Evidencias de validez de la Escala de Sentimiento de Autoeficacia Docente en una muestra española / Evidence for the validity of the Teachers’ Sense of Self-Efficacy Scale in a Spanish sample

El sentimiento de autoeficacia docente (SAD) es un constructo de compleja medida pero relevante por su relación con la calidad de la educación. Con este trabajo se pretende acumular evidencias de consistencia y validez para su uso en España de una versión del Teachers’ Sense of Efficacy Scale (TSES). Los datos proceden de un colectivo español de futuros profesores de infantil, primaria y secundaria (N = 744) y se analizan desde un enfoque multivariado adecuado para escala ordinal, mediante análisis factorial confirmatorio (ULSMV) y árboles de decisión (CHAID y CART). Tras evaluar tres modelos de medida, se aportan evidencias de validez de una estructura del constructo en tres factores y 17 ítems, con índices de ajuste aceptables. Además, se avala tanto la convergencia y consistencia del constructo, como la utilidad de los ítems para la predicción de la autoeficacia docente global en los colectivos de estudiantes de grado y de máster que componen la muestra estudiada.(AU)

Teachers’ sense of self-efficacy is a hard construct to measure but is important in view of to its relationship with the quality of education. This work aims to gather evidence regarding the consistency and validity of a version ofthe Teachers’ Sense of Efficacy Scale (TSES) for use in Spain. The data come from a Spanish group of future early-years, primary and high school teachers (N= 744), and they are analysed using a multivariate approach suitable for ordinal scales, with confirmatory factor analysis (ULSMV) and decision trees (CHAID and CART). After evaluating three measurement models, evidence for the validity of a construct structure with three factors and 17 items with acceptable fit indices is provided. In addition, the convergence and consistency of the construct are both en-dorsed, as is the usefulness of the items for predicting overall teacher self-efficacy in the groups ofundergraduate and master’s students in the sam-ple studied.(AU)

Applying machine learning methods to predict the hospital re-admission within 30 days of total hip arthroplasty and hemiarthroplasty.

BACKGROUND: Total hip arthroplasty (THA) and hemiarthroplasty are common treatments for severe hip joint disease. To predict the probability of re-admission after discharge when patients are hospitalized will support providing appropriate health education and guidance. METHODS: The research aims to use logistic regression (LR), decision trees (DT), random forests (RF), and artificial neural networks (ANN) to establish predictive models and compare their performances on re-admissions within 30 days after THA or hemiarthroplasty. The data of this study includes patient demographics, physiological measurements, disease history, and clinical laboratory test results. RESULTS: There were 508 and 309 patients in the THA and hemiarthroplasty studies respectively from September 2016 to December 2018. The accuracies of the four models LR, DT, RF, and ANN in the THA experiment are 94.3%, 93.2%, 97.3%, and 93.9%, respectively. In the hemiarthroplasty experiment, the accuracies of the four models are 92.4%, 86.1%, 94.2%, and 94.8%, respectively. Among these, we found that the RF model has the best sensitivity and ANN model has the best area under the receiver operating characteristic (AUROC) score in both experiments. CONCLUSIONS: The THA experiment confirmed that the performance of the RF model is better than the other models. The key factors affecting the prognosis after THA surgery are creatinine, sodium, anesthesia duration, and dialysis. In the hemiarthroplasty experiment, the ANN model showed more accurate results. Poor kidney function increases the risk of hospital re-admission. This research highlights that RF and ANN model perform well on the hip replacement surgery outcome prediction.

Selección de indicadores de éxito en balonmano de élite a través de árboles de decisión / Performance Indicator Selection Through Decision Trees in Elite Handball

El objetivo fue analizar los indicadores de éxito en el Campeonato Europeo de balonmano masculino utilizando árboles de decisión como modelos de inteligencia artificial. Se utilizó la metodología observacional. La muestra fue compuesta por 87 partidos de los Campeonatos de Europa masculinos de selecciones de balonmano 2016 y 2018. Como resultado más importante, el modelo identificó tres variables relevantes para alcanzar una precisión elevada en la predicción de resultados de balonmano. Se concluye que la utilización de estos modelos permite reducir ampliamente la complejidad en el análisis de los indicadores de éxito en balonmano. (AU)

The aim was to analyze the performance indicators in the European Men's Handball Championship using decision trees as artificial intelligence models. The observational methodology was used. The sample was composed of 87 matches from the 2016 and 2018 Men's European Handball National Championships. As the most important result, the model identified three relevant variables to achieve high precision to predict handball results. In conclusion, the use of these models allow to greatly reduce the complexity in the analysis of the performance indicators in handball. (AU)

Simulation of the relationship between joint motion amplitude and motion damage based on algorithm / Simulação da relação entre amplitude de movimento articular e dano de movimento baseado em algoritmo / Simulación de la relación entre la amplitud del movimiento de las articulaciones y el daño por movimiento basado en algoritmo

ABSTRACT Introduction: With the continuous development of society and the continuous improvement of the economic level, the willingness of Chinese people to participate in sports is also showing an upward trend. However, how to reduce sports damage as much as possible during exercise should be a hot issue of particular concern to athletes in the sports world. Objective: It aimed to discuss the simulation of the relationship between joint motion amplitude (JMA) and motion damage (MD) via a rough set decision-making algorithm to avoid MD. Based on the rough set decision algorithm, JMA and MD models were constructed, and a motion data decision table was established. Methods: Joint change parameters and constraint conditions were set, and joint change parameters were analyzed. Moreover, the changing parameters, feature strength, and algorithm partition accuracy of the simulation model were analyzed. Results: The feature strength and the division accuracy of the rough set decision algorithm all showed good accuracy. The model constructed by such a method can well describe the relationship between JMA and MD. Conclusion: The proposed rough set decision algorithm can describe the relationship between JMA and MD scientifically and effectively, which provided reference value for sports. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Introdução: Com o desenvolvimento contínuo da sociedade e a melhoria contínua do nível econômico, a disposição do povo chinês para a prática de esportes também apresenta uma tendência ascendente. No entanto, como reduzir os danos ao esporte tanto quanto possível durante o exercício deve ser uma questão importante de particular preocupação para os atletas do mundo dos esportes. Objetivo: o objetivo foi discutir a simulação da relação entre amplitude de movimento articular (JMA) e dano de movimento (MD) por meio de um algoritmo de tomada de decisão de conjunto aproximado, para evitar MD. Com base no algoritmo de decisão de conjunto aproximado, os modelos JMA e MD foram construídos e uma tabela de decisão de dados de movimento foi estabelecida. Métodos: os parâmetros de mudança da junta e as condições de restrição foram definidos, e os parâmetros de mudança da junta foram analisados. Além disso, foram analisados os parâmetros de alteração, a força do recurso e a precisão da partição do algoritmo do modelo de simulação. Resultados: A força do recurso e a precisão da divisão do algoritmo de decisão do conjunto aproximado mostraram boa precisão. O modelo construído por esse método pode descrever bem a relação entre JMA e MD. Conclusão: O algoritmo de decisão de conjunto aproximado proposto pode descrever a relação entre JMA e MD de forma científica e eficaz, o que forneceu valor de referência para a área de esportes. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Introducción: Con el desarrollo continuo de la sociedad y la mejora continua del nivel económico, la disposición del pueblo chino a participar en deportes también está mostrando una tendencia al alza. Sin embargo, cómo reducir el daño deportivo tanto como sea posible durante el ejercicio debería ser un tema candente de especial preocupación para los atletas en el mundo del deporte. Objetivo: Su objetivo era discutir la simulación de la relación entre la amplitud del movimiento articular (JMA) y el daño por movimiento (MD) a través de un algoritmo de toma de decisiones de conjunto aproximado, para evitar MD. Con base en el algoritmo de decisión de conjunto aproximado, se construyeron modelos JMA y MD, y se estableció una tabla de decisión de datos de movimiento. Métodos: Se establecieron los parámetros de cambio de la articulación y las condiciones de restricción, y se analizaron los parámetros de cambio de la articulación. Además, se analizaron los parámetros cambiantes, la fuerza de la característica y la precisión de la partición del algoritmo del modelo de simulación. Resultados: La fuerza de la característica y la precisión de la división del algoritmo de decisión de conjunto aproximado mostraron una buena precisión. El modelo construido por tal método puede describir bien la relación entre JMA y MD. Conclusión: El algoritmo de decisión de conjunto aproximado propuesto puede describir la relación entre JMA y MD de manera científica y efectiva, lo que proporcionó un valor de referencia para el campo de los deportes. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.

