Marco metodologico. hrl 2013

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Health & Medicine

Published on October 13, 2014

Author: cristiandiazv

Source: slideshare.net

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Marco metodologico.

1. MARCO METODOLOGICO Dr. Cristian Díaz Vélez Editor Científico de Revista Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo Miembro del Comité Científico de la Revista Acta Médica Peruana Miembro del comité Científico. Revista Acta Médica Peruana del Colegio Médico del Perú y Revista Médica de Risaralda, Universidad Tecnológica de Pereira-Colombia.

2. DISEÑO

3. Diseños

4. Estrategias metodológicas

5. Estudios observacionales

6. JERARQUIAS DE LA EVIDENCIA Revisión sistemática / Meta-análisis de ensayos clínicos. Ensayos clínicos aleatorios y controlados Revisión sistemática / Meta-análisis de estudios de cohortes. Estudios de Cohortes Estudios de casos y controles Series de casos Reporte de casos Opinión experta

7. DISEÑO DESCRIPTIVOS

8. Series de casos • Estos estudios describen la experiencia de un paciente o un grupo de pacientes con un diagnóstico similar. • En estos estudios frecuentemente se describe una característica de una enfermedad o de un paciente, que sirven para generar nuevas hipótesis.

9. VENTAJAS: Baratos y rápidos. Ecológico Primera aproximación asociación causa-efecto. Utiles para evaluar intervenciones en la población (programas o políticas de salud). DESVENTAJAS:  Capacidad limitada de hacer inferencias causales (Falacia Ecológica)

10. Series de casos

11. Ecológicos o de correlación “CONTAMINACION AMBIENTAL Y ENFERMEDADES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS: ESTUDIO ECOLOGICO EN LA OROYA” ¿Existe correlación entre el número de consultas diarias en los servicios de urgencia por enfermedades respiratorias agudas en niños y los niveles de contaminación ambiental en La Oroya a través del año 2008?

12. Transversal ESTUDIO TRANSVERSAL, es aquel que mide en un instante determinado la frecuencia del evento de interés. Expuestos No Expuestos INICIO ESTUDIO muestra Enfermos Sanos FIN DE ESTUDIO

13. Transversal VENTAJAS: • Son relativamente sencillos y rápidos. Su costo no es tan alto. Da rápidamente un perfil de la población en cuanto a uno o más problemas de salud. Determina prevalencia de factores de riesgo. Genera hipótesis etiológicas. DESVENTAJAS: Aporta muy poco al estudio de la causalidad: No incorpora EL TIEMPO en la evaluación de los individuos. p.e. AO - HTA No son útiles en enfermedades de corta duración o baja prevalencia.

14. DISEÑO ANALITICOS

15. Casos y Controles 15

16. Casos y Controles  Estudio analítico observacional, en el que se selecciona dos grupos de sujetos de acuerdo a la presencia (casos) o ausencia del evento (controles) en estudio.  Comparación de grupos respecto a la exposición previa a factores de riesgo (FR) o protección (FP) para esclarecer su papel en la etiología de la enfermedad en estudio.  Este diseño representa una estrategia muestral del diseño de cohorte. 16

17. Diseño Casos a) Definición: Criterios diagnósticos. b) Selección: Caso incidente o prevalente. c) Fuentes de obtención: empresas, hospitales, etc. Controles a) Selección: criterios de simultaneidad y homogeneidad. b) Fuentes de obtención: hospitales, registros poblacionales con otras enfermedades, empresa de la cual provienen los casos, vecinos, etc. 17

18. Medición de la exposición  Definición de exposición.  Criterios para la clasificación.  Fuentes de información: a) Cuestionarios b) Biomarcadores c) Registros ocupacionales d) Fichas clínicas 18

19. Sesgos a) Selección b) Información c) Del entrevistador 19

20. Ventajas  Útil para estudiar enfermedades raras (de baja incidencia) o con períodos de latencia prolongados.  Permiten el estudio simultáneo de varios factores de riesgo.  Requieren comparativamente menor número de sujetos.  En general son menos costosos y duran menos tiempo. 20

21. Limitaciones  No se puede medir incidencia directamente.  Dificultad en la selección de los controles.  Mayor posibilidad de sesgos: sesgo de memoria, sesgo de confusión.  Cuando se estudian enfermedades muy raras, la elección del grupo de casos no suele ser aleatoria y se toma lo que existe. 21

22. Diseño de Cohorte Cohorte libre de enfermedad Población objetivo Expuesto No Expuesto Enfermos No Enfermos Enfermos No Enfermos TIEMPO 22

