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</front><body><![CDATA[ <p>Instituto Nacional de Higiene, Epidemiolog&iacute;a y Microbiolog&iacute;a</p><h2>Vivienda  y salud en residentes en el municipio de Centro Habana* </h2>    <p><a href="#autor">Dr.  Erick Loucks,<span class="superscript">1</span> Dr. Alfredo Aldama,<span class="superscript">2</span>  MSc. Ana Mar&iacute;a Ibarra,<span class="superscript">3</span> Dr. Carlos Barcel&oacute;  P&eacute;rez,<span class="superscript">4</span> Dra. Raisa Guzm&aacute;n Pi&ntilde;eiro<span class="superscript">5</span>  y Dr. Bob Tate<span class="superscript">6</span></a><a name="cargo"></a>    <br> </p><h4>Resumen</h4>    <p>Se  realiz&oacute; un estudio piloto en el municipio de Centro Habana durante el verano  del a&ntilde;o 2002 para clasificar la vivienda en cuanto a su calidad ambiental,  con la determinaci&oacute;n de factores relacionados con gobierno, estr&eacute;s  percibido, biomarcadores y morbilidad respiratoria en residentes con ambientes  contrastados. Se aplic&oacute; la herramienta gu&iacute;a de salud en la vivienda  para evaluar la situaci&oacute;n sanitaria de las residencias de 48 personas estudiadas,  as&iacute; como una encuesta para buscar condiciones de vida, estr&eacute;s, factores  de riesgo, determinaci&oacute;n de tensi&oacute;n arterial (TA), indicadores antropom&eacute;tricos  y biomarcadores. Fue posible establecer una clasificaci&oacute;n en 2 grupos:  viviendas de ciudadelas y apartamentos monofamiliares. La mayor&iacute;a de los  biomarcadores se comportaron de forma temporalmente estable; el &iacute;ndice  colesterol/HDL fue mayor en residentes de viviendas mejores, as&iacute; como el  nivel de tensi&oacute;n percibida; las condiciones econ&oacute;micas y las enfermedades  respiratorias fueron relativamente similares en los ambientes estudiados.</p>    <p><i>Palabras  clave</i>: Vivienda, ciudadelas, biomarcadores, indicadores antropom&eacute;tricos,  tensi&oacute;n percibida, estr&eacute;s, condiciones de vida, situaci&oacute;n  sanitaria, factores de riesgo.</p>    <p> </p>    <p>&nbsp; </p>    <p> Recientes hallazgos se&ntilde;alan  a la vivienda como la fuente considerada de mayor riesgo para la salud de los  residentes en el municipio de Centro Habana.<span class="superscript">1,2</span>  En este sentido, se introdujeron mejor&iacute;as f&iacute;sicas en las viviendas  de ese territorio y el estado de salud de sus residentes est&aacute; actualmente  en estudio, aunque en estos momentos el impacto de esas mejor&iacute;as en la  salud resulta controversial (<i>Spiegel JM</i>,<i> Pla E</i>,<i> Chang M</i>,<i>  Bonet M</i>,<i> Tate R</i>,<i> Yassi A.</i> Evaluaci&oacute;n de la efectividad  de intervenciones para mejorar la salud en la comunidad de Cayo Hueso. Ponencia  presentada en la 129 Reuni&oacute;n de la Asociaci&oacute;n de Salud P&uacute;blica  2001. Atlanta, Georgia). Hasta ahora no se han usado &iacute;ndices fisiol&oacute;gicos  ni biomarcadores para el monitoreo de la salud en nuestro medio, y es necesario  evaluar su utilidad. En este caso, pueden emplearse varios m&eacute;todos para  aumentar la habilidad de medir diferencias en salud. Por consiguiente, el prop&oacute;sito  de este art&iacute;culo es verificar, a trav&eacute;s de la herramienta gu&iacute;a  de vivienda saludable, la diferenciaci&oacute;n de la vivienda en cuanto a su  calidad ambiental mediante la identificaci&oacute;n de las variables determinantes  de la clasificaci&oacute;n, y presentar los hallazgos sobre estr&eacute;s percibido,  biomarcadores y morbilidad respiratoria en residentes en viviendas de ambientes  contrastados. </p><h4>M&eacute;todos</h4>    <p>Para estudiar los posibles efectos  de los ambientes de la vivienda en la salud, utilizamos una combinaci&oacute;n  de encuestas, entrevistas, biomarcadores y una herramienta para medir la calidad  sanitaria de &eacute;sta. Se estudiaron un total de 48 personas en 2 grupos, 24  para cada tipo de vivienda, entre las edades de 21-45 a&ntilde;os, para lo cual  se cont&oacute; con su consentimiento para participar en el estudio y con otros  elementos, como no llevar tratamiento con esteroides en 3 semanas anteriores,  ausencia de embarazo y no realizar trabajo nocturno. El dise&ntilde;o se propone  encontrar una sensibilidad de respuesta asociada a distintos tipos de vivienda.  