Inundações e leptospirose nos municípios brasileiros no período de 2003 a 2013: utilização de técnicas de mineração de dados / Floods and leptospirosis in Brazilian municipalities from 2003 to 2013: use of data mining techniques / Inundaciones y leptospirosis en municipios brasileños durante el período de 2003 a 2013: utilización de técnicas de mineración de datos

A leptospirose se relaciona a problemas de saneamento ambiental, com incremento de casos em períodos de inundações. Levando-se em consideração as questões relacionadas a mudanças climáticas, as inundações tendem a um aumento. As inundações não atingem as populações de maneira homogênea, em geral os menos favorecidos em termos socioeconômicos são os mais acometidos. Para saber se o número de inundações aumentaria a incidência de leptospirose e sua relação com as variáveis contextuais, utilizou-se dados socioeconômicos, ambientais e de ocorrência da doença no nível municipal. Os municípios que tinham problemas no esgotamento sanitário apresentaram maior risco para a ocorrência da leptospirose. O total de inundações adquirida a partir da decretação pela autoridade municipal constituiu um importante marcador de risco para a ocorrência de leptospirose. A modelagem de árvore de regressão mostrou-se útil para estimar a ocorrência de leptospirose no Brasil.

Leptospirosis is related to problems with environmental sanitation, and the incidence tends to increase during flood periods. Considering issues related to climate change, floods can be expected to increase. Floods do not affect populations homogeneously, and communities with worse socioeconomic conditions tend to be impacted more heavily. In order to determine whether the number of floods increases the incidence of leptospirosis and its relationship to contextual variables, the study used socioeconomic, environmental, and disease occurrence data at the municipal (county) level. Municipalities suffering problems with sewage disposal showed a higher risk of leptospirosis incidence. Total flooding since the municipality's declaration of flood emergency was an important risk marker for leptospirosis incidence. Regression tree modeling proved useful for estimating leptospirosis incidence in Brazil.

La leptospirosis se relaciona con problemas de saneamiento ambiental, así como con el incremento de casos en períodos de inundaciones. Teniendo en consideración las cuestiones relacionadas con el cambio climático, las inundaciones tienden a aumentar. Las inundaciones no afectan a las poblaciones de manera homogénea, en general, los menos favorecidos en términos socioeconómicos son los más afectados. Para saber si el número de inundaciones aumentaría la incidencia de leptospirosis, y su relación con variables contextuales, se utilizaron datos socioeconómicos, ambientales y de ocurrencia de la enfermedad en el nivel municipal. Los municipios que poseían problemas en el alcantarillado sanitario presentaron un mayor riesgo para la ocurrencia de leptospirosis. El total de inundaciones sufridas a partir de su reconocimiento oficial por parte de la autoridad municipal constituyó un importante marcador de riesgo para la ocurrencia de leptospirosis. El modelo de árbol de regresión se mostró útil para estimar la ocurrencia de leptospirosis en Brasil.

Classification tree for the inference of the nursing diagnosis Fluid Volume Excess (00026) / Árbol de clasificación para la inferencia del diagnóstico de enfermería Volumen de Líquido Excesivo (00026) / Árvore de classificação para inferência do diagnóstico de enfermagem Volume de Líquido Excessivo (00026)

ABSTRACT Objective: To generate a Classification Tree for the correct inference of the Nursing Diagnosis Fluid Volume Excess (00026) in chronic renal patients on hemodialysis. Method: Methodological, cross-sectional study with patients undergoing renal treatment. The data were collected through interviews and physical evaluation, using an instrument with socio-demographic variables, related factors, associated conditions and defining characteristics of the studied diagnosis. The classification trees were generated by the Chi-Square Automation Interaction Detection method, which was based on the Chi-square test. Results: A total of 127 patients participated, of which 79.5% (101) presented the diagnosis studied. The trees included the elements "Excessive sodium intake" and "Input exceeds output", which were significant for the occurrence of the event, as the probability of occurrence of the diagnosis in the presence of these was 0.87 and 0.94, respectively. The prediction accuracy of the trees was 63% and 74%, respectively. Conclusion: The construction of the trees allowed to quantify the probability of the occurrence of Fluid Volume Excess (00026) in the studied population and the elements "Excessive sodium intake" and "Input exceeds output" were considered predictors of this diagnosis in the sample.

RESUMEN Objetivo: Generar un Árbol de Clasificación para la inferencia correcta del Diagnóstico de Enfermería Volumen de Líquido Excesivo (00026) en pacientes renales crónicos que hacen hemodiálisis. Método: Se trata de un estudio metodológico transversal con pacientes en tratamiento renal. Los datos se recogieron mediante entrevistas y evaluación física, utilizando un instrumento con variables sociodemográficas, factores relacionados, condición asociada y características definidoras del diagnóstico estudiado. Los árboles de clasificación se generaron por el método Detección de Interacción Automática del Chi-cuadrado, basado en la prueba del Chi-cuadrado. Resultados: Participaron 127 pacientes, de los cuales el 79,5% (101) presentaba el diagnóstico mencionado; los árboles incluían los elementos "Ingestión excesiva de sodio" e "Ingestión superior a la eliminación", ambos significativos para el acaecimiento del evento. Los pacientes con estos indicadores tenían probabilidades de presentar el diagnóstico de 0,87 y 0,94, y la capacidad de predicción de los árboles era del 63% y 74%, respectivamente. Conclusión: La construcción de los árboles ha permitido cuantificar la probabilidad del acaecimiento del Volumen de Líquido Excesivo (00026) en la población estudiada. Los elementos "Ingestión excesiva de sodio" e "Ingestión superior a la eliminación" están considerados como premonitores del referido diagnóstico en la muestra.