23. Estudio de Cohortes: Estudio de tipo observacional longitudinal, analítico, con sentido hacia delante. Función: Evaluar la posible existencia de una relación causa-efecto. Sujetos participantes: •no presentan la enfermedad al ser incluidos •se clasifican en grupos expuestos/no expuestos •son seguidos durante un periodo de tiempo •se comparan las tasas de incidencia de la enfermedad en los grupos de expuestos y de no expuestos. 23

24. Tipos de estudios de cohortes (I) Según el momento de inclusión de los sujetos en la cohorte: Cohortes Fijas Todos los sujetos entran a formar parte de la cohorte en el mismo momento del tiempo. Cohortes Dinámicas Los sujetos entran a formar parte de la cohorte en diferentes momentos del tiempo. 24

25. Tipos de estudios de cohortes (II) Según la posición temporal del observador: Estudios de cohortes prospectivas (o concurrentes) En el momento de iniciar el estudio, aún no se ha producido el efecto en ninguno de los sujetos sometidos a observación. Estudios de cohortes retrospectivas En el momento de iniciar el estudio, el punto final del seguimiento ya ha tenido lugar. Estudios de cohortes ambispectivas En el momento de iniciar el estudio, el período de seguimiento ya se había iniciado para alguno de los sujetos incluidos en las cohortes. 25

26. Colección de datos de estudio cohorte TIPO PASADO PRESENTE FUTURO Prospectivo E D Retrospectivo E D Prospectivo E E D

27. Principales usos de los estudios de cohorte •Ensayar hipótesis de causalidad y de riesgo •Medir la incidencia de una enfermedad o condición. •Permiten la cuantificación del riesgo •Estudiar la historia natural de la enfermedad •Explorar el efecto de exposiciones de baja frecuencia poblacional •Estudiar mas de una consecuencia para la salud derivado de exposiciones 27

28. Ventajas • Temporalidad: La exposición precede al resultado debido a que la cohorte está libre del resultado al inicio. • Eficiente para estudiar exposiciones raras • Puede ser usado para estudiar múltiples resultados • Permite cálculo de incidencia de enfermedad en expuestos y no expuestos. • Minimiza sesgo de recuerdo 28

29. Desventajas • Tendencia a ser caros (gran tamaño de muestra) y consumidores de tiempo (largos periodos de seguimiento) • Pérdidas de seguimiento. • Cuando múltiples resultados o incidencia de enfermedad específica es el resultado de interés, sesgo puede ser un serio problema • Ineficaz para estudiar enfermedades raras 29

30. Desventajas • No participación (sesgo de selección) – no puede ser asumido que aquellos que eligieron participar tuvieron la misma prevalencia de exposición o incidencia de la enfermedad, que aquellos que no participaron. • Una diferencia en la prevalencia de exposición en no participantes no sesgará los resultados. • Una diferencia en la tasa de la enfermedad entre los no participantes sesgará los resultados 30

31. Diseño Experimental Factor - causal Factor + causal Efecto Efecto Positivo Negativo Positivo Negativo Grupo testigo control Grupo de estudio experimental Medición Variable independiente Medición Variable dependiente Aplicación Variable independiente

32. Investigaciones Experimentales No clásicos Grupo experimental y de medición DESPUES Cuatros grupos de Solomón: 2 mediciones después y 2 mediciones antes y después. Cuasi – experimentales no hay grupo control no hay asignación al azar.

33. ¿Qué es un experimento? • Es elegir o realizar una acción y después observar sus consecuencias. • Es un estudio en el que se manipula intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias sobre variables dependientes (supuestos efectos) en una situación de control para el investigador.

34. DISEÑO EXPERIMENTAL • El investigador es un agente activo. • El experimento controlado constituye el ideal de la ciencia. • Son estudios en los que el investigador manipula la variable predictora (la intervención, variable independiente) y observa el efecto sobre un desenlace.

35. CARACTERISTICAS DE UN EXPERIMENTO Manipulación: • El experimentador interviene y modifica, manipula la V.I.(tratamiento o placebo) • Se manipula deliberadamente la variable independiente en cantidades o grados para analizar sus consecuencias sobre la variable dependiente

36. • Control • El experimentador introduce uno o más controles (grupo testigo) • Al grupo control no se le administra el estímulo. • Los grupos deben ser comparables entre sí (equiparables, semejantes).

37. CARACTERISTICAS DE UN EXPERIMENTO • Aleatorización (randomization) • Se asignan los sujetos a un grupo de control o experimento al azar. • Es el método para lograr la equivalencia inicial (validez interna). • Nos asegura probabilísticamente que dos o más grupos son equivalentes entre sí.

