la cintura y la glucosa. Estas observaciones coinciden bien con las informadas en EE.UU.21 donde hallaron un incremento de 20%
en la prevalencia de SM cuando se incorporó el nuevo valor de corte para la glucosa en la definición de NCEPATP III. Este cambio aumentó la sensibilidad, sin pérdidas
en la especificidad, para la identificación de sujetos con insulino-resistencia.
Se evaluó el valor predictor del nivel de educación respecto de SM como un indicador de nivel socio-económico. Las medidas de este nivel han sido generalmente
estudiadas a través de la ocupación, la educación y los ingresos. Sin embargo, la educación es muy útil por su asociación con características en el estilo de vida, porque
precede a otros indicadores como la ocupación o el nivel de ingresos, por la simplicidad para obtener los datos y porque el sujeto responde habitualmente con sinceridad; además, la educación es más estable en la vida de un sujeto que la ocupación o los ingresos22. El nivel educativo fue similar en varones y mujeres. El
bajo nivel de educación fue un fuerte predictor de SM en ambos sexos, pero mayor en las mujeres, en las cuales se asoció con un mayor número de componentes de SM,
luego de ajustar por covariables y cualquiera sea el criterio de definición de éste. El Estudio Whitehall II observó una relación inversa entre el gradiente social y la prevalencia de SM y halló que la obesidad y los componentes de SM estaban fuerte e inversamente asociados con el nivel socioeconómico23. Aunque se ha sugerido que la
enfermedad coronaria y sus factores de riesgo eran originalmente más frecuentes en las clases con nivel socioeconómico más alto, esto fue cambiando gradualmente
a través del siglo XX y actualmente los sectores con bajo nivel de educación están relativamente desprotegidos contra el riesgo coronario agudo24. Recientemente
el Estudio NHANES III25, utilizando el criterio AHA/NHLBI, informó que el riesgo de SM en las mujeres con baja educación (<12 años) era mayor que para los
varones con resultados similares a nuestro estudio. Un ingreso monetario limitado se refleja en condiciones sociales y económicas más desfavorables, las cuales
pueden incidir de manera de incrementar el riesgo para SM de una manera sexo-específica26. Los sectores de menor nivel socioeconómico tenían dietas más ricas en calorías (sobre todo hidratos de carbono), respecto de aquellos con mayor poder adquisitivo y más alto nivel de educación27. Este estudio presentó limitaciones. La elección de una muestra de empleados formales facilitó la obtención de
la muestra poblacional, pero no se incluyeron aquellos pertenecientes al sector informal que en nuestro país alcanza el 40%. Por otra parte, los empleados formales
podrían ser más sanos que el promedio general de la población en esas edades, aunque el denominado “efecto saludable en el trabajador” no ha sido suficientemente
definido28. Los resultados de este estudio son útiles para alertar
sobre la necesidad de educar a la población para el control de los factores de riesgo modificables y la práctica de hábitos saludables para disminuir el riesgo de enfermar o morir por enfermedad cardiovascular o diabetes mellitus tipo 2.

 

Agradecimientos:

Los autores agradecen a las empresas Biolinker SRL y Biodiagnostics por su colaboración con los reactivos y controles de calidad analítica.

 

Conflictos de interés:

Este estudio no presenta conflictos financieros o personales que hayan influido sobre los resultados obtenidos.

 

Apéndice
Autores del estudio IFRALAC 0001

Freundlich de Coniglio CJ, Cornelio C, y los siguientes profesionales por región, provincia y número de laboratorio de ALAC: REGION CENTRAL: Ciudad de Buenos Aires: Lab Nº 41: Winne V, Diaz Krall S, Rapela R; Lab Nº 68: Oneto
A, Aranda C, Aymard A, Schonfeld C; Provincia de Buenos
Aires : Martínez: Lab Nº 25: Hidalgo E, Hidalgo G, Cierra
Sawicz MC; Vicente López: Lab Nº 54: Molinari LA, Vivona
MA, Firpo C, Misiunas AL, Moses N; Bahía Blanca (Pcia de
Buenos Aires): Lab Nº 1: Gentili AH, Gentili RO (h), Deblauwe
G, Suarez R; Mar del Plata (Pcia de Buenos Aires): Lab Nº
4: Fares Taie FH, Márquez J, Echeverría H, Paoletti M,
Bailleau N; Junín: Lab Nº 5: Milani HL, Quattordio L, Pissaco
A; La Plata: Lab Nº 12: Pessacq V, Monachesi de Pessacq
AM, Pessacq MT, Barbere L; San Nicolás: Lab Nº 65:
Beleme CA, Beleme ML. Provincia de Santa Fe: Rosario:
Lab Nº 7: Scrigna JA, Solari MB, Serrano AM, Diez F,
Linchenco AM; Lab Nº 31: Campodonico M, Dip G, Fay F,
252 MEDICINA - Volumen 69 - Nº 2, 2009
Fay M; Rafaela: Lab Nº 67: Albrecht A, Salcedo L, Vanzini
L, Giraudo G. Provincia de Entre Ríos: Concepción del
Uruguay: Lab Nº 19: Gadea F, Peresson E, Chappuis L;
Paraná: Lab Nº 20: Sandoz S, Don L, Marroquin Delgado C.;
Colón: Lab Nº 30: Hellmers C, Hellmers LR de; Gualeguaychú:
Lab Nº 53: Raffo N, Piaggio N, Piaggio R. Provincia
de La Pampa: General Pico: Lab Nº 24: Riesco S,
Riesco O; Santa Rosa: Lab Nº 27: Rosendo M, Fernández
M, Braun S. REGION DE CUYO: Provincia de Mendoza:
Mendoza: Lab Nº 17: Pérez Elizalde R (h). REGION NEA:
Provincia de Chaco: Resistencia: Lab Nº 40: Lugo LR,
Falcón T. Provincia de Formosa: Formosa: Lab Nº 69:
Coronel G, Motter R, Molina D, Unsain M. REGION NOA:
Provincia de Jujuy: Jujuy: Lab Nº 28: Reyna C, Sleibe Rahe
E, Martínez MA; Lab Nº 22: Osuna J, MacDougall N, Siufi R,
Siufi C. Provincia de Salta: Salta: Lab Nº 61: Medrano F y
Zeitune I. Provincia de Tucumán: SM Tucumán: Lab Nº 47:
Chaila MZ, Pondal B, Manzur E, Simesen de Bielke MG,
Simesen de Bielke C. Provincia de Catamarca: Catamarca:
Lab Nº 18: Lejtman RG, Acosta GE. Provincia de La Rioja:
La Rioja: Lab Nº 52: Lozdan. REGION PATAGONIA: Provincia
de Río Negro: Cipolletti: Lab Nº 23: Kossman AJ,
Becher SC, Calvo H; Bariloche: Lab Nº 60: Bálsamo NC,
Rossi RV, Mastroiani C, Martinel Ferreira F, Arredondo C;
Viedma: Lab Nº 70: Otero JC, Salgueiro AM, Malaspina MM,
Colombo O. Provincia de Chubut: Comodoro Rivadavia:
Lab Nº 2: Reyes S, Pasotti V, Lebrun MF; Trelew: Lab Nº
11: Bensimon M, Carminatti S; Esquel: Lab Nº 44: Gerosa
L, Gerosa P, Parra I; Puerto Madryn: Lab Nº 71: Wargon
LB, González Raics C, Gamba P, Trovant H, Fernández AM.
Provincia de Santa Cruz: Río Gallegos: Lab Nº 49:
Mordacci AE, Grosso OJ, Irazoqui HI, Anglesio C, Barrera E.

 

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