RESUMO Objetivo: Gerar Árvore de Classificação para correta inferência do Diagnóstico de Enfermagem Volume de Líquido Excessivo (00026) em pacientes renais crônicos hemodialíticos. Método: Estudo metodológico, transversal, com pacientes em tratamento renal. Os dados foram coletados por meio de entrevista e avaliação física, utilizando instrumento com variáveis sociodemográficas, fatores relacionados, condição associada e características definidoras do Diagnóstico estudado. As árvores de classificação foram geradas pelo método Chi-Square Automation Interaction Detection, que se baseou no teste do Qui-quadrado. Resultados: Participaram 127 pacientes. Apresentaram o referido diagnóstico 79,5% (101), e as árvores incluíram os elementos "Ingesta excessiva de sódio" e "Ingestão maior que a eliminação" significativos para ocorrência do evento. Os pacientes com esses indicadores tiveram probabilidade de apresentar o diagnóstico de 0.87 e 0.94, e a capacidade de predição das árvores foi de 63% e 74%, respectivamente. Conclusão: A construção das árvores permitiu quantificar a probabilidade de ocorrência de Volume de Líquido Excessivo (00026) na população estudada. Os elementos "Ingesta excessiva de sódio" e "Ingestão maior que a eliminação" foram considerados preditores do referido diagnóstico na amostra.

Predictive model of hospitalization for children and adolescents with chronic disease / Modelo predictor de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas / Modelo preditor de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica

ABSTRACT Objectives: Describe a predictive model of hospitalization frequency for children and adolescents with chronic disease. Methods: A decision tree-based model was built using a database of 141 children and adolescents with chronic disease admitted to a federal public hospital; 18 variables were included and the frequency of hospitalization was defined as the outcome. Results: The decision tree obtained in this study could properly classify 80.85% of the participants. Model reading provided an understanding that situations of greater vulnerability such as unemployment, low income, and limited or lack of family involvement in care were predictors of a higher frequency of hospitalization. Conclusions: The model suggests that nursing professionals should adopt prevention actions for modifiable factors and authorities should make investments in health promotion for non-modifiable factors. It also enhances the debate about differentiated care to these patients.

RESUMEN Objetivos: Describir un modelo predictor de frecuencia de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas. Métodos: Se construyó un modelo basado en árboles de decisión, utilizando un banco de datos de 141 niños y adolescentes con enfermedades crónicas internados en hospital público federal. Para elaborar el modelo fueron consideradas 18 variables, la frecuencia de internación fue definida como desenlace. Resultados: Se obtuvo un árbol de decisiones capaz de clasificar correctamente al 80,85% de los participantes. La lectura del modelo permitió entender que las situaciones de mayor vulnerabilidad, como desempleo, bajos ingresos, restricciones y ausencia de compromiso familiar para el cuidado, actuaron como predictoras de mayor frecuencia de internación hospitalaria. Conclusiones: El modelo sugiere a la enfermería y equipo acciones preventivas para aquellos factores modificables, e inversión en promoción de salud para los factores no modificables; fortaleciendo también el debate sobre el cuidado diferenciado para esta población.

RESUMO Objetivos: Descrever um modelo preditor de frequência de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica. Métodos: Foi construído um modelo baseado em árvore de decisão, a partir do banco de dados de 141 crianças e adolescentes, com doença crônica, internados em um hospital público federal. Para construção do modelo, foram incluídas 18 variáveis e a frequência de internação foi definida como desfecho. Resultados: Obteve-se uma árvore de decisão capaz de classificar corretamente 80,85% dos participantes. A leitura do modelo proporcionou o entendimento de que as situações de maior vulnerabilidade, como desemprego, baixa renda, restrições e ausência de envolvimento da família no cuidado, foram preditoras da maior frequência de internação hospitalar. Conclusões: O modelo sugere à enfermagem e equipe ações de prevenção para os fatores modificáveis e investimentos em promoção à saúde para os fatores não modificáveis e fortalece o debate sobre o cuidado diferenciado para esse público.

Predictive model of hospitalization for children and adolescents with chronic disease / Modelo predictor de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas / Modelo preditor de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica

ABSTRACT Objectives: Describe a predictive model of hospitalization frequency for children and adolescents with chronic disease. Methods: A decision tree-based model was built using a database of 141 children and adolescents with chronic disease admitted to a federal public hospital; 18 variables were included and the frequency of hospitalization was defined as the outcome. Results: The decision tree obtained in this study could properly classify 80.85% of the participants. Model reading provided an understanding that situations of greater vulnerability such as unemployment, low income, and limited or lack of family involvement in care were predictors of a higher frequency of hospitalization. Conclusions: The model suggests that nursing professionals should adopt prevention actions for modifiable factors and authorities should make investments in health promotion for non-modifiable factors. It also enhances the debate about differentiated care to these patients.

RESUMEN Objetivos: Describir un modelo predictor de frecuencia de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas. Métodos: Se construyó un modelo basado en árboles de decisión, utilizando un banco de datos de 141 niños y adolescentes con enfermedades crónicas internados en hospital público federal. Para elaborar el modelo fueron consideradas 18 variables, la frecuencia de internación fue definida como desenlace. Resultados: Se obtuvo un árbol de decisiones capaz de clasificar correctamente al 80,85% de los participantes. La lectura del modelo permitió entender que las situaciones de mayor vulnerabilidad, como desempleo, bajos ingresos, restricciones y ausencia de compromiso familiar para el cuidado, actuaron como predictoras de mayor frecuencia de internación hospitalaria. Conclusiones: El modelo sugiere a la enfermería y equipo acciones preventivas para aquellos factores modificables, e inversión en promoción de salud para los factores no modificables; fortaleciendo también el debate sobre el cuidado diferenciado para esta población.

RESUMO Objetivos: Descrever um modelo preditor de frequência de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica. Métodos: Foi construído um modelo baseado em árvore de decisão, a partir do banco de dados de 141 crianças e adolescentes, com doença crônica, internados em um hospital público federal. Para construção do modelo, foram incluídas 18 variáveis e a frequência de internação foi definida como desfecho. Resultados: Obteve-se uma árvore de decisão capaz de classificar corretamente 80,85% dos participantes. A leitura do modelo proporcionou o entendimento de que as situações de maior vulnerabilidade, como desemprego, baixa renda, restrições e ausência de envolvimento da família no cuidado, foram preditoras da maior frequência de internação hospitalar. Conclusões: O modelo sugere à enfermagem e equipe ações de prevenção para os fatores modificáveis e investimentos em promoção à saúde para os fatores não modificáveis e fortalece o debate sobre o cuidado diferenciado para esse público.