38. Ensayos clínicos Ponen a prueba hipótesis. Proveen evidencia científica sólida. Impactan sobre la práctica médica. Consagran un nuevo estándar. Generan más preguntas. Impulsan el progreso médico. P. Politi www.cancerteam.com.ar

39. Fase I Farmacología humana II Exploratoria III Comprobatoria o Terapéutica IV Efectividad Farmacovigilancia Sujetos 20 Voluntarios sanos 100-200 Enfermos muy seleccionados 250-1000 Enfermos >1000 Heterogéneos Finalidad Farmacocinética Tolerancia Dosis crecientes Dosis-respuesta Dosis respuesta óptima Dosis establecida Farmacodinamia Eficacia 3 meses Eficacia Efectividad Variables intermedias Variables clínicas Seguridad Reacciones adversas menos frecuentes Tipo Cruzados Paralelos Comparativos Tratamientos crónicos FASES DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS

40. Tienen inconvenientes... 1. PROMOTOR INDUSTRIA FARMACÉUTICA Fines: Registro y dar conocer sus fármacos 2. EFICACIA vs EFECTIVIDAD Validez externa. Grupos reducidos, homogéneos, controlados 3. EFECTOS SECUNDARIOS: No se detectan <1/10.000 4. NO SUBGRUPOS POBLACION: NIÑOS: 40% fármacos no están aprobados 67% reciben medicamentos no aprobados ANCIANOS 5. NO PREDICEN EFECTO INDIVIDUAL Sólo aportan la mejor evidencia disponible del efecto medio de una intervención, pero no el resultado en un paciente concreto

41. DISEÑO CUALITATIVOS

42. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Teoría Fundamentada (Grounded Theory) • Es un diseño cuyo propósito es desarrollar teoría basada en datos empíricos y se aplica a áreas específicas. • Provee un sentido de comprensión sólido porque “embona” en la situación en estudio,se trabaja de manera práctica y concreta y es sensible a las expresiones de los individuos. • Intenta entender los procesos sociales que tienen lugar en ambientes naturales. • Se utiliza la codificación abierta para categorizar los datos.

43. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Etnográficos • Pretenden describir y analizar ideas, creencias, significados, cococimientos y prácticas de grupos, culturas y comunidades. • Pueden ser muy amplios y abarcar la historia, geografía y los subsistemas socioeconómicos, educativo, político y cultural de un sistema social (rituales, símbolos, funciones sociales, parentesco, migraciones ,redes, etc. • Implica la descripción e interpretación profundas de un grupo, sistema social o cultural.

44. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Narrativos • Recolectar datos sobre la historia de vida y experiencias de ciertas personas para describirlas y analizarlas. • Resultan de interés los individuos en sí mismos y su entorno, incluyendo a otras personas. • Pueden referirse a toda la historia de vida de un individuo, un pasaje o época de dicha historia de vida o varios episodios.

45. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Investigacción en Acción • La finalidad es resolver un problema cotidiano e inmediato y mejorar prácticas concretas. • Su propósito fundamental se centra en aportar información que guíe la toma de decisiones para programas,procesos, y reformas estructurales. • Pretende propiciar el cambio social,transformar la realidad.

46. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Fenomenológicos • Se enfocan en las experiencias individuales subjetivas de los participantes. • Pretende reconocer las percepciones de los participantes y el significado de un fenómeno y la experiencia. • Ej;Indagar cómo se sienten,definen y entienden esa experiencia las personas que han sido secuestradas.

47. HIPOTESIS

48. Hipótesis Son explicaciones tentativas de la relación entre dos o más variables Indica lo que tratamos de probar Sus funciones son: 1. Guiar el estudio 2. Proporcionar explicaciones 3. Apoyar la prueba de teorías

49. Tipos de hipótesis Hipótesis H. de investigación Descriptiva Correlacional Causal H. Nula H. NULA H. Alternativa H. Alternativa H. Estadistica De estimación De correlación De diferencia De medias

50. Tipos de Hipótesis De investigación Proposiciones tentativas sobre la o las posibles relaciones entre dos o más variables. Correlacionales • A mayor confianza, mayor equidad. • “A mayor autoestima de los estudiantes, mejores son sus resultados académicos” • “A mayor autoestima, menor temor al éxito”

51. Tipos de Hipótesis Descriptivas • “El conocimiento sobre alfabetización científica de los profesores es bajo” • “La mayoría de los profesores tienen un bajo conocimiento sobre alfabetización científica” • “El crecimiento de Chile durante el año 2010 será de un 5 %”

52. Tipos de Hipótesis Hipótesis causales • La desintegración del matrimonio provoca baja autoestima en los hijos e hijas. X (independiente)  Y (dependiente)

53. Tipos de Hipótesis Hipotesis Nulas • Proposiciones que niegan o refutan la relación entre las variables Ejemplo: No hay relación entre la autoestima y el temor al éxito

54. Tipos de Hipótesis Hipotesis Alternativas • Son posibilidades diferentes o alternas ante las hipótesis de investigación y nula. Ejemplo: El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia más del 60% de la votación total.

