Uma abordagem de Análise de Decisão Multicritérios (MCDA) para identificar e priorizar critérios de tomada de decisão para tratamentos da osteoporose pós-menopausa no Sistema Único de Saúde do Brasil / A Multicriteria Decision Analysis (MCDA) framework to identify and prioritize criteria for guiding decision making for postmenopausal osteoporosis treatment in the Brazilian Public Healthcare System

Objetivo: Identificar os principais critérios e preferências na tomada de decisão em saúde para osteoporose pós-menopausa, por três grupos de stakeholders (n=3, cada): médicos; representantes de pacientes; gestores de saúde. Métodos: Uma estrutura de Análise de Decisão Multicritério (MCDA) foi realizada para gerar priorização entre tecnologias: uma revisão da literatura formou conjuntos de critérios; um painel online validou os critérios selecionados; o método AHP (Analytic Hierarchy Process) atribuiu pesos de importância para cada critério, por consenso. Resultados: Os critérios avaliados foram: eficácia (fraturas clínicas, vertebrais, não vertebrais e de quadril, densidade mineral óssea), segurança (eventos adversos e tolerabilidade), conveniência (adesão e comodidade posológica) e economia (razão de custo-efetividade incremental ­ RCEI, custo por respondedor, impacto orçamentário e custos indiretos). Fraturas clínicas e de quadril apareceram nas primeiras posições para todos os grupos. Para os médicos, fratura de quadril (26,11%) e eventos adversos (14,64%) foram os principais critérios de priorização; para os representantes dos pacientes, fratura clínica (25,09%) e de quadril (22,84%), enquanto critérios econômicos receberam os menores pesos (1,2% a 0,98%), abaixo da comodidade posológica, por exemplo (4%). Gestores públicos priorizaram RCEI (19,44%) e fratura de quadril (16,21%). Conclusões: Os resultados apresentados têm potencial para auxiliar na tomada de decisão e priorização de tratamentos para osteoporose e estão em linha ao observado em estudos de preferência nesta área terapêutica. Embora os pesos finais tenham variado entre os grupos, os desfechos de eficácia que envolvem fraturas foram os critérios priorizados.

Objective: To identify the main criteria and preferences in healthcare decision-making for postmenopausal osteoporosis according to three stakeholder groups (n=3, each): physicians, patient representatives, and public healthcare managers. Methods: A multi-Criteria Decision Analysis framework was performed to generate prioritization rankings between technologies: a literature review formed sets of criteria; an online panel validated the pre-selected criteria; the Analytic Hierarchy Process (AHP) method assigned importance weights to each criterion by consensus. Results: The final weighted average included: efficacy (clinical fractures, new vertebral, non-vertebral, hip fractures, and bone mineral density), safety (clinically significant adverse events and tolerability), convenience (adherence and dosing convenience), and economics (incremental cost-effectiveness ratio ­ ICER, cost per responder, budget impact and indirect costs). New hip and clinical fractures appeared in the top-five positions for all stakeholder groups. For physicians the main criteria were new hip fracture (26.11%) and adverse events (14.64%); similarly, for patient representatives, clinical fracture (25.09%) and new hip fracture (22.84%) were the most important ones, while economic criteria received the lowest weights (1,2% to 0,98%), below dosing convenience, for example (4%). Public healthcare managers prioritized ICER (19.44%) and new hip fractures (16.21%). Conclusions: The presented results have the potential to assist decision-making and treatment prioritization in postmenopausal osteoporosis. Although final weightings varied among stakeholders, efficacy outcomes involving fractures were the priority criteria for all of them. It is possible to observe similar results in previously published studies of preferences in osteoporosis.

Aplicabilidade de algoritmo de apoio à decisão na avaliação perineal para o parto / Aplicabilidad de algoritmo para respaldar la decisión en la evaluación perineal para el parto / Applicability of decision support algorithm in perineal assessment for childbirth