Pressão laboral, saúde e condições de trabalho dos professores da Educação Básica no Brasil / Presión laboral, salud y condiciones de trabajo de los profesores de Educación Básica en Brasil / Pressure to work, health status, and work conditions of schoolteachers in Basic Education in Brazil

Morbidades em geral e licenças médicas são prevalentes no grupo dos professores da Educação Básica, cuja missão é essencial para a formação dos cidadãos. O objetivo foi produzir informações sobre as características demográficas, características da escola e da rede de ensino, e situação de saúde do grupo que percebeu pressão laboral. A amostra probabilística foi calculada por seleção aleatória simples, de maneira a representar o universo de 2.229.269 professores da Educação Básica no Brasil. O questionário multitemático foi respondido ao telefone. A pergunta que deu origem à variável desfecho, "Você tem dificuldade para faltar ao trabalho mesmo quando está com dor ou outro problema de saúde?", foi testada e validada. A resposta viabilizou operacionalizar empiricamente o conceito de pressão laboral. Utilizou-se o teste do qui-quadrado de Pearson e o método de árvore de decisão na análise multivariada. O ajuste do modelo final foi avaliado por meio da estimativa de risco de classificação incorreta. As subdivisões da árvore indicam o apoio social como o primeiro determinante da pressão laboral, 55% relataram que têm dificuldade para faltar ao trabalho, mesmo quando estão com dor ou qualquer outro problema de saúde, 70% do grupo que avaliou sua saúde como ruim e muito ruim se sentiram pressionados para comparecer ao trabalho quando doentes ou com dor. Os fatores associados foram: fraco apoio social, ambiente agitado em função da indisciplina dos alunos e problema de saúde considerado como doença ocupacional. Diante das metas de valorização dos professores da Educação Básica, diferenciais de gênero e estilos de gestão, além da infraestrutura nas escolas, devem ser considerados.

Morbilidades en general y bajas médicas son prevalentes en el grupo de los profesores de Educación Básica, cuya misión es esencial para la formación de ciudadanos. El objetivo fue producir información sobre las características demográficas, características de la escuela y de la red de enseñanza, y situación de salud del grupo que percibió presión laboral. La muestra probabilística se calculó por selección aleatoria simple, de manera que represente el universo de 2.229.269 profesores de Educación Básica en Brasil. El cuestionario multitemático se respondió por teléfono. La pregunta que dio origen a la variable desenlace: ¿usted tiene dificultad para faltar al trabajo incluso cuando sufre dolor u otro problema de salud? Se probó y validó. La respuesta hizo viable visibilizar empíricamente el concepto de presión laboral. Se utilizó el test del chi-cuadrado de Pearson y el método del árbol de decisión en el análisis multivariado. El ajuste del modelo final se evaluó mediante la estimativa de riesgo de clasificación incorrecta. Las subdivisiones del árbol indican el apoyo social como el primer determinante de presión laboral, un 55% informaron que tienen dificultad para faltar al trabajo, incluso cuando sufren dolor o cualquier otro problema de salud; un 70% del grupo, que evaluó su salud como mala y muy mala, se sintió presionado para comparecer al trabajo cuando estaban enfermos o sufrían dolores. Los factores asociados fueron: escaso apoyo social, ambiente agitado en función de la indisciplina de los alumnos y problema de salud considerado como enfermedad ocupacional. Ante estas metas de valorización de los profesores de educación básica, se deben considerar diferenciales de género y estilos de gestión, además de las infraestructuras en las escuelas.

Diseases in general and work absenteeism due to illness are prevalent among schoolteachers in Basic Education, whose mission is essential for preparing future citizens. This study study aimed to produce information on demographics, characteristics of the schools and school systems, and health status of the group of teachers that felt pressured to work even when sick. The probabilistic sample was calculated by simple random selection in order to represent the total universe of 2,229,269 Brazilian schoolteachers working in Basic Education (preschool-12). Teachers answered a multi-thematic questionnaire by telephone. The question leading to the outcome variable, "Do you experience difficulty missing work even when you're feeling pain or have some other health problem?", was tested and validated. The answer allowed empirically operationalizing the concept of pressure to work when sick. The multivariate analysis used Pearson's chi-square test and the decision tree method. The final model's fit was assessed by estimating the risk of incorrect classification. The tree's subdivisions pointed to weak social support as the first determinant of pressure to work, 55% reported difficulty missing work when they were feeling pain or having some other health problem, and 70% of the group that rated their health as bad or very bad felt pressured to appear for work even when sick or in pain. The associated factors were: weak social support, an agitated workplace due to unruly students, and health problems that were considered work-related diseases. Given the goals of valuing schoolteachers in Basic Education, attention should be given to gender differences, management styles, and infrastructure in the schools.

Clinical validation of nursing diagnosis "00085 Impaired Physical Mobility" in multiple traumas victims / Validação clínica do diagnóstico de enfermagem "00085 Mobilidade Física Prejudicada" em vítimas de múltiplos traumas / Validación clínica del diagnóstico de enfermería "00085 Deterioro de la movilidad física" en víctimas de múltiples traumas

Objective: to clinically validate the nursing diagnosis "Impaired Physical Mobility", identifying its prevalence, defining characteristics, related factors, and associated conditions with the calculation of accuracy measures and generation of Decision Trees, as well as clinically and etiologically characterize the multiple traumas victims. Method: methodological, cross-sectional study of clinical validation type, using diagnostic accuracy measures and generating decision tree. Results: the sample consisted of 126 patients, 73% male, with a mean age of 38.29 years. The frequency of the nursing diagnosis studied was 88.10%; the defining characteristic with the highest prevalence was "Difficulty turning" (58.73%), with a predictive power of 98.6%; the associated condition "Alteration in bone structure integrity" stood out with 72.22%. The accuracy measures also indicated their predictive power. Conclusion: the components aforementioned were considered predictors of this diagnosis. This study contributed to improve the identification of clinical indicators associated with advanced methods of diagnostic validation, directing care and reducing the variability present in clinical situations.

Objetivo: validar clinicamente o diagnóstico de enfermagem "Mobilidade Física Prejudicada", identificando sua prevalência, características definidoras, fatores relacionados e condições associadas pelo cálculo das medidas de acurácia e geração de árvores de decisão, assim como caracterizar clínica e etiologicamente as vítimas de múltiplos traumas. Método: estudo metodológico, transversal, do tipo validação clínica com utilização das medidas de acurácia diagnóstica e geração de árvore de decisão. Resultados: a amostra foi composta de 126 pacientes, sendo 73% do sexo masculino, com média de idade de 38,29 anos. A frequência do diagnóstico de enfermagem estudado foi de 88,10%; a característica definidora com maior prevalência "Dificuldade para virar-se" (58,73%) teve um poder de predição de 98,6%; a condição associada "Alteração na integridade das estruturas ósseas" destacou-se com 72,22%. As medidas de acurácia também apontaram seu poder preditivo. Conclusão: foram considerados preditores desse diagnóstico os componentes citados acima. Este estudo contribuiu com o aprimoramento na identificação dos indicadores clínicos associados a métodos avançados de validação diagnóstica, direcionando a assistência e reduzindo a variabilidade presente nas situações clínicas.