55. No toda investigación cuantitativa pone a prueba una hipótesis Alcance del estudio Formulación de hipótesis Exploratorio No se formulan hipótesis Descriptivo Solo se formulan hipótesis cuando se pronostica un hecho o dato Correlacional Se formulan hipótesis correlacionales Explicativo Se formulan hipótesis causales

56. VARIABLES

57. Concepto • Una variable es operacionalizada con el fin de convertir un concepto abstracto en uno empírico, susceptible de ser medido a través de la aplicación de un instrumento. • La precisión para definir los términos tiene la ventaja de comunicar con exactitud los resultados.

58. Variable • Cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra. • Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. • Se deriva de la unidad de análisis y están contenidas en las hipótesis y en el titulo del estudio.

59. Variable • La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis. • Su misma palabra define que “debe admitir rangos de variación”. • Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto) al nivel operativo (concreto), es decir que sea observable y medible.

60. Tipos • Según el tipo de estudio: si se busca relación causa-efecto Independiente: CAUSA Dependiente: EFECTO Interviniente: actúa entre la independiente y dependiente.

61. TIPOS DE VARIABLES Por su naturaleza: Cualitativas Cuantitativas:  Discretas/continuas  Agrupadas o no agrupadas Por la naturaleza de las escalas que miden sus valores: Nominales (“distinción”) Ordinales (“distinción” + “orden”) Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”) ¡ MUY IMPORTANTE! Define el tipo de estimadores estadísticos a utilizar

62. TIPOS DE VARIABLES Ejemplos de variable nominales: Género (hombre/mujer) Lugar de nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad) Profesión (empresario, directivo de empresa, obrero....) Centro en que se cursaron los estudios (publico/privado) Razones para elegir la carrera de teleco (vocación, salario, prestigio....)

63. TIPOS DE VARIABLES Ejemplos de variable ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión) Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10 Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones) Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco posiciones) Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, indiferente, bastante de acuerdo, totalmente de acuerdo (5 posiciones) Siempre, a veces, rara vez, nunca ¡MUY IMPORTANTE! Los entrevistados tienden a situarse en las posiciones centrales. Las escalas con posiciones pares discriminan mejor.

64. TIPOS DE VARIABLES Ejemplos de variable de intervalo y razón Nº de miembros de la unidad familiar Salario Edad Renta familiar bruta Nº de meses en situación de desempleo ¡MUY IMPORTANTE! No necesitan codificación Permiten un tratamiento estadístico más rico

65. TIPOS DE VARIABLES VARIABLES INDEPENDIENTES VARIABLES INTERVINIENTES VARIABLES DEPENDIENTES EDAD COMPRENSION LECTORA ESCOLARIDAD DE LOS PADRES DOTACION DE BIBLIOTECAS METODOLOGIA

66. Clasificación • Según los valores que toma: Cualitativas o categóricas a. Dicotómicas b. Categóricas c. Ordinales Cuantitativas o numéricas a. Discretas b. Continuas c. De razón

67. Definición Operacional • Explica como se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica. • Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura. • Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.

68. Categorización o dimensiones • Cuando el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas deben especificarse en el estudio. • Ej. “recursos”, que puede hacer referencia a “recursos técnicos”, “financieros”, “ambientales”, “humanos”

69. Indicador • Es la señal que permite identificar las características de las variables. • Se da con respecto a un punto de referencia. • Son señales comparativas con respecto a contextos o a sí mismas. • Su expresión matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía. • Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. • Permite hacer “medible” la variable.

70. Indicador • Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos (la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo de oro). • Indicadores de pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los asentamientos suburbanos). • Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida). • Indicadores de desarrollo (el PIB: precio interno bruto, tasa de desempleo, la inflación, el IPC: índice de precios al consumidor).

71. Nivel de medición o escala de medición • La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación. NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar. Nominal dicotómica: sexo Nominal ppd: Color de ojos. ORDINAL: permite clasificar además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica que mide la intensidad del atributo.