Se evaluaron los datos con descriptores estad&iacute;sticos, an&aacute;lisis de  varianza y de clasificaci&oacute;n y correlaci&oacute;n. </p><h6>Herramienta gu&iacute;a  de salud en la vivienda. Evaluaci&oacute;n de casas individuales</h6>    <p>Se aplic&oacute;  una cartilla sanitaria para evaluar los ambientes de las viviendas de los individuos  seleccionados, con el fin de efectuar una valoraci&oacute;n higi&eacute;nica de  las 33 viviendas donde resid&iacute;an los casos en estudio. El procedimiento  consisti&oacute; en la aplicaci&oacute;n de una ficha sanitaria de calificaci&oacute;n  de los ambientes mediante encuesta cerrada, a trav&eacute;s de entrevistas a amas  de casas y de inspecci&oacute;n higi&eacute;nica de los espacios funcionales,  as&iacute; como de facilitaciones e implementos de la vivienda por parte de un  t&eacute;cnico sanitario. La precisi&oacute;n de la herramienta en su validaci&oacute;n  nacional hab&iacute;a sido definida en un intervalo de confianza 0,99 en los l&iacute;mites  85,5 a 93,5 %. La sensibilidad de la herramienta fue adecuada seg&uacute;n distintas  tipolog&iacute;as y condiciones sanitarias de las viviendas investigadas (<i>Barcel&oacute;  C</i>, <i>Ibarra AM</i>. Herramienta el gu&iacute;a para el diagn&oacute;stico  de salud en la vivienda. III Simposio T&eacute;cnico de Vivienda Saludable, B&uacute;falo  2000. Documentos del la III Reuni&oacute;n Interamericana de Centros de Salud  en la Vivienda. La Habana; 2002. CD-Room 959-7164-12-4).</p><h6>Medida de salud  </h6>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los biomarcadores, evaluados en suero sangu&iacute;neo de los residentes  seleccionados, fueron: colesterol (total, HDL, LDL), triglic&eacute;ridos y glucosa,  obtenidos por el m&eacute;todo enzim&aacute;tico est&aacute;ndar (<i>Spiegel JM</i>,  <i>Pla E</i>, <i>Chang M</i>, <i>Bonet M</i>., <i>Tate R</i>, <i>Yassi A. </i>Evaluaci&oacute;n  de la efectividad de intervenciones para mejorar la salud en la comunidad de Cayo  Hueso. Ponencia presentada en la 129 Reuni&oacute;n de la Asociaci&oacute;n de  Salud P&uacute;blica 2001. Atlanta, Georgia). El peso se midi&oacute; por escala  electr&oacute;nica y la talla por estadi&oacute;metro (circunferencia cadera,  cintura con cent&iacute;metro) y la tensi&oacute;n arterial con esfigmoman&oacute;metro  de columna de mercurio una vez al mes durante 3 meses. La salud fue evaluada con  la aplicaci&oacute;n de la herramienta SF-36 (<i>Barcel&oacute; C</i>, <i>Ibarra  AM</i>. Herramienta el gu&iacute;a para el diagn&oacute;stico de salud en la vivienda.  III Simposio T&eacute;cnico de Vivienda Saludable, B&uacute;falo 2000. Documentos  del la III Reuni&oacute;n Interamericana de Centros de Salud en la Vivienda. La  Habana; 2002. CD-Room 959-7164-12-4), los niveles de tensi&oacute;n percibida  en los residentes por el <i>test </i>de escala 10<span class="superscript">3-6</span>  y los factores individuales de riesgos a la salud, como h&aacute;bito de fumar,  dieta, actividad f&iacute;sica y apoyo social, con la aplicaci&oacute;n de preguntas  obtenidas de la encuesta nacional sobre factores de riesgo. La metodolog&iacute;a  empleada estuvo calibrada, los instrumentos validados y los errores bajo los l&iacute;mites  permitidos.    <br> </p><h4>Resultados</h4>    <p>El an&aacute;lisis de clasificaci&oacute;n  confirma que los apartamentos de edificios multifamiliares y las viviendas monofamiliares  presentan generalmente condiciones ambientales m&aacute;s aceptables que los domicilios  existentes en cuarter&iacute;as o ciudadelas. De este modo, los apartamentos y  viviendas monofamiliares pudieran considerarse mejores, mientras los domicilios  existentes en cuarter&iacute;as ser&iacute;an los peores (fig.).</p>    <p align="center"><a href="/img/revistas/hie/v42n1/f0108104.jpg"><img src="/img/revistas/hie/v42n1/f0108104.jpg" width="214" height="138" border="0"></a></p>    