Objetivo: validar clínicamente el diagnóstico de enfermería "Deterioro de la movilidad física", identificando su prevalencia, las características definitorias, los factores relacionados y las condiciones asociadas mediante el cálculo de las medidas de exactitud y de la elaboración de Árboles de Decisión, así como caracterizar clínica y etiológicamente las víctimas de múltiples traumas. Método: estudio metodológico, transversal, del tipo validación clínica con la utilización de medidas de exactitud diagnóstica y elaboración de árbol de decisión. Resultados: la muestra constó de 126 pacientes, el 73% del sexo masculino, con una media de edad de 38,29 años. La frecuencia del diagnóstico de enfermería en estudio fue del 88,10%; la característica definitoria con mayor prevalencia "Dificultad para girarse" (58,73%) presentó una predicción del 98,6%; la condición asociada "Pérdida de la integridad de las estructuras óseas" se destacó con el 72,22%. Las medidas de exactitud también apuntaron su poder predictivo. Conclusión: se consideraron predictores de ese diagnóstico los componentes citados. El presente estudio contribuyó a mejorar la identificación de los indicadores clínicos asociados a métodos avanzados de validación diagnóstica, orientando la atención y reduciendo la variabilidad presente en las situaciones clínicas.

Modelo preditivo de retenção no cuidado especializado em HIV/aids / Modelo predictivo de retención en el cuidado especializado en VIH/SIDA / A predictive model for retention in specialized HIV/AIDS care

O estabelecimento de metas universais voltadas ao controle do HIV/aids e a instituição do tratamento como forma de prevenção reforçam a necessidade do acompanhamento clínico continuado das pessoas vivendo com HIV/aids como um elemento indispensável ao cuidado destas, sendo a retenção no cuidado em saúde uma necessidade e um desafio. Neste estudo, objetivou-se construir um modelo preditivo de retenção de pessoas vivendo com HIV/aids no cuidado em saúde. Para tanto foi construído um modelo estatístico, árvore de decisão, com base em variáveis sociodemográficas, clínicas e relacionadas aos comportamentos em saúde, identificadas em um banco de dados que contemplava informações de 260 pessoas com HIV/aids, vinculadas a um serviço especializado no atendimento a estes indivíduos. O modelo subsidiou a identificação de nove variáveis cujos ganhos de informação foram significativos em relação à variável desfecho, provável retenção no cuidado em saúde, e à construção de 24 regras de decisão, dando origem a uma árvore com porcentual de acerto de 80,4%, as quais poderão contribuir com a identificação de possíveis estratégias no sentido de otimizar a retenção e contribuir com o alcance das metas propostas para o enfrentamento da epidemia nos próximos anos.

El estabelecimiento de metas universales dirigidas al control del VIH/SIDA, y la institución del tratamiento como forma de prevención, refuerzan la necesidad del seguimiento clínico continuado de las personas que viven con VIH/SIDA, como un elemento indispensable para el cuidado de estas, siendo la retención en el cuidado de salud una necesidad y un desafío. En este estudio, el objetivo fue construir un modelo predictivo de retención de personas viviendo con VIH/SIDA dentro del ámbito del cuidado en salud. Para tal fin, se construyó un modelo estadístico, un diagrama de árbol de decisión, en base a variables sociodemográficas, clínicas, y aquellas relacionadas con los comportamientos en salud, identificadas en un banco de datos que contemplaba información de 260 personas con VIH/SIDA, vinculadas a un servicio especializado en la atención a estos individuos. El modelo subsidió la identificación de nueve variables, cuyos réditos respecto a información fueron significativos en relación con la variable desenlace, probable retención en el cuidado en salud, y a la construcción de 24 reglas de decisión, dando origen a un árbol con un porcentaje de acierto de un 80,4%, que podría contribuir a la identificación de posibles estrategias, en el sentido de optimizar la retención y contribuir al alcance de las metas propuestas para enfrentar la epidemia en los próximos años.

The establishment of universal targets for HIV/AIDS control and the implementation of treatment as prevention reinforce the need for on-going clinical follow-up of persons living with HIV/AIDS as an essential element of their care, where retention in care is both a need and a challenge. This study aimed to create a predictive model for retention of persons living with HIV/AIDS in health care. A decision tree statistical model was created, based on sociodemographic, clinical, and health behavior variables, identified in a database with information from 260 persons with HIV/AIDS, enrolled in a specialized treatment service. The model enabled the identification of nine variables with significant information gains in relation to the outcome variable, probable retention in health care, and the development of 24 decision rules, giving rise to a decision tree with 80.4% correct answers, which can help identify possible strategies to optimize retention and contribute to achieving the proposed targets for confronting the epidemic in the coming years.

Aplicación de un árbol de decisión difusa con clasificación de ambigüedad para determinar el exceso de peso en escolares / Application of a fuzzy decision tree with ambiguity classification to determine excess weight in schoolchildren

RESUMEN La técnica del árbol de decisiones en las ciencias de la salud sirve para comprender las correlaciones entre las descripciones de los pacientes y para clasificar de forma precisa en diversas categorías. El objetivo del estudio fue analizar la exactitud de la clasificación del exceso de peso de escolares mediante la aplicación de un árbol de decisión difusa, utilizando una base de datos de Itaupú, Paraná (Brasil). Se utilizó la base de datos de una muestra conformada por 5962 estudiantes (3024 del sexo femenino y 2938 del sexo masculino), con un rango de edad entre los 6 a 17 años de edad. Las variables consideradas fueron peso, estatura y el Índice de Masa Corporal (IMC). Para clasificar los datos antropométricos de los escolares se utilizó un árbol de decisión difusa. Los resultados del aprendizaje mostraron una clasificación correcta en el sexo femenino de 2688 y en el sexo masculino de 2471 registros respectivamente. En relación a la exactitud, se determinó 84% en el sexo masculino y 89% en el sexo femenino. El Área Bajo la curva mostró valores más altos en el método Difuso y en ambos sexos (0.965-0.983), mientras que en el método clásico, fueron inferiores (0.804-0.895). De acuerdo a los resultados calculados es posible aplicar el árbol de decisión difusa para la clasificación de escolares con exceso de peso con una exactitud aceptable, además se presenta como una técnica alternativa que puede ahorrar tiempo a la hora de analizar el estado nutricional, sin embargo, no se realizó otros cálculos estadísticos que tengan que ver con la precisión y exactitud a través de métodos estadísticos convencionales y comparar con la técnica de árboles difusos.