72. Nivel de medición o escala de medición • INTERVALO: permite clasificar y ordenar. En una escala de este nivel el punto cero y la unidad de medición son arbitrarios, como en el caso de la temperatura en que el grado cero no implica ausencia de temperatura, sino que se designó el cero en forma arbitraria. • DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite clasificar y ordenar. Existe el cero absoluto o verdadero, es decir que el cero reflejo la ausencia de la propiedad.

73. Unidad de medida • Se refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada. • Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas. • Puede ser cualitativa: en grados de satisfacción (mucho, regular, poco), en calificaciones (excelente, regular, insuficiente), en grado de acuerdo (si y no) o (muy de acuerdo, en acuerdo, en desacuerdo) etc.

74. POBLACION

75. 79 Niveles de población Población diana Población accesible Población elegible Muestra Participantes Pregunta de investigación Accesibilidad/viabilidad Criterios de selección Tipo y tamaño muestral No colaboración /perdidas

76. 80 Algoritmo Criterios de inclusión y exclusión

77. 81 Criterios de inclusión Criterios de inclusión: son los que determinan las reglas de ingreso al estudio. Entre más rígidos sean, más pequeña será la población a la cual se extrapolen los resultados. Nota: si en el título aparece a quienes se realiza el estudio, ya no debe ir como criterio de inclusión.

78. Población diana: Médicos generales de los distritos de Chiclayo y La Victoria. a. Criterios de Inclusión: Médicos generales que laboran en Postas de salud, Centros de salud, consultorios particulares y un hospital II. b.Criterios de exclusión: Médico con labor predominantemente administrativa, con enfermedad mental incapacitante y con enfermedad orgánica severa o terminal. 82

79. 83 Criterios de Exclusión Subconjunto de individuos que cumplen con los criterios de inclusión PERO tienen características que pueden interferir con la calidad de los datos o en la interpretación de los hallazgos; determinan qué pacientes deben ser excluidos del estudio, después de haber ingresado. NO es la negación de los criterios de INCLUSION

80. Franco León Jiménez 84

81. 85 Unidad de análisis • Elemento, objeto individuo del que se toman las mediciones de la variable de interés. • En el estudio de Fibromialgia la unidad de análisis es el entrevistado en casa. • Tomado de Pérez Lu L. Clase magistral: Muestreo. Diplomado de Investigación en salud- Escuela de Medicina Humana USAT- 2013

82. 86 Unidad de muestreo • Colección de elementos incluidos en una población. • En el estudio trasversal de Fibromialgia: • Unidad de muestreo 1: Zonas de Chiclayo • Unidad de muestreo 2: Manzanas de cada zona • Unidad de muestreo 3: casas de cada manzana • Unidad de muestreo 4: persona entrevistada. • Tomado de Pérez Lu L. Clase magistral: Muestreo. Diplomado de Investigación en salud- Escuela de Medicina Humana USAT-2013

83. Muestra y muestreo

84. Errores, Errores, ERRORES Aleatorio Muestral Sistemático V = v± e Valor Verdadero en la población Valor Medido en la muestra ERROR

85. Factores que influyen ►Tipo de diseño de etudio. ►Tipo de muestreo utilizado. ►Comparación de muestras independientes o pareadas.

86. Plan de muestreo

87. ANALISIS ESTADISTICO

88. Tipos de análisis en estudios epidemiológicos • Análisis univariado: Estudios descriptivos (prevalencia, incidencia). Estimaciones puntuales de parámetros poblacionales a partir de una muestra. • Análisis bivariado: Estudios analíticos. Buscan asociación entre dos variables. Riesgo de confusión. • Análisis multivariado: Estudios analíticos. Buscan medir asociación entre dos variables ajustando por otras variables (intervinientes) que confundan la asociación o modifiquen su efecto Tomado de Lezcano, AG

89. Cálculos más comunes • Estudio descriptivo o serie de casos: – Estimar una prevalencia • Estudio analítico o comparativo: – Comparar prevalencias o incidencias entre dos grupos • Estudio de casos y controles: – Determinar fuerza de asociación (OR) entre una exposición y una enfermedad • Estudio de cohortes: – Determinar diferencias en incidencia de una enfermedad entre un grupo expuesto y otro no expuesto (RR) Tomado de Lezcano, AG

90. Tipos de análisis bivariados • Dos variables categóricas: Chi 2, Prueba exacta de Fisher • Dos variables numéricas (comparación de medias): T de student (ojo con supuestos) y técnicas no paramétricas. • Una variables numérica con una categórica: ANOVA (supuestos!) Corrección. • Normalidad y teorema de límite central.

91. Muchas Gracias….! cristiandiazv@hotmail.com

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