<p align="center">    <br>  FIG. Medias por factores del diagn&oacute;stico seg&uacute;n grupos de clasificaci&oacute;n</p>    <p>La  tentativa de localizar los factores esenciales del diagn&oacute;stico que hacen  expedita la clasificaci&oacute;n del tipo de vivienda en peor (cuarter&iacute;a)  y mejor (apartamento y casa monofamiliar) se encauz&oacute; a trav&eacute;s del  an&aacute;lisis discriminante por la t&eacute;cnica de la regresi&oacute;n m&iacute;nimo  cuadr&aacute;tica. Se constat&oacute; que los factores de gobierno de la clasificaci&oacute;n  son el ambiente t&eacute;rmico y el hacinamiento, a tenor de las relaciones de  los valores de los coeficientes de regresi&oacute;n y sus errores de estimaci&oacute;n.  Esto se confirma por los coeficientes de correlaci&oacute;n parcial, que en estos  casos fueron los mayores, con valores de 0,58 y 0,87, respectivamente.</p>    <p>Factores  como basura, vectores y materiales de construcci&oacute;n resultan los m&aacute;s  fuertemente asociados, seg&uacute;n los coeficientes de correlaci&oacute;n de  <i>Spearman</i>, con valores sobre 0,8, pero estos componentes del diagn&oacute;stico  no fueron de gobierno en la ecuaci&oacute;n discriminante. Los factores menos  contrastados entre los grupos son el agua de consumo y el ambiente peridomiciliario,  que resulta com&uacute;n.</p><h6>Biomarcadores</h6>    <p>Los resultados muestran  el predominio de la estabilidad de las variables investigadas en el per&iacute;odo  de tiempo del estudio, a excepci&oacute;n de la glucosa en sangre, que contrasta  en el tiempo seg&uacute;n el sexo y el tipo de vivienda (cuarter&iacute;a contra  un apartamento y vivienda monofamiliar).<span class="superscript">7-11</span></p>    <p>S&oacute;lo  la altura de los sujetos investigados, la HDL y el colesterol en sangre contrastaron  convencionalmente por an&aacute;lisis de varianza entre los grupos a nivel mejor  que 0,05. La altura responde esencialmente a las diferencias antropom&eacute;tricas  entre los hombres y mujeres, y sus diferencias entre tipolog&iacute;as de viviendas  no encuentran una base biom&eacute;dica. Los niveles de colesterol resultaron  m&aacute;s elevados en ambos sexos en viviendas con calidad medioambiental peor,  el nivel de HDL fue menor en la mujer residente en vivienda mejor y el &iacute;ndice  colesterol-HDL result&oacute; de mayor riesgo coronario en la vivienda mejor,  lo cual pudiera relacionarse m&aacute;s con los estilos de vida contrastados que  a las condiciones de la vivienda.<span class="superscript">12-14</span> <i>Diez  Roux AV</i><span class="superscript">15-17</span> reportan una disminuci&oacute;n  de la incidencia de la enfermedad coronaria con el mejoramiento de la vivienda,  aunque esta relaci&oacute;n no se corresponde con algunos factores de riesgo;  por ejemplo, se observa un perfil m&aacute;s desfavorable con respecto a los niveles  de LDL colesterol y HDL colesterol en las personas de mejores viviendas, lo que  apoya nuestro resultado. Tal vez esto se explica por el poder adquisitivo de las  personas. <i>Marmo MG</i> y <i>Davey Smith</i><span class="superscript">18</span>  no encontraron diferencias en los promedios de colesterol entre diferentes categor&iacute;as  de empleo, aunque s&iacute; entre las estaturas de los empleados (tablas 1 y 2).