ABSTRACT The decision tree technique in the health sciences serves to understand the correlations between the descriptions of patients and to classify accurately in various categories. The aim of the study was to analyze the accuracy of the classification of excess weight of schoolchildren through the application of a fuzzy decision tree, using a database of Itaupú, Paraná (Brazil). We used the database of a sample consisting of 5962 students (3024 female and 2938 male), with an age range between 6 to 17 years of age. The variables considered were weight, height and the Body Mass Index (BMI). To classify the anthropometric data of the students, a diffuse decision tree was used. The learning results showed a correct classification in the female sex of 2688 and in the male sex of 2471 records respectively. In relation to accuracy, 84% was determined in the male sex and 89% in the female sex. The Area under the curve showed higher values in the Fuzzy method and in both sexes (0.965-0.983), while in the classical method, they were lower (0.804-0.895). According to the calculated results it is possible to apply the fuzzy decision tree for the classification of overweight students with an acceptable accuracy, and it is presented as an alternative technique that can save time when analyzing the nutritional status, however, no other statistical calculations were made that have to do with the precision and accuracy through conventional statistical methods and compare with the technique of fuzzy trees.

Diseño de un modelo predictivo de pesquisa cardiovascular utilizando árboles de decisión: propensión de pacientes a presentar diabetes tipo 2, hipertensión arterial o dislipidemia: estudio piloto, comuna de Quellón, Chiloé / Design of a predictive model of cardiovascular screening using decision trees: propensity of patients to present type 2 diabetes, arterial hypertension or dyslipidemia: pilot study commune of Quellón, Chiloé

Introducción : En la actualidad, la Minería de Datos es cada vez más popular en el campo de la salud porque existe una necesidad de eficiencia metodológica y analítica para detectar información desconocida y valiosa en datos de salud. Objetivo : Desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de minería de datos, específicamente Arboles de Decisión, para pesquisar pacientes con propensión a desarrollar Diabetes Tipo II (DM II), Hipertensión Arterial (HTA) o Dislipidemia (DLP). Método : Se analizó el problema de los Factores de Riesgo Cardiovascular Mayores desde una perspectiva de procesos y se estudiaron las técnicas que permiten descubrir el conocimiento del fenómeno almacenado en las bases de datos de Examen de Medicina Preventiva del Adulto (EMPA) de la Población en Control Cardiovascular que presenta DM II, HTA o DLP Resultados : El Algoritmo C5, presenta un mayor poder predictivo, respecto de otros algoritmos de Árbol de Decisión. Se comprobó que las variables Edad y Circunferencia de Cintura fueron las de mayor poder de discriminación en el padecimiento de DM2, HTA o DLP. El algoritmo C5 alcanzó una precisión global de un 83,01% en la partición de prueba, luego en la misma partición el modelo logra discriminar un paciente con algunas de las patologías en el 85,25% de los casos, y uno que no presenta alguna de las patologías en un 80,27% de las oportunidades. Conclusión : La Minería de Datos y en este caso, específicamente los Modelos de Árboles de Decisión son una alternativa válida para la pesquisa cardiovascular temprana.

Introduction : Data Mining is increasingly popular in the health field because there is a need for an efficient analytical methodology to detect unknown and valuable information of health data. Objective : To develop a predictive model using data mining techniques, specifically Decision Trees, to investigate patients with a propensity to develop Type II Diabetes, Arterial Hypertension or Dyslipidemia. The data of adult patients presenting Type II diabetes, Hypertension or Dyslipidemia being followed in a preventive cardiovascular control program were analyzed with the aim of unveiling phenomena that could help develop the prediction of these risk factors. Results : With respect to other decision tree algorithms, Algorithm C 5, showed a greater predictive power. The variables age and waist circumference had the greatest power of discrimination for DM2, HTA or DLP. The C 5 algorithm reached a global precision of 83.01% in the test partition. Then, in the same partition the model managed to discriminate a patient with some of the risk factors in 85.25% of cases, and to rule out any of them in 80.27% of cases. Conclusion : Data Mining, specifically decisión tree models, is a valid alternative for early detection of cardiovascular of risk factors.

Aplicación de los árboles de decisión en la identificación de patrones de lesiones fatales por causa externa en el municipio de Pasto, Colombia / Application of decision trees in the identification of patterns of fatal injuries by external cause in the municipality of Pasto, Colombia

Resumen Introducción: La Organización Panamericana de la Salud (OPS) desde el año 1993 y la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 1996, aceptaron que la violencia es un problema de salud pública, situación que se corrobora en el Informe de Violencia y Salud, en el cual América Latina presentó una tasa de homicidios de 18 por cada 100.000 personas, y es considerada como una de las regiones más violentas del mundo. Objetivo: Detectar patrones delictivos con técnicas de minería de datos en el Observatorio del Delito del municipio de Pasto (Colombia). Materiales y métodos: Se aplicó Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), una de las metodologías utilizadas en el desarrollo de proyectos de minería de datos en los ambientes académico e industrial. La fuente de información fue el Observatorio del Delito del municipio de Pasto, donde está almacenadas las cifras históricas, limpias y transformadas sobre las lesiones de causa externa (fatales y no fatales), registrados en 11 años. Resultados: Se construyó un modelo de clasificación basado en árboles de decisión que permitió descubrir patrones de muertes por causa externa. Para el caso de homicidios, estos sucedieron en su mayoría en la Comuna 5 de Pasto, los fines de semana, en la madrugada, en el segundo semestre del año, en la vía pública y las víctimas fueron hombres adultos, de oficios varios, la causa de los homicidios fueron riñas y se produjeron con arma de fuego. Conclusión: El conocimiento generado ayudará a los organismos gubernamentales y de seguridad a tomar decisiones eficaces en lo relacionado a la implementación de planes de prevención de delitos y seguridad ciudadana.

Abstract Introduction: The Pan American Health Organization (PHO) and the World Health Organization (WHO) accepted, since the year 1993 and 1996 respectively, that violence is a public health problem, a situation that is corroborated in the report on violence and health, in which Latin America presented a homicide rate of 18 per 100,000 people, and it is considered one of the most violent regions in the world. Objective: To detect criminal patterns with data mining techniques in the Crime Observatory of the municipality of Pasto (Colombia). Materials and methods: Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) was applied, which is one of the methodologies used in the development of data mining projects in academic and industrial environments. The source of information was the Crime Observatory of the municipality of Pasto, where the historical clean and transformed figures on the injuries of external cause (fatal and nonfatal) recorded in 11 years are stored. Results: A decision tree-based classification model was built that allowed the discovery of patterns of deaths from external causes. In the case of homicide, these happened mostly in the commune 5 in Pasto under the following circumstances: during the weekends, in the early morning, in the second semester of the year and in the public thoroughfare; besides, the victims were adult men of various professions; and the cause of the homicides were quarrels and they were produced with a fire gun. Conclusion: The generated knowledge will help government and security agencies make effective decisions regarding the implementation of crime prevention and citizen security plans.