Resumo Objetivo Desenvolver um algoritmo para avaliação perineal na assistência ao parto e aferir sua aplicabilidade e acurácia utilizando um protótipo de sistema de suporte à decisão. Métodos Pesquisa aplicada de desenvolvimento tecnológico, constituída pela construção de algoritmo, avaliação por profissionais com expertise na área, criação de um protótipo de Sistema de Apoio à Decisão usando ferramentas on-line e avaliação de sua aplicabilidade e acurácia durante a assistência a 305 partos realizados por enfermeiros. Os dados foram analisados por estatística descritiva, teste Qui-quadrado e exato de Fisher além do coeficiente de Kappa para avaliar a concordância entre o procedimento indicado pelo sistema e o realizado pelo profissional. Resultados Houve concordância entre a sugestão do algoritmo e a decisão do profissional em 93,1% dos partos; em 6,9% o profissional decidiu caminhos opostos ao recomendado. Os profissionais que optaram por seguir a sugestão do algoritmo obtiveram como desfecho a integridade perineal ou a ocorrência de lacerações de 1°grau. Os que optaram por não seguir a recomendação houve ocorrência de lacerações de 2º ou 3º graus em 28,6% das parturientes. Já na análise de acurácia, o algoritmo sugeriu que a episiotomia deveria ser realizada em 45 dos 305 partos assistidos. Verificou-se associação entre divergências de conduta e número de eventos adversos (p=0,001). Conclusão O algoritmo mostrou-se ferramenta útil para a avaliação perineal na assistência ao parto.

Resumen Objetivo Desarrollar un algoritmo para la evaluación perineal en la asistencia al parto y determinar su aplicabilidad y precisión utilizando un prototipo de sistema para respaldar la decisión. Métodos Investigación aplicada de desarrollo tecnológico, constituida mediante la construcción del algoritmo, evaluación de profesionales con experiencia en el área, creación de un prototipo de Sistema para Respaldar la Decisión usando herramientas en línea y evaluación de su aplicabilidad y precisión durante la atención a 305 partos realizados por enfermeros. Los datos fueron analizados mediante estadística descriptiva, prueba χ2 de Pearson y prueba exacta de Fisher, además del coeficiente Kappa para evaluar la concordancia entre el procedimiento indicado por el sistema y el realizado por el profesional. Resultados Hubo concordancia entre la sugerencia del algoritmo y la decisión del profesional en el 93,1 % de los partos, en el 6,9 % el profesional decidió un camino opuesto al recomendado. Los profesionales que optaron por seguir la sugerencia del algoritmo obtuvieron como resultado la integridad perineal o episodios de desgarro de primer grado. Los que optaron por no seguir la recomendación, tuvieron episodios de desgarros de segundo y tercer grado en el 28,6 % de las parturientas. Por otro lado, en el análisis de precisión, el algoritmo sugirió que la episiotomía debería ser realizada en 45 de los 305 partos atendidos. Se verificó relación entre divergencias de conducta y número de eventos adversos (p=0,001). Conclusión El algoritmo demostró ser una herramienta útil para la evaluación perineal en la atención a partos.

Abstract Objective To develop an algorithm for perineal assessment in childbirth care and assess its applicability and accuracy using a decision support system prototype. Methods This is applied research of technological development, consisting of the construction of an algorithm, assessment by professionals with expertise in the area, creation of a Decision Support System prototype using online tools and assessment of its applicability and accuracy during care for 305 childbirths performed by nurses. Data were analyzed using descriptive statistics, chi-square and Fisher's exact tests, in addition to the Kappa coefficient to assess the agreement between the procedure indicated by the system and that performed by professionals. Results There was agreement between the algorithm's suggestion and professional decision in 93.1% of childbirths. In 6.9%, professionals decided opposite paths to the recommended one. The professionals who chose to follow the algorithm's suggestion had perineal integrity or the occurrence of first-degree tear as an outcome. Those who chose not to follow the recommendation had second- or third-degree tears in 28.6% of parturient women. In the accuracy analysis, the algorithm suggested that episiotomy should be performed in 45 of the 305 assisted childbirths. There was an association between divergences in conduct and the number of adverse events (p=0.001). Conclusion The algorithm proved to be a useful tool for perineal assessment in childbirth care.

Avaliação de modelos de predição para ocorrência de malária no estado do Amapá, 1997-2016: um estudo ecológico / Evaluación de modelos de predicción para la ocurrencia de aparición de la malaria en el estado del Amapá, Brasil, 1997-2016: un estudio ecológico / Evaluation of prediction models for the occurrence of malaria in the state of Amapá, Brazil, 1997-2016: an ecological study

Objetivo: Avaliar a capacidade preditiva de diferentes modelos de série temporal de casos de malária no estado do Amapá, Brasil, no período 1997-2016. Métodos: Estudo ecológico de séries temporais com casos de malária registrados no Amapá. Foram utilizados dez modelos estatísticos determinísticos ou estocásticos para simulação e teste em horizontes de previsão de 3, 6 e 12 meses. Resultados: O teste inicial mostrou que a série é estacionária. Os modelos determinísticos apresentaram melhor desempenho do que os modelos estocásticos. O modelo ARIMA apresentou erros absolutos menores do que 2% na escala logarítmica e erros relativos 3,4-5,8 vezes menores em relação ao modelo nulo. A predição de casos futuros de malária nos horizontes de 6 e 12 meses de antecedência foi possível. Conclusão: Recomenda-se o uso de modelo ARIMA para a previsão de cenários futuros e para a antecipação do planejamento nos serviços de saúde dos estados da Região Amazônica.

