Objective. Compare the influence of two preservation liquids, Euro-Collins (EC) and Perfadex (P) in the pulmonary graft function in the initial phase of lung transplant in humans. Design. Retrospective study. Scope. Lung transplant unit of the ICU of a university hospital. Patients. A total of 79 patients were subjected to a transplant of both lungs. The pulmonary grafts were preserved with EC in 23 cases and with P in 56 cases. Variables of interest. Pulmonary function was assessed on admission in the intensive care unit (ICU) with the PaO2/FiO2 ratio. Mortality, graft dysfunction stay in ICU and time of mechanical ventilation were also assessed at 30 days. Results. The PaO2/FiO2 ratio was significantly greater in the P group than in the EC both on admission (p < 0.006) and at 12 hours (p = 0.032) in the ICU. Graft dysfunction incidence was less in group P than in EC (p < 0.045). There were no differences in regards to mortality at 30 days, stay in ICU and time of mechanical ventilation between both groups. Conclusion. Preservation of the pulmonary graft with P as preservation liquid compared with EC is associated with better graft function in the initial phases of transplant of both lungs and with a decrease in the incidence of graft dysfunction

Objetivo. Comparar la influencia de dos líquidos de preservación, Euro-Collins (EC) y Perfadex (P), en la función del injerto pulmonar en la fase inicial del trasplante pulmonar en humanos. Diseño. Estudio retrospectivo. Ámbito. Unidad de trasplante pulmonar de la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) de un hospital universitario. Pacientes. Un total de 79 pacientes fueron sometidos a un trasplante bipulmonar. Los injertos pulmonares fueron preservados con EC en 23 casos y con P en 56 casos. Variables de interés. Se valoró la función pulmonar al ingreso en la UCI mediante el cociente de presión parcial de oxígeno/fracción inspirada de oxígeno (PaO2/FiO2). También se valoró la mortalidad a los 30 días, la disfunción del injerto, así como la estancia en la UCI y el tiempo de ventilación mecánica. Resultados. El cociente PaO2/FiO2 fue significativamente mejor en el grupo P que en el EC tanto al ingreso (258 ± 116 frente a 176 ± 105, p < 0,01) como a las 12 horas (313 ± 109 frente a 248 ± 116, p < 0,05) del ingreso en UCI. La incidencia de disfunción del injerto fue menor en el grupo P que en el EC (p < 0,045). No hubo diferencias en cuanto a la mortalidad a los 30 días, estancia en la UCI y el tiempo de ventilación mecánica entre ambos grupos. Conclusión. La preservación del injerto pulmonar con P como líquido de preservación, comparado con EC, se asocia con una mejor función del injerto en las fases iniciales del trasplante bipulmonar y con un descenso en la incidencia de la disfunción del injerto.

Age-period-cohort models are usually used in descriptive epidemiological studies to analyze time trends in incidence or mortality. The exact linear relationship between the three effects of these models has the effect of making the parameters of the full model impossible to estimate, which is called non-identifiability. In these notes two of the most frequently used methods to analyze age-period-cohort models will be explained. One is based on penalty functions and the other on estimable functions (drift and curvatures or deviation from linearity). Both methods will be illustrated with two examples in wich temporal trends of breast and lung cancer mortality in women from Catalonia in Spain will be studied. These examples show how the methods based on penalty functions tend to attribute the trend exclusively to a cohort effect. Consequently, the use of methods based on estimate functions is recommended.

Los modelos edad-período-cohorte suelen utilizarse en estudios de epidemiología descriptiva para analizar las tendencias de la incidencia y de la mortalidad para valorar el efecto temporal de la ocurrencia de un evento. La relación lineal exacta existente entre estos tres efectos hace que los parámetros del modelo completo no puedan estimarse, lo que se denomina no identificabilidad. En estas notas se explicarán dos de los métodos más usados para analizar modelos edad-período-cohorte: uno se basa en funciones de penalización y otro en funciones estimables (tendencia lineal y curvaturas o desviaciones). Ambos métodos se ilustrarán con dos ejemplos en el que se analizan la tendencia temporal de la mortalidad por cáncer de pulmón y mama en las mujeres de Cataluña. Estos ejemplos ilustran que los métodos basados en funciones de penalización tienden a atribuir la tendencia a un efecto cohorte exclusivo, por lo que se aconseja utilizar los métodos basados en funciones estimables.

Age-period-cohort models are usually used in descriptive epidemiological studies to analyze time trends in incidence or mortality. The exact linear relationship between the three effects of these models has the effect of making the parameters of the full model impossible to estimate, which is called non-identifiability. In these notes two of the most frequently used methods to analyze age-period-cohort models will be explained. One is based on penalty functions and the other on estimable functions (drift and curvatures or deviation from linearity). Both methods will be illustrated with two examples in wich temporal trends of breast and lung cancer mortality in women from Catalonia in Spain will be studied. These examples show how the methods based on penalty functions tend to attribute the trend exclusively to a cohort effect. Consequently, the use of methods based on estimate functions is recommended..

Los modelos edad-período-cohorte suelen utilizarse en estudios de epidemiología descriptiva para analizar las tendencias de la incidencia y de la mortalidad para valorar el efecto temporal de la ocurrencia de un evento. La relación lineal exacta existente entre estos tres efectos hace que los parámetros del modelo completo no puedan estimarse, lo que se denomina no identificabilidad. En estas notas se explicarán dos de los métodos más usados para analizar modelos edad-período-cohorte: uno se basa en funciones de penalización y otro en funciones estimables (tendencia lineal y curvaturas o desviaciones). Ambos métodos se ilustrarán con dos ejemplos en el que se analizan la tendencia temporal de la mortalidad por cáncer de pulmón y mama en las mujeres de Cataluña. Estos ejemplos ilustran que los métodos basados en funciones de penalización tienden a atribuir la tendencia a un efecto cohorte exclusivo, por lo que se aconseja utilizar los métodos basados en funciones estimables.