</p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center">Tabla  1.Valores medios de colesterol, HDL e &iacute;ndice colesterol-HDL seg&uacute;n  sexo y la calidad de la vivienda</p><table width="75%" border="1" align="center">  <tr> <td>     <div align="center">Colesterol </div></td><td>     <div align="center">Total  (mg/dL)</div></td><td>     <div align="center">HDL (mg/dL) </div></td><td>     <div align="center">&Iacute;ndice  colesterol- HDL</div></td></tr> <tr> <td>Hombres en vivienda mejor</td><td>     <div align="center">5,15</div></td><td>      <div align="center">1,28</div></td><td>     <div align="center">4,00</div></td></tr>  <tr> <td>Hombres en vivienda peor </td><td>     <div align="center">5,41</div></td><td>      <div align="center"> 1,40 </div></td><td>     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">3,86</div></td></tr>  <tr> <td>Mujeres en vivienda mejor </td><td>     <div align="center">5,26 </div></td><td>      <div align="center">1,14 </div></td><td>     <div align="center">4,60</div></td></tr>  <tr> <td>     <p>Mujeres en vivienda peor </p></td><td>     <div align="center">5,52 </div></td><td>      <div align="center">1,26 </div></td><td>     <div align="center">4,30</div></td></tr>  </table>    <p align="center">Tabla 2.<i> </i>Valores medios de las variables estudiadas  en viviendas en peor y mejor estado</p><table border="1" align="center"> <tr>  <td>     <p align="center">Variables </p></td><td>     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">Glucosa </div></td><td>      <div align="center">CT </div></td><td>     <div align="center">HDL </div></td><td>      <div align="center">TGT</div></td><td>     <div align="center">TGN </div></td><td>      <div align="center">SBP </div></td></tr> <tr> <td>     <div align="center">Vivienda  mejor </div></td><td>     <div align="center">4,80 </div></td><td>     <div align="center">5,22  </div></td><td>     <div align="center">1,19 </div></td><td>     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">1,11  </div></td><td>     <div align="center">0,94 </div></td><td>     <div align="center">117,97</div></td></tr>  <tr> <td>     <div align="center">Vivienda peor </div></td><td>     <div align="center">4,76  </div></td><td>     <div align="center">5,48 </div></td><td>     <div align="center">1,31  </div></td><td>     <div align="center">1,07 </div></td><td>     <div align="center">0,91  </div></td><td>     <div align="center">112,97</div></td></tr> <tr> <td>     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">Otras  variables</div></td><td>     <div align="center">DBP </div></td><td>     <div align="center">Altura  </div></td><td>     <div align="center">Peso </div></td><td>     <div align="center">Cintura</div></td><td>      <div align="center">Cadera</div></td><td>     <div align="center">-</div></td></tr>  <tr> <td>     <div align="center">Vivienda mejor </div></td><td>     <div align="center">77,08  </div></td><td>     <div align="center">161,48 </div></td><td>     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">66,59  </div></td><td>     <div align="center">77,85 </div></td><td>     <div align="center">95,77</div></td><td>      <div align="center">-</div></td></tr> <tr> <td>     <p align="center">Vivienda peor  </p></td><td>     <div align="center">73,16 </div></td><td>     <div align="center">165,71  </div></td><td>     <div align="center">72,46 </div></td><td>     <div align="center">78,89  </div></td><td>     <div align="center">97,54 </div></td><td>     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">-</div></td></tr>  </table>    <p>&nbsp;</p>    <p><b>Condiciones de vida y tensi&oacute;n percibida </b></p>    <p>El  sexo femenino predomin&oacute; entre los residentes. La mayor&iacute;a de los  sujetos investigados en el edificio multifamiliar eran trabajadores estatales,  mientras que el mayor n&uacute;mero de amas de casas viv&iacute;an en la cuarter&iacute;a.  La percepci&oacute;n econ&oacute;mica en los residentes de los 2 tipos de edificios  fue calificada de buena; no hay personas que consideran su situaci&oacute;n econ&oacute;mica  muy buena en el edificio peor, e igualmente sucede con la categor&iacute;a de  muy mala en el edificio mejor (tabla 3).</p>    <p align="center">Tabla 3. Percepci&oacute;n  de la situaci&oacute;n econ&oacute;mica seg&uacute;n tipo de edificio</p><table width="75%" border="1" align="center">  <tr> <td width="32%">&nbsp;</td><td width="10%">     <p align="center">Excelente </p></td><td width="7%">      <div align="center"></div></td><td width="8%">     <div align="center">Buena </div></td><td width="3%">      <div align="center"></div></td><td width="14%">     <div align="center">Regular</div></td><td width="3%">      ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center"></div></td><td width="4%">     <div align="center">Mala </div></td><td width="3%">      <div align="center"></div></td><td width="4%">     <div align="center">Muy mala</div></td><td width="3%">      <div align="center"></div></td><td width="6%">     <div align="center">Total</div></td><td width="3%">      <div align="center"></div></td></tr> <tr> <td width="32%">&nbsp;</td><td width="10%">      <div align="center">No. </div></td><td width="7%">     <div align="center">% </div></td><td width="8%">      <div align="center">No. </div></td><td width="3%">     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">% </div></td><td width="14%">      <div align="center">No.</div></td><td width="3%">     <div align="center">% </div></td><td width="4%">      <div align="center">No. </div></td><td width="3%">     <div align="center">% </div></td><td width="4%">      <div align="center">No. </div></td><td width="3%">     <div align="center">% </div></td><td width="6%">      <div align="center">No. </div></td><td width="3%">     <div align="center">%</div></td></tr>  <tr> <td width="32%">Edificio peor </td><td width="10%">     <div align="center">-  </div></td><td width="7%">     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">- </div></td><td width="8%">     <div align="center">4  </div></td><td width="3%">     <div align="center">16,7 </div></td><td width="14%">      <div align="center">12</div></td><td width="3%">     <div align="center">50,0 </div></td><td width="4%">      <div align="center">6 </div></td><td width="3%">     <div align="center">25,0 </div></td><td width="4%">      <div align="center">2 </div></td><td width="3%">     <div align="center">8,3 </div></td><td width="6%">      <div align="center">24 </div></td><td width="3%">     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">100</div></td></tr>  <tr> <td width="32%">Edificio mejor </td><td width="10%">     <div align="center">1  </div></td><td width="7%">     <div align="center">4,2 </div></td><td width="8%">      <div align="center">7</div></td><td width="3%">     <div align="center">29,2 </div></td><td width="14%">      <div align="center">15 </div></td><td width="3%">     <div align="center">62,5 </div></td><td width="4%">      <div align="center">1</div></td><td width="3%">     <div align="center">4,2</div></td><td width="4%">      <div align="center">-</div></td><td width="3%">     ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">- </div></td><td width="6%">      <div align="center">24 </div></td><td width="3%">     <div align="center">100</div></td></tr>  <tr> <td width="32%">Total </td><td width="10%">     <div align="center">1 </div></td><td width="7%">      <div align="center">2,1 </div></td><td width="8%">     <div align="center">11 </div></td><td width="3%">      <div align="center">22,9 </div></td><td width="14%">     <div align="center">27 </div></td><td width="3%">      <div align="center">56,3 </div></td><td width="4%">     <div align="center">7 </div></td><td width="3%">      ]]></body>
<body><![CDATA[<div align="center">14,6 </div></td><td width="4%">     <div align="center">2 </div></td><td width="3%">      <div align="center">4,2 </div></td><td width="6%">     <div align="center">48 </div></td><td width="3%">      <div align="center">100</div></td></tr> </table>    <p align="left">Se encontr&oacute;  relaci&oacute;n entre las condiciones de vida y el h&aacute;bito de fumar, ya  que en peores condiciones de vida hay mayor n&uacute;mero de fumadores. </p>    <p>La  morbilidad respiratoria no tiene grandes diferencias en cuanto a tipo de edificio,  pues la mayor&iacute;a de los sujetos estudiados no la han presentado. No se observan  muchas diferencias entre los que padecen alguna enfermedad y los que no la padecen.  