Objetivo: Evaluar el poder predictivo de diferentes modelos de series de temporales de casos de malaria en el estado de Amapá, Brasil, en el periodo 1997-2016. Métodos: Se trata de un estudio ecológico de series de temporales con casos de malaria registrados en el estado de Amapá. Se utilizaron diez modelos estadísticos determinísticos o estocásticos para la simulación y la prueba en horizontes de predicción de 3, 6 y 12 meses. Resultados: La prueba inicial mostró que la serie es estacionaria. Los modelos determinísticos mostraron mejor desempeño que los modelos estocásticos. El modelo ARIMA mostró errores absolutos menores al 2% en la escala logarítmica y errores relativos 3,4-5,8 veces menores que el modelo nulo. La predicción de casos futuros en horizontes de 6 y 12 meses de antelación fue posible. Conclusión: Se recomienda utilizar el modelo ARIMA para predecir escenarios futuros y anticipar la planificación en los servicios de salud en los estados de la Región Amazónica.

Objective: To evaluate the predictive power of different malaria case time-series models in the state of Amapá, Brazil, for the period 1997-2016. Methods: This is an ecological time series study with malaria cases recorded in the state of Amapá. Ten deterministic or stochastic statistical models were used for simulation and testing in 3, 6, and 12 month forecast horizons. Results: The initial test showed that the series is stationary. Deterministic models performed better than stochastic models. The ARIMA model showed absolute errors of less than 2% on the logarithmic scale and relative errors 3.4-5.8 times less than the null model. It was possible to predict future malaria cases 6 and 12 months in advance. Conclusion: The ARIMA model is recommended for predicting future scenarios and for earlier planning in state health services in the Amazon Region.

Estratificação de territórios prioritários para vigilância da doença de Chagas crônica: análise multicritério para tomada de decisão em saúde / Stratification of priority territories for surveillance of chronic Chagas disease: multicriteria analysis for decision-making in health / Estratificación de territorios prioritarios para la vigilancia de la enfermedad de Chagas crónica: análisis multicriterio para la toma de decisión en salud

Para o reconhecimento da magnitude da doença de Chagas crônica no Brasil, é necessário rearticular as ações de vigilância em saúde, buscando o desenvolvimento de uma ampla rede hierarquizada de serviços distribuída geograficamente, para prover atendimento aos milhares de cidadãos acometidos pela infecção por Trypanosoma cruzi. O objetivo do trabalho foi elaborar um modelo de priorização de municípios para a vigilância da doença de Chagas crônica, a fim de ofertar cuidado integral às pessoas afetadas pela enfermidade. Para isso, foi realizada uma análise multicritério utilizando o algoritmo PROMETHEÉ II implementado no software Pradin. Os critérios de avaliação do modelo foram compostos de três índices construídos a partir de indicadores (a) epidemiológicos diretamente relacionados à doença de Chagas crônica, (b) decorrentes da evolução da doença de Chagas crônica, e (c) relacionados ao acesso aos serviços de saúde. A Escala Fundamental de Saaty foi utilizada para definição dos pesos dos indicadores, com maior importância aos diretamente relacionados à doença de Chagas crônica e àqueles com maior confiabilidade e respectiva qualidade de informação. A avaliação da consistência dos modelos se deu em comparação com dados disponíveis das áreas historicamente endêmicas, com a distribuição de casos agudos, e outras análises de sensibilidade. O modelo mais adequado foi definido por 1.345 municípios de média prioridade, 1.003 de alta e 601 como muito alta prioridade para doença de Chagas crônica, com maiores proporções nas regiões Sudeste e Nordeste. A priorização permite à gestão racionalizar e direcionar recursos, sendo essencial para identificar os territórios onde as pessoas infectadas estão vivendo, a fim de promover a assistência integral e melhorar a qualidade de vida.