Sistema de apoyo para la toma de decisiones en termografía de glándulas mamarias / Clinical decision support system for decision making in mammary glands thermography

Resumen: Se desarrolló un sistema basado en árboles de decisión con factores de peso heurísticos orientados al diagnóstico mediante termografía mamaria. El sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas propuesto incluye árboles de decisión binarios para la clasificación estadística de algunas patologías de la glándula mamaria. Dentro de ellos, se incluyen factores de peso constantes encontrados a través de la correlación de las variables involucradas en el desarrollo de los padecimientos mamarios de acuerdo al apego estadístico de las características termográficas, así como de la información clínica complementaria (historial clínico, parámetros físicos, carga genética y hábitos, entre otros), con respecto a su incidencia diagnóstica. La certeza del sistema para los trastornos inflamatorios es de 96 %, para mastopatía fibroquística de 78 %, para necrosis grasa de 62 % y para cáncer de seno de 86 %. El 14 % de error se asocia a microcalcificaciones mismas que con la técnica termográfica reportada no es posible diferenciar. Por lo tanto, es posible catalogar el riesgo de una paciente a padecer alguna afección según los resultados arrojados después de llevar a cabo el examen térmico. Con este sistema de apoyo a la decisión se mejora la posibilidad de aplicación de pruebas de detección temprana en la población que sufre de contraindicaciones para realizarse los exámenes con otros métodos, además permite un diagnóstico integral para las demás pacientes.

Abstract: A decision tree based system with heuristic weight factors oriented to diagnosis by thermography was developed. The proposed clinical decision support system (CDSS) includes binary decision trees for statistical classification of some diseases of the mammary gland. These include weight constant factors found by the correlation of the variables involved in the development of breast disorders according to the statistical attachment of the thermal features, as well as complementary clinical information (medical history, physical parameters, genetic load and habits, among others), regarding its diagnostic incidence. The certainty of the system for inflammatory disorders is 96%, for fibrocystic mastopathy is 78 %, for fat necrosis is 62% and for breast cancer is 86%. The 14% error is associated to microcalcifications that with the reported thermographic technique it is not possible to differentiate. Thus, it is possible to catalog the risk of a patient having a condition according to the results obtained after conducting a thermal test. Then, with the CDSS the possibility of applying early detection tests in the population suffering from contraindications to perform the others is improved, in addition it allows a comprehensive diagnosis for other patients.

Social capital as a key determinant of perceived benefits of community-based marine protected areas.

Globally, marine protected areas (MPAs) have been relatively unsuccessful in meeting biodiversity objectives. To be effective, they require some alteration of people's use and access to marine resources, which they will resist if they do not perceive associated benefits. Stakeholders' support is crucial to ecological success of MPAs, and their support is likely to depend on their capacity to adapt to and benefit from MPAs. We examined the influence of social adaptive capacity (SAC) on perceived benefits of MPAs in Siquijor, Philippines, in the Coral Triangle. This region has substantial biodiversity and a population of over 120 million people, many of them dependent on marine resources for food and income. The region has many MPAs, most of which are managed under decentralized governance systems. We collected survey data from 540 households in 19 villages with associated MPAs. We evaluated the influence of multiple SAC variables (e.g., occupational multiplicity and social capital) on perceived benefits with decision trees (CHAID) and qualitatively analyzed this relationship with respect to types and recipients of benefits. Our models revealed the key role of social capital, particularly trust in leadership, in influencing perceptions of benefits (χ2 = 14.762, p = 0.000). A path analysis revealed that perceptions of distributional equity were a key mechanism through which social capital affected perceived MPA benefits (root mean-square error of approximation = 0.050). Building social capital and equity within communities could lead to more effective management of MPAs and thus to expenditure of fewer resources relative to, for example, regulation enforcement.

Técnica Árboles de decisión aplicada al método clínico en el diagnóstico del dengue / Decision tree technique applied to the clinical method in the dengue diagnosis

Introducción: el dengue es la arbovirosis más importante en términos de morbilidad, mortalidad y afectación económica, cuyo espectro clínico varía desde enfermos asintomáticos hasta casos febriles graves.Objetivo: identificar síntomas y signos con valor predictivo del dengue en pacientes pediátricos febriles mediante la técnica Árboles de decisión, con el fin de contribuir al aumento de la efectividad clínica en el diagnóstico de esta entidad.Métodos: se estudiaron 830 pacientes ingresados en el Hospital Docente Pediátrico del Cerro por síndrome febril entre enero y marzo de 2014. Para el diagnóstico serológico de caso sospechoso se realizó IgM anti-dengue. La técnica de minería de datos se aplicó a 25 variables numéricas y 21 categóricas Árboles de decisión, ambos con exactitud aproximada al 80 por ciento. El primero relativo a los síntomas y signos, identificó valor predictivo en: rash, artromialgias, leucopenia, prueba de lazo positiva, ausencia de síntomas respiratorios y fiebre con duración £ 3,5 días; este mostró 80,8 por ciento de sensibilidad y 76,6 por ciento de especificidad; el segundo, correspondiente a exámenes de laboratorio, evidenció predicción en cifras inferiores a 6,5 × 109/L de leucocitos y 173,5 células × 10 9/L en el conteo plaquetario, y reportó 77,4 y 86,4 por ciento respectivamente.Conclusiones: se identificaron síntomas, signos y resultados de laboratorio relevantes para el diagnóstico clínico del dengue, a partir de los cuales se propone una escala diagnóstica que facilita el dictamen de nuevos casos con índices de 70,9 por ciento de sensibilidad y 83,2 por ciento de especificidad(AU)

Introduction: dengue is the most important arbovirus in terms of morbidity, mortality and economic effects and its clinical spectrum ranges from asymptomatic to severely febrile cases.Objective: to detect symptoms and signs with predictive value for dengue in febrile pediatric patients through the Decision Tree technique in order to increase the clinical effectiveness of the diagnosis of such a disease.Methods: study of 830 patients with febrile syndrome admitted to Centro Habana teaching pediatric hospital from January to March, 2014. For the serological diagnosis of a suspected case, anti-dengue IgM test was performed. Data mining technique was used in 25 numerical and 21 categorical decision-tree variables, having both an approximate accuracy of 80 percent. The first one about symptoms and signs identified some predictive value in rash, arthromyalgia, leukopenia, PRUEBA DE LAZO POSITIVA, no respiratory symptoms, and fever lasting 3.5 days or longer and reached 80.8 percent sensitivity and 76.6 percent specificity and the second one included lab tests and showed predictive values in figures below 6.5 x 109/L leukocytes and 173.5 cells x 109/L in platelet count and reported sensitivity of 77.4 percent and specificity of 86.4 percent, respectively.Conclusions: some symptoms, signs and relevant lab results were identified for the clinical diagnosis of dengue, which serve as basis for the proposal of a diagnostic scale facilitating the diagnosis of new cases with a sensitivity index of 70.9 percent and a specificity index of 83.2 percent(AU)

