RESUMO
Objetivo: Este artigo apresenta uma Revisão de Escopo (RE) para identificar estratégias preditivas na detecção do agravamento do quadro clínico de pacientes com a COVID-19. Método: A RE foi conduzida com a busca de trabalhos indexados em seis fontes de busca usando uma string de busca, critérios de inclusão e exclusão. Resultados: Mediante a execução do protocolo da RE, 329 estudos foram retornados, dos quais 9 foram selecionados ao final da análise. Na avaliação dos estudos, foi possível identificar os algoritmos utilizados na construção dos modelos de predição, as linguagens e ferramentas, a origem dos dados, bem como as variáveis mais relevantes. Conclusão: A partir dos resultados alcançados, pode-se concluir que modelos preditivos estão sendo desenvolvidos com o objetivo de auxiliar os profissionais de saúde na detecção de fatores relacionados ao agravamento da doença, mas poucos estão sendo disponibilizados, o que dificulta a utilização em um contexto real.
Objective: This article presents a Scope Review (ScR) to identify predictive strategies for detecting the worsening of the clinical picture of patients with COVID-19. Method: ScR was performed by identifying indexed articles in six search sources through a search string, inclusion, and exclusion criteria. Results: When the protocol was executed, 329 studies returned, from which 9 were summarized at the end of the analysis. Through the evaluation of the studies, it was possible to identify the algorithms used in the construction of the predictive models, the programming languages and tools, the origin of the data, as well as the most relevant variables. Conclusion: Based on the results, we conclude that predictive models developed to help health professionals detect factors related to the worsening of the disease, but few are available, which makes it complicated to use in real work contexts.
Objetivo: Este artículo presenta una Revisión del Alcance (RA) para identificar estrategias predictivas para detectar el empeoramiento del cuadro clínico de los pacientes con COVID-19. Método: La RA se realizó en la búsqueda de trabajos indexados en seis fuentes de búsqueda mediante una cadena de búsqueda, criterios de inclusión y exclusión. Resultados: Tras la ejecución del protocolo ER, se devolvieron 329 estudios, de los cuales se seleccionaron 9 al final del análisis. A través de la evaluación de los estudios, fue posible identificar los algoritmos utilizados en la construcción de los modelos de predicción, los lenguajes y herramientas, el origen de los datos, así como las variables más relevantes. Conclusión: De los resultados obtenidos se puede concluir que se están desarrollando modelos predictivos con el objetivo de ayudar a los profesionales de la salud en la detección de factores relacionados con el agravamiento de la enfermedad, pero pocos se están poniendo a disposición, lo que dificulta su uso. en un contexto real.
Assuntos
Humanos , Exacerbação dos Sintomas , Aprendizado de Máquina , Previsões , COVID-19/diagnósticoRESUMO
Objective: This article presents a Scoping Review (ScR) identify the approaches to automatically generate test cases from Cyber-Physical Systems (CPS) models, more specifically, Medical Cyber-Physical Systems (MCPS) models. Method: ScR was performed by identifying indexed articles in five electronic databases using a specific search string and selection criteria, defined in a review protocol. Results: When protocol was executed, 467 studies were returned, from which 12 were summarized. Several formal and semi-formal notations used in CPS modeling were identified, as well as tools for generating test cases for such systems. Furthermore, we present an overview of the state-of-the-art regarding automatic test case generation for such systems models. Conclusion: Based on the results, we conclude there is a research gap with regard to tools for the fully automatic test case generation in MCPS.
Objetivo: Este artigo apresenta uma Revisão de Escopo (RE) para identificar as abordagens para gerar automaticamente casos de testes a partir de modelos de Sistemas Físico-Cibernéticos (SFC), mais especificamente, Sistemas Médicos Físico-Cibernéticos (SMFC). Método: A RE foi realizada pela identificação de trabalhos indexados em cinco bases eletrônicas de dados usando termos de busca e critérios de inclusão, definidos em um protocolo de revisão. Resultados: Ao executar o protocolo foram retornados 467 estudos, dos quais sumarizaram-se 12. Foram identificadas várias notações formais e semi-formais usadas na modelagem de SFC, bem como ferramentas para gerar casos de teste para esses sistemas. Além disso, foi apresentada uma visão geral do estado da arte em relação à geração automática de casos de teste para esses modelos de sistemas. Conclusão: Com base nos resultados obtidos, conclui-se que ainda há uma lacuna de pesquisa no que diz respeito às ferramentas para a geração totalmente automática de casos de teste para SMFC.
Objectivo: En este artículo se presenta una Revisión de Alcance (RA) para identificar los enfoques para generar automáticamente casos de prueba a partir de modelos de Sistemas Físico-Cibernéticos (SFC), más específicamente, Sistemas Médicos Físico-Cibernéticos (SMFC). Método: La RA se realizó mediante la identificación de artículos indexados en cinco bases de datos electrónicas utilizando términos de búsqueda y criterios de selección, definidos en un protocolo de revisión. Resultados: Al ejecutar el protocolo se devolvieron 467 estudios, de los cuales se resumieron 12. Se han identificado varias notaciones formales y semiformales utilizadas en el modelado de SFC y SMFC, así como herramientas para generar casos de prueba para estos sistemas. Además, se presentó una descripción general del estado del arte en relación a la generación automática de casos de prueba para estos modelos de sistema. Conclusión: Con base a los resultados obtenidos, se concluye que hay una brecha de investigación con respecto a las herramientas para la generación de casos de prueba totalmente automática en MCPS.