The identification of the magnitude of chronic Chagas disease in Brazil requires linking activities in health surveillance, seeking to develop a wide, hierarchically organized and geographically distributed network of services to provide care to thousands of individuals with Trypanosoma cruzi infection. The study aimed to elaborate a model for prioritization of municipalities for chronic Chagas disease, to offer comprehensive care for persons with the disease. A multicriteria analysis was thus performed using the PROMETHEÉ II algorithm, implemented in the Pradin software. The criteria for assessing the model consisted of three indices built from the following indicators: (a) epidemiological, directly related to chronic Chagas disease, (b) related to the evolution in chronic Chagas disease, and (c) related to access to health services. Saaty's Fundamental Scale was used to define the indicators' weights, with greater importance assigned to those directly related to chronic Chagas disease and to those with greater reliability and respective quality of information. Assessment of the models' consistency was based on comparison of the available data in historically endemic areas with the distribution of acute cases, besides other sensitivity analyses. The best model was defined by 1,345 municipalities with medium priority, 1,003 high priority, and 601 with very high priority for chronic Chagas disease, with the highest proportions in the Southeast and Northeast regions. Prioritization allows the administration to rationalize and channel resources, and it is essential to identify the territories where persons with chronic Chagas disease are living, to promote comprehensive care and improve quality of life.

Para el reconocimiento de la magnitud de la enfermedad de Chagas crónica en Brasil, es necesario rearticular las acciones de vigilancia en salud, buscando el desarrollo de una amplia red jerarquizada de servicios distribuida geográficamente, para proveer atención a los millares de ciudadanos afectados por la infección por Trypanosoma cruzi. El objetivo del trabajo fue elaborar un modelo de priorización de municipios para la vigilancia de la enfermedad de Chagas crónica, con el fin de ofertar cuidado integral a las personas afectadas por la enfermedad. Para eso, se realizó un análisis multicriterio, utilizando el algoritmo PROMETHEÉ II, implementado en el software Pradin. Los criterios de evaluación del modelo estuvieron compuestos por tres índices construidos a partir de indicadores (a) epidemiológicos directamente relacionados con la enfermedad de Chagas crónica, (b) derivados de la evolución de la enfermedad de Chagas crónica y, (c) relacionados con el acceso a los servicios de salud. La Escala Fundamental de Saaty se utilizó para la definición de los pesos de los indicadores, con mayor importancia a los directamente relacionados con la enfermedad de Chagas crónica y aquellos con mayor confiabilidad, así como su respectiva calidad de información. La evaluación de la consistencia de los modelos se consiguió en comparación con los datos disponibles de las áreas históricamente endémicas, con la distribución de casos agudos, y otros análisis de sensibilidad. El modelo más adecuado se definió por 1.345 municipios de media prioridad, 1.003 de alta y 601 como mucho alta prioridad para enfermedad de Chagas crónica, con mayores proporciones en las regiones Sudeste y Nordeste. La priorización permite a las áreas de gestión racionalizar y dirigir recursos, y es esencial para identificar los territorios donde estas personas están viviendo, con el fin de promover la asistencia integral y mejorar la calidad de vida.

Evaluation of prediction models for the occurrence of malaria in the state of Amapá, Brazil, 1997-2016: an ecological study / Evaluación de modelos de predicción para la aparición de la malaria en el estado del Amapá, Brasil, 1997-2016: un estudio ecológico / Avaliação de modelos de predição para ocorrência de malária no estado do Amapá, 1997-2016: um estudo ecológico

Objective. To evaluate predictive power of different time-series models of malaria cases in the state of Amapá, Brazil, in the period 1997-2016. Methods. This is an ecological study of time series with malaria cases registered in the state of Amapá. Ten 3 deterministic or stochastic statistical models were used for simulation and testing in 3, 6, and 12 month forecast horizons. Results. The initial test showed that the series is stationary. Deterministic models performed better than stochastic models. The ARIMA model showed absolute errors of less than 2% on the logarithmic scale and relative errors 3.4-5.8 times less than the null model. The prediction of future cases of malaria in the horizons of 6 and 12 months in advance was possible. Conclusion. It is recommended the use of the ARIMA model to predict future scenarios and to anticipate planning in state health services in the Amazon Region.

Objetivo. Avaliar a capacidade preditiva de diferentes modelos de série temporal de casos de malária no estado do Amapá, Brasil, no período 1997-2016. Métodos. Estudo ecológico de séries temporais com casos de malária registrados no Amapá. Foram utilizados dez modelos estatísticos determinísticos ou estocásticos para simulação e teste em horizontes de previsão de 3, 6 e 12 meses. Resultados. O teste inicial mostrou que a série é estacionária. Os modelos determinísticos apresentaram melhor desempenho do que os modelos estocásticos. O modelo ARIMA apresentou erros absolutos menores do que 2% na escala logarítmica e erros relativos 3,4-5,8 vezes menores em relação ao modelo nulo. A predição de casos futuros de malária nos horizontes de 6 e 12 meses de antecedência foi possível. Conclusão. Recomenda-se o uso de modelo ARIMA para a previsão de cenários futuros e para a antecipação do planejamento nos serviços de saúde dos estados da Região Amazônica.