Classification tree for the assessment of sedentary lifestyle among hypertensive / árbol de clasificación para la evaluación del estilo de vida sedentario entre las personas con hipertensión / árvore de classificação para a avaliação do estilo de vida sedentário entre pessoas com hipertensão

Objective.To develop a classification tree of clinical indicators for the correct prediction of the nursing diagnosis "Sedentary lifestyle" (SL) in people with high blood pressure (HTN). Methods. A cross-sectional study conducted in an outpatient care center specializing in high blood pressure and Mellitus diabetes located in northeastern Brazil. The sample consisted of 285 people between 19 and 59 years old diagnosed with high blood pressure and was applied an interview and physical examination, obtaining socio-demographic information, related factors and signs and symptoms that made the defining characteristics for the diagnosis under study. The tree was generated using the CHAID algorithm (Chi-square Automatic Interaction Detection). Results. The construction of the decision tree allowed establishing the interactions between clinical indicators that facilitate a probabilistic analysis of multiple situations allowing quantify the probability of an individual presenting a sedentary lifestyle. The tree included the clinical indicator Choose daily routine without exercise as the first node. People with this indicator showed a probability of 0.88 of presenting the SL. The second node was composed of the indicator Does not perform physical activity during leisure, with 0.99 probability of presenting the SL with these two indicators. The predictive capacity of the tree was established at 69.5%. Conclusion. Decision trees help nurses who care HTN people in decision-making in assessing the characteristics that increase the probability of SL nursing diagnosis, optimizing the time for diagnostic inference.

Objetivo.Desarrollar un árbol de clasificación de indicadores clínicos para la predicción correcta del diagnóstico de enfermería "Estilo de Vida Sedentario" (EVS) en personas con hipertensión arterial (HTA). Métodos. Estudio transversal, desarrollado en un centro ambulatorio especializado en hipertensión arterial y diabetes mellitus ubicado en el Noreste de Brasil. La muestra consistió en 285 personas entre 19 y 59 años con diagnóstico de hipertensión arterial a quienes se les practicó una entrevista y evaluación física, obteniéndose información sociodemográfica, factores relacionados y los signos y síntomas que conformaron las características definitorias para el diagnóstico en estudio. El árbol fue generado usando el algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection). Resultados. La construcción del árbol de decisión permitió establecer las interacciones entre los indicadores clínicos que facilita un análisis probabilístico de múltiples situaciones, posibilitando cuantificar la probabilidad de un individuo de presentar un estilo de vida sedentario. El árbol incluyó el indicador clínico Elección de una rutina diaria de bajo contenido en actividad física en el primer nodo. Las personas con este indicador mostraron una probabilidad de 0.88 de presentar el EVS. El segundo nodo fue compuesto por el indicador No realiza actividades físicas en el tiempo libre, siendo la probabilidad de presentar el EVS por los individuos con estos dos indicadores de 0.99. La capacidad predictiva del árbol se estableció en un 69.5%. Conclusión. Los árboles de decisión ayudan a los enfermeros, que prestan cuidados a personas con HTA, en la toma de decisiones para realizar una evaluación de las características que aumentan la probabilidad de ocurrencia del diagnóstico de enfermería EVS, optimizando así el tempo para la inferencia diagnóstica.

Objetivo.Desenvolver uma árvore de classificação de indicadores clínicos para a predição correta do diagnóstico de enfermagem "Estilo de vida sedentário" (EVS) em pessoas com hipertensão arterial (HTA). Métodos. Estudo transversal, desenvolvido em um Centro de atendimento ambulatorial especializado em hipertensão arterial e diabetes mellitus localizado no nordeste do Brasil. A amostra consistiu em 285 pessoas entre 19 e 59 anos com diagnóstico de hipertensão arterial às quais se aplicou uma entrevista e avaliação física, obtendo-se informação sócio-demográfica, fatores relacionados e os sinais e sintomas que compunham as características definidoras para o diagnóstico em estudo. A árvore foi gerada utilizando o algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection). Resultados. A construção da árvore de decisão permitiu estabelecer as interações entre os indicadores clínicos que facilita uma análise probabilística de múltiplas situações possibilitando quantificar a probabilidade de um indivíduo apresentar um estilo de vida sedentário. A árvore incluiu o indicador clínico Escolhe rotina diária sem exercício físico como primeiro nó. As pessoas com este indicador mostraram uma probabilidade de 0.88 de apresentar o EVS. O segundo nó foi composto pelo indicador Não realiza atividades físicas no tempo de lazer, sendo a probabilidade de apresentar o EVS com estes dois indicadores de 0.99. A Capacidade preditiva da árvore foi estabelecida em 69.5%. Conclusão. As árvores de decisão ajudam os enfermeiros que prestam cuidados a pessoas com HTA na tomada de decisão na avaliação das características que aumentam a probabilidade de ocorrência do diagnóstico de enfermagem EVS, otimizando assim o tempo para a inferência diagnóstica.

Sistema web de apoyo a las asignaciones de interconsultas para pacientes con riesgo de cáncer mamario utilizando árboles de decisión / Web system to support consultation assignments for patients at risk of breast cancer using decision trees

Se desarrolló una herramienta de tipo WEB para apoyar a los profesionales de la salud encargados de asignar interconsultas médicas a pacientes con riesgo de cáncer mamario, ocupando árboles de decisión como método para clasificar si el paciente cumple o no los requisitos para que su solicitud sea aceptada según criterios establecidos. Esta clasificación permite generar una lista de pacientes que necesitan una atención médica oportuna, información que es recopilada por el sistema para desplegar una lista ordenada según el resultado de una mamografía y la fecha de la solicitud de interconsulta. Conociendo esta lista, el profesional encargado podrá enviarla al Servicio de Orientación Médico Estadístico (SOME), entidad encargada de asignar hora y fecha a cada solicitud de interconsulta, cuya respuesta también podrá ser almacenada en el sistema. Conclusión: Mediante una demostración y posterior encuesta, el proyecto se califica como un aporte al proceso de asignación de interconsultas médicas a pacientes con riesgo de cáncer mamario.

A Web tool which is described was developed in order to give support to health care professionals which assign consultations to people in risk of breast cancer. They use the decision tree as the method to classify patients and also to determine if they meet the requirements in order to approve their application according to the criteria established by health care professionals. This classification allows generating a list of patients who need medical assistance as soon as possible. This information is gathered by the system in order to display an organized list according to the mammogram results and the date of the consultation in the application form. Once the list is done, the person in charge will be able to send the list to "Servicio de Orientación Médico Estadístico", an organization who assigns the date of consultations for each application form and also stores the answer in the system if needed. Conclusion: Through a demonstration and subsequent survey, the project qualifies as a contribution to the process of assigning medical interconsultations patients with breast cancer risk.