Assuntos
Validação de Programas de Computador , Cibernética , Modelos de Assistência à SaúdeRESUMO
BACKGROUND: Controlling the COVID-19 outbreak in Brazil is a challenge due to the population's size and urban density, inefficient maintenance of social distancing and testing strategies, and limited availability of testing resources. OBJECTIVE: The purpose of this study is to effectively prioritize patients who are symptomatic for testing to assist early COVID-19 detection in Brazil, addressing problems related to inefficient testing and control strategies. METHODS: Raw data from 55,676 Brazilians were preprocessed, and the chi-square test was used to confirm the relevance of the following features: gender, health professional, fever, sore throat, dyspnea, olfactory disorders, cough, coryza, taste disorders, and headache. Classification models were implemented relying on preprocessed data sets; supervised learning; and the algorithms multilayer perceptron (MLP), gradient boosting machine (GBM), decision tree (DT), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), k-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), and logistic regression (LR). The models' performances were analyzed using 10-fold cross-validation, classification metrics, and the Friedman and Nemenyi statistical tests. The permutation feature importance method was applied for ranking the features used by the classification models with the highest performances. RESULTS: Gender, fever, and dyspnea were among the highest-ranked features used by the classification models. The comparative analysis presents MLP, GBM, DT, RF, XGBoost, and SVM as the highest performance models with similar results. KNN and LR were outperformed by the other algorithms. Applying the easy interpretability as an additional comparison criterion, the DT was considered the most suitable model. CONCLUSIONS: The DT classification model can effectively (with a mean accuracy≥89.12%) assist COVID-19 test prioritization in Brazil. The model can be applied to recommend the prioritizing of a patient who is symptomatic for COVID-19 testing.
Assuntos
Teste para COVID-19 , COVID-19 , Aprendizado de Máquina , SARS-CoV-2 , Brasil , Humanos , Modelos Logísticos , Máquina de Vetores de SuporteRESUMO
BACKGROUND: The chronic kidney disease (CKD) is a worldwide critical problem, especially in developing countries. CKD patients usually begin their treatment in advanced stages, which requires dialysis and kidney transplantation, and consequently, affects mortality rates. This issue is faced by a mobile health (mHealth) application (app) that aims to assist the early diagnosis and self-monitoring of the disease progression. METHODS: A user-centered design (UCD) approach involving health professionals (nurse and nephrologists) and target users guided the development process of the app between 2012 and 2016. In-depth interviews and prototyping were conducted along with healthcare professionals throughout the requirements elicitation process. Elicited requirements were translated into a native mHealth app targeting the Android platform. Afterward, the Cohen's Kappa coefficient statistics was applied to evaluate the agreement between the app and three nephrologists who analyzed test results collected from 60 medical records. Finally, eight users tested the app and were interviewed about usability and user perceptions. RESULTS: A mHealth app was designed to assist the CKD early diagnosis and self-monitoring considering quality attributes such as safety, effectiveness, and usability. A global Kappa value of 0.7119 showed a substantial degree of agreement between the app and three nephrologists. Results of face-to-face interviews with target users indicated a good user satisfaction. However, the task of CKD self-monitoring proved difficult because most of the users did not fully understand the meaning of specific biomarkers (e.g., creatinine). CONCLUSION: The UCD approach provided mechanisms to develop the app based on the real needs of users. Even with no perfect Kappa degree of agreement, results are satisfactory because it aims to refer patients to nephrologists in early stages, where they may confirm the CKD diagnosis.
Assuntos
Diagnóstico Precoce , Aplicativos Móveis , Insuficiência Renal Crônica/diagnóstico , Insuficiência Renal Crônica/terapia , Autocuidado , Telemedicina , Países em Desenvolvimento , Humanos , Reprodutibilidade dos Testes , Design de SoftwareRESUMO
ABSTRACT Objective: The objective of this study is to relate the use of intraoperative electromyography with surgical time, proper placement of screws, type of curve and time spent per screw in idiopathic scoliosis correction surgery in a group of surgeons from Belo Horizonte. This study used the database of protocol evaluation of patients operated in the service, and separately analyzed the results of motor and somatosensory potentials. Methods: Retrospective study of 80 patients undergoing surgery for correction of idiopathic scoliosis between December 2008 and January 2015. A single group of Belo Horizonte spine surgeons performed the intraoperative electromyographic (EMG) monitoring. EMG was performed with stimulation of pedicle screws in patients undergoing instrumentation with pedicle screws as fixation elements. Results: The sample consisted of 85% females (mean age 17 years) and 37.5% of cases had classification type 1AN of Lenke. Of the total surgical cases, 60% had EMG changes. Of the total cases analyzed, 66.3% were true positives for the result. Conclusion: Intraoperative monitoring with EMG is a very important tool for the surgical treatment of patients with scoliosis undergoing instrumentation with pedicle screws. It enables to check if the screw is located on the correct path, helping to decrease the error rate and providing corrections to the surgical approach through a change of strategies. Moreover, it contributes to decrease the time to screw positioning and the total surgical time.
RESUMO Objetivo: O objetivo deste estudo é relacionar a utilização da eletromiografia intraoperatória com tempo cirúrgico, posicionamento dos parafusos, tipo de curva e tempo por parafuso em cirurgias de correção de escoliose idiopática, em um grupo de cirurgiões de Belo Horizonte. Este trabalho utilizou o banco de dados de avaliação do protocolo de pacientes operados no serviço, e analisou separadamente os resultados do potencial motor e somatossensorial. Métodos: Estudo retrospectivo de 80 pacientes submetidos a tratamento cirúrgico para correção de escoliose idiopática no período de dezembro de 2008 e janeiro de 2015. Foi realizada a monitorização eletromiográfica (EMG) intraoperatória por um único grupo de cirurgiões de coluna de Belo Horizonte. Foi realizada EMG com estimulação dos parafusos pediculares nos pacientes submetidos à instrumentação com parafusos pediculares como elementos de fixação. Resultados: A amostra foi constituída por 85% sendo indivíduos do sexo feminino (média de idade de 17 anos) e 37,5% dos casos tinham classificação do tipo 1AN de Lenke. Do total de casos cirúrgicos, 60% apresentaram alteração EMG. Do casos analisados, 66,3% eram verdadeiros positivos para o resultado. Conclusão: A monitorização intraoperatória com EMG é uma ferramenta importante para o tratamento cirúrgico de pacientes com escoliose submetidos à instrumentação com parafusos pediculares. É possível verificar se o parafuso está localizado no trajeto correto, contribuindo para diminuição do índice de erros e propiciando correções da abordagem cirúrgica, com a mudança de estratégias. Além disso, contribui diretamente para a redução de tempo de posicionamento do parafuso e do tempo cirúrgico total.
RESUMEN Objetivo: El objetivo de este estudio es relacionar el uso de la electromiografía intraoperatoria con el tiempo quirúrgico, la colocación de los tornillos, el tipo de curva y el tiempo por tornillo en la cirugía de corrección de la escoliosis idiopática en un grupo de cirujanos de Belo Horizonte. Este trabajo utilizó la base de datos de evaluación de protocolos de los pacientes operados en el servicio y analizó los resultados de los potenciales motor y somatosensorial por separado. Métodos: Estudio retrospectivo de 80 pacientes que se sometieron a tratamiento quirúrgico para la corrección de la escoliosis idiopática entre diciembre de 2008 y enero de 2015. Un solo grupo de cirujanos de columna de Belo Horizonte realizó la monitorización electromiográfica (EMG) intraoperatoria. Se realizó EMG con la estimulación de los tornillos pediculares en pacientes sometidos a la instrumentación con tornillos pediculares como elementos de fijación. Resultados: La muestra consistió en 85% de mujeres (edad media de 17 años) y el 37,5% de los casos tenía clasificación del tipo 1AN de Lenke. Del total de los casos quirúrgicos, el 60% tenía cambio EMG. De los casos analizados, el 66,3% fueron verdaderos positivos para el resultado. Conclusión: La monitorización intraoperatoria con EMG es una herramienta importante para el tratamiento quirúrgico de los pacientes con escoliosis sometidos a la instrumentación con tornillos pediculares. Esto permite comprobar si el tornillo se encuentra en la trayectoria correcta, lo que ayuda a disminuir la tasa de errores y favorece correcciones del abordaje quirúrgico, con el cambio de las estrategias. Por otra parte, contribuye directamente a la reducción del tiempo de posicionamiento del tornillo y del tiempo quirúrgico total.
Assuntos
Humanos , Feminino , Coluna Vertebral , Eletromiografia/métodos , Parafusos Pediculares , Escoliose/cirurgiaRESUMO
Reported cases of adverse events and product recalls expose limitations of biomedical signal acquisition devices. Approximately, ninety percent of the 1.210 recalls reported by the US Food and Drug Administration (FDA) between 2006 and 2011 were of class 2 devices such as Electrocardiography (ECG) devices. We show in this paper how manufacturers of biomedical signal acquisition devices can argue effectiveness of these devices using Colored Petri Nets (CPN) models and assurance cases in Goal Structuring Notation (GSN) by means of an ECG case study. We illustrate how CPN models are used to generate effectiveness evidences in order to present them during certification. In this context, we use assurance cases in GSN to present evidences arguing effectiveness of the device. We were able to conclude based on the ECG case study that the use of CPN models of devices can decrease costs and development time once manufacturers reuse them during the development and certification process.