Diagnostic prediction model for levodopa-induced dyskinesia in Parkinson's disease / Modelo de predição diagnóstica para discinesias induzidas por levodopa na doença de Parkinson

Abstract Background: There are currently no methods to predict the development of levodopa-induced dyskinesia (LID), a frequent complication of Parkinson's disease (PD) treatment. Clinical predictors and single nucleotide polymorphisms (SNP) have been associated to LID in PD. Objective: To investigate the association of clinical and genetic variables with LID and to develop a diagnostic prediction model for LID in PD. Methods: We studied 430 PD patients using levodopa. The presence of LID was defined as an MDS-UPDRS Part IV score ≥1 on item 4.1. We tested the association between specific clinical variables and seven SNPs and the development of LID, using logistic regression models. Results: Regarding clinical variables, age of PD onset, disease duration, initial motor symptom and use of dopaminergic agonists were associated to LID. Only CC genotype of ADORA2A rs2298383 SNP was associated to LID after adjustment. We developed two diagnostic prediction models with reasonable accuracy, but we suggest that the clinical prediction model be used. This prediction model has an area under the curve of 0.817 (95% confidence interval [95%CI] 0.77‒0.85) and no significant lack of fit (Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test p=0.61). Conclusion: Predicted probability of LID can be estimated with reasonable accuracy using a diagnostic clinical prediction model which combines age of PD onset, disease duration, initial motor symptom and use of dopaminergic agonists.

Resumo Introdução: No momento, não há métodos para se predizer o desenvolvimento de discinesias induzidas por levodopa (DIL), uma frequente complicação do tratamento da doença de Parkinson (DP). Preditores clínicos e polimorfismos de nucleotídeo único (SNP) têm sido associados às DIL na DP. Objetivo: Investigar a associação entre variáveis clínicas e genéticas com as DIL e desenvolver um modelo de predição diagnóstica de DIL na DP. Métodos: Foram avaliados 430 pacientes com DP em uso de levodopa. A presença de DIL foi definida como escore ≥1 no item 4.1 da MDS-UPDRS Parte IV. Nós testamos a associação entre variáveis clínicas específicas e sete SNPs com o desenvolvimento de DIL, usando modelos de regressão logística. Resultados: Em relação às variáveis clínicas, idade de início da doença, duração da doença, sintomas motores iniciais e uso de agonistas dopaminérgicos estiveram associados às DIL. Apenas o genótipo CC do SNP rs2298383 no gene ADORA2A esteve associado com DIL após o ajuste. Nós desenvolvemos dois modelos preditivos diagnósticos com acurácia razoável, mas sugerimos o uso do modelo preditivo clínico. Esse modelo de predição tem uma área sob a curva de 0,817 (intervalo de confiança de 95% [IC95%] 0,77‒0,85) e sem perda significativa de ajuste (teste de qualidade de ajuste de Hosmer-Lemeshow p=0,61). Conclusão: A probabilidade prevista de DIL pode ser estimada, com acurácia razoável, por meio do uso de um modelo preditivo diagnóstico clínico, que combina a idade de início da doença, duração da doença, sintomas motores iniciais e uso de agonistas dopaminérgicos.

Percepções dos profissionais de enfermagem acerca do uso da informatização para segurança do paciente / Percepciones de los profesionales de enfermería acerca del uso de la informatización para la seguridad del paciente / Perceptions of nursing professionals about the use of patient safety computerization

Resumo OBJETIVO Conhecer as percepções de profissionais de enfermagem acerca do uso da informatização na promoção da segurança do paciente. MÉTODOS Pesquisa qualitativa realizada em hospital da região Sul do Brasil. A coleta de dados foi realizada em novembro de 2016, por meio de questionário sociodemográfico e entrevistas gravadas, norteadas pela questão: "Fale-me da relação entre informatização e segurança do paciente neste hospital". Os depoimentos transcritos foram submetidos à análise de conteúdo temática proposta por Bardin. RESULTADOS Dentre os participantes, 21 eram enfermeiros e 31 eram técnicos de enfermagem. Dos discursos, emergiram as categorias Contribuições da Tecnologia da Informação para a promoção de cuidado seguro e Fragilidades da Tecnologia da Informação: implicