Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study / Análise de aprendizado de máquina para prever resultados de saúde entre usuários de serviços de emergência no sul do Brasil: estudo de protocolo

ABSTRACT: Objective: Emergency services are essential to the organization of the health care system. Nevertheless, they face different operational difficulties, including overcrowded services, largely explained by their inappropriate use and the repeated visits from users. Although a known situation, information on the theme is scarce in Brazil, particularly regarding longitudinal user monitoring. Thus, this project aims to evaluate the predictive performance of different machine learning algorithms to estimate the inappropriate and repeated use of emergency services and mortality. Methods: To that end, a study will be conducted in the municipality of Pelotas, Rio Grande do Sul, with around five thousand users of the municipal emergency department. Results: If the study is successful, we will provide an algorithm that could be used in clinical practice to assist health professionals in decision-making within hospitals. Different knowledge dissemination strategies will be used to increase the capacity of the study to produce innovations for the organization of the health system and services. Conclusion: A high performance predictive model may be able to help decisionmaking in the emergency services, improving quality of care.

RESUMO: Objetivo: Os serviços de emergência são fundamentais na organização da rede de atenção à saúde. Não obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlotação dos serviços, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutilização dos serviços de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisão no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difusão dos conhecimentos serão utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inovações para a organização do sistema e serviços de saúde. Conclusão: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decisão nos serviços de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.

A compreensão dos separadores de resíduos sólidos em relação ao seu trabalho, saúde e ambiente / The solid residues separators comprehension about the relation of their work to health and environment

O trabalho é elemento integrante da vida das pessoas, seja ou não na sua forma assalariada, pois se vive em uma sociedade em que é o trabalho que possibilita a construção de uma identidade, não só profissional como também pessoal, além de ser meio de reconhecimento e de valorização social. Desde o início do processo de industrialização, surgiram pessoas que vivem do comércio de resíduos que, apesar de oferecer benefícios econômicos, sociais e ambientais, ainda é exercido sob péssimas condições. O presente estudo teve como questão norteadora a compreensão que os trabalhadores separadores deresíduos fazem do seu trabalho, com relação ao ambiente e a sua saúde. Desta maneira, objetivou-se compreender as relações que os trabalhadores separadores de resíduos desenvolvem entre o seu trabalho e o ambiente; entre o seu trabalho e a saúde; e identificar de que maneira estes compreendem o seu trabalho como um processo pedagógico ambiental.Dentre o referencial teórico utilizado, enfatizou-se a questão da teoria da Racionalidade Ambiental Cultural e Instrumental proposta por Enrique Leff (2007). Para obter as informações utilizou-se como caminho metodológico a pesquisa qualitativa, descritiva e exploratória. A coleta de dados processou-se através do método da entrevista semi-estruturada, aplicado defevereiro a março de 2008, a oito separadores pertencentes à associação dos trabalhadores de resíduos sólidos (ASTARR), do município de Rio Grande (RS). O processo de análise levou em consideração as categorias estabelecidas previamente: racionalidade cultural; racionalidade instrumental e relações entre trabalho e saúde. Dentre os resultados observou-se que: com relação à categoria da Racionalidade Cultural, a significação mais relatada que os separadores fazem com relação ao seu trabalho e o meio ambiente esteve associada à questão de...

Work is an important element of people?s life no matter if it is paid or not, as, in our society, it is what makes possible identity construction, not only professional but also personal, besides being a way of social recognition and valuing. Since the beginning of industrialization process there were people supported by the residues trade. Though it offers economic, social and environmental benefits, it is still done under very bad conditions. This study had as a guidance point the comprehension that separator workers have on their work as related to environment and health. In such case, we aimed at understanding the relations that residue separator workers develop concerning their work, environment and health, as well as identifying how they understand their work as an environmental pedagogical process. Among the theoretical references studied, emphasis was given to the Instrumental and Cultural Environment Rationality theory (2007). As a methodological framework, qualitative, descriptive and exploratory research was intended. A semi-structured questionnaire was used to collect data, applied from February to March 2008 to...