Seg&uacute;n el tipo de edificio, la mayor&iacute;a de los encuestados padecen  al menos 1 enfermedad. Las personas encuestadas perciben por igual su salud, o  sea, entre buena y regular, sin grandes diferencias entre los tipos de edificios  estudiados. </p>    <p>La tensi&oacute;n percibida fue mayor en los residentes en  edificios buenos. Esto pudiera relacionarse con una diferenciada demanda ambiental  dependiente del est&aacute;ndar de vida. A m&aacute;s alto est&aacute;ndar mayor  demanda de calidad ambiental.</p>    <p>Se concluye que los factores de gobierno de  la discriminaci&oacute;n se hallan en el r&eacute;gimen t&eacute;rmico y en el  hacinamiento. La mayor parte de los biomarcadores evaluados en el per&iacute;odo  de estudio se comportaron de forma estable, con una ligera diferencia seg&uacute;n  sexo y calidad medioambiental de la vivienda. El &iacute;ndice colesterol-HDL  es m&aacute;s alto en residentes de viviendas mejores, principalmente en mujeres,  lo que indica un mayor riesgo coronario.    <br>     ]]></body>
<body><![CDATA[<br> Las condiciones econ&oacute;micas  son relativamente comparables en ambos tipos de edificios, y las enfermedades  respiratorias no tienen grandes diferencias.</p>    <p>El nivel de tensi&oacute;n  percibido fue mayor en residentes en viviendas con mejores condiciones. Esto pudiera  asociarse a la mayor percepci&oacute;n del riesgo en personas de m&aacute;s alto  nivel de vida.</p><h4>Agradecimientos</h4>    <p>A los Dres. Jerry Spiegel, PhD. en  Econom&iacute;a, y Annalee Yassi, PhD. en Ciencias M&eacute;dicas, por su activa  participaci&oacute;n en la realizaci&oacute;n del presente estudio.</p><h4> </h4><h4>Summary</h4>    <p>A  pilot study was conducted in the municipality of Centro Habana during the summer  of 2002 to classify housing according to its environmental quality by determining  factors related to government, perceived stress, biomarkers and respiratory morbidity  among residents with constrasted environments. The health guide tool was applied  in the house in order to evaluate the health situation of the houses of 48 studied  subjects. A survey was also done to get data about living conditions, stress,  risk factors, determination of arterial tension (AT), anthropometric indicators  and biomarkers. It was possible to make a classification into 2 groups: tenement  houses and monofamily apartments. Most of the biomarkers showed a temporarily  stable behavior.The cholesterol/HDL index was higher in the residents of better  houses, as well as the level of perceived stress. The economic conditions and  the respiratory diseases were relatively similar in the studied environments.  </p>    <p> <i>Key words</i>: Housing, tenement houses, biomarkers, anthropometric  biomarkers, perceived tension, stress, living conditions, health situation, risk  factors</p>    <p></p><h4>Referencias bibliogr&aacute;ficas </h4><ol>     <!-- ref --><li> Yassi A,  Mas P, Bonet M, Tate R, Fern&aacute;ndez N, Spiegel J, et. al. Aplicaci&oacute;n  del ecosistema al determinante de salud en Centro Habana. Ecositem Health1999:5(1):3-1     <br> </li>    <!-- ref --><li> Fern&aacute;ndez N, Tate R, Bonet M., Ca&ntilde;izares M, Mas P,  Yassi A. La percepci&oacute;n de riesgo en la comunidad de Centro Habana, Cuba.  Peri&oacute;dico Internacional de Salud Profesional y Medioambiental (1):34-43.    <br> </li>    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><li> M&eacute;todos bioqu&iacute;micos de estudio en l&iacute;pidos  y prote&iacute;nas[ Publicaci&oacute;n electr&oacute;nica] 2000[5 pantallas].Disponible  en URL: http://usuarios.arnet.com.ar/ricardo vald/guiadelTP2.    <br> </li>    <!-- ref --><li> Ware  JE, Kosinski M. Interpreting SF-36. Summary Health Measures: A response, Qual  Life Res 2001;10(5).    <br> </li>    <!-- ref --><li> Cole SR. Assessment of differential item functioning  in the perceived stress scale- 10, J Epidemol Comm Health 1999;53:319-20.    <br>  </li>    <!-- ref --><li> Berkman LF, Glass T. Social Integration, social networks, social support,  and health. En: Berkman LF, Kawachi I, eds. Social Epidemiology. New York: Oxford  University Press;2000.p.137-73.    <br> </li>    <!-- ref --><li> Francis D, Diorio J, LaPlante P,  Weaver S, Seckl JR, Meaney MJ. The role of early environmental events in regulating  neuroendocrine development. Moms, pups, stress, and glucocorticoid receptors.  Ann New York Acad of Scienc.1996;794:136-52.    <br> </li>    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><li> Rosmond R, Bjorntorp  P. The hypothalamic-pituitary-adrenal axis activity as a predictor of cardiovascular  disease, type 2 diabetes and stroke. J Internal Med 2000;247:188-97.    <br> </li>    <!-- ref --><li>  Noto DCMB, Cavera G, Cefalu AB, Caimi G, Marino G, Lo Coco L. Leuckocyte count,  diabetes mellitus and age are strong predictors of stroke in a rural population  in southern Italy: an 8-year follow-up. Atherosclerosis 2001;157:225-31.    <br> </li>    <!-- ref --><li>  Weijenberg MP, Feskens EJM, Kromhout D. White blood cell count and the risk of  coronary heart disease and all-cause mortality in elderly men. Arterioscl Thromb  &amp; Vasc Biol 1996;16:499    -503.    <br> </li>    <!-- ref --><li>Grundy SM, Pasternak R, Greenland  P, Smith S, Fuster V. Assessment of cardiovascular risk by use of multiple-risk-factor  assessment equations: a statement for health care professionals from the American  Hart Association and the American College of Cardiology. Circulation 1999;100:1481-92.    <br>  </li>    <!-- ref --><li>Yano K, Grove JS, Chen R, Rodriguez BL, Curb JD, Tracy RP. Plasma fibrinogen  as a predictor of total and cause-specific mortality in elderly Japanese-American  men. Arterioscl, thromb &amp; Vasc Biol 2001;21:1065-70.    <br> </li>    <!-- ref --><li> Rexrode  KM, Buring JE, Manson JE. Abdominal and total adiposity and risk of cornary heart  disease in men. Internat J Obes Rel Metab Dis 2001;25:1047-56.    <br> </li>    <!-- ref --><li> Elsenier.  Definiciones de NIH que trabajan grupo. Biomarkers y endpoints del sustituto en  investigaci&oacute;n cl&iacute;nica: las definiciones y el modelo conceptual.  En: Bajando GJ, ed. Biomarkers y Sustituto Endpoints: la iinvestigaci&oacute;n  cl&iacute;nica y aplicaciones. Nueva York: Elsevier;2000:1-9.    <br> </li>    <!-- ref --><li> Spiegel  JM., Bonet M, Yassi A , Mas P , Tate R., Ibarra AM. El capital social y salud  en Cuba: estudio de caso de un programa de la intervenci&oacute;n en la comunidad.  Ponencia presentada en el 129 Congreso Americano de Salud, 2001. Atlanta, Georgia.    |    <br>  </li>    <li> Starmans-Kool MJ. Bortel LM. El angi&oacute;metro de alta resoluci&oacute;n  para la valoraci&oacute;n del m&oacute;dulo el&aacute;stico. Pathol Biol 47(7);  2001:705-15.    <br> </li>    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><li> Diez Roux AV, Merkin SS, Arnett D, Chambless L, Massing  M, Nieto FJ, et. al. Neighborhood of residence and incidence of coronary heart  disease. N Engl J Med 2001;345(2):99-106.    <br> </li>    <!-- ref --><li> Marmo MG, Davey Smith.  Socio-economic differentials in health. J Health Psychol 1997;2(3):283-96.</li>    </ol>    <p>Recibido:  21 de julio de 2003.Aprobado: 14 de noviembre de 2003.    <br> Dr. Erick Loucks. Instituto  Nacional de Higiene, Epidemiolog&iacute;a y Microbiolog&iacute;a. Calle Infanta  No.1158, entre Llin&aacute;s y Clavel, Ciudad de La Habana, Cuba.</p>    <p></p>    <p></p>    <p>*  Segunda parte del trabajo publicado en el n&uacute;mero anterior de esta revista.  El presente art&iacute;culo se refiere a las condiciones de vida y salud.</p>    <p><a href="#cargo">1  PhD. en Farmacia.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 2 Doctor en Ciencias M&eacute;dicas. Investigador Titular.      <br> 3 M&aacute;ster en Salud P&uacute;blica y en Salud Ambiental. Investigadora  y Profesora Auxiliar.     <br> 4 Doctor en Ciencias Naturales y en Ciencias F&iacute;sicas.  Profesor Titular, Investigador Titular.     <br> 5 Doctor en Medicina. Especialista  de I Grado en Medicina Familiar. M&aacute;ster en Salud Ambiental.     <br> 6 PhD.  en Estad&iacute;stica.</a><a name="autor"></a> </p>      ]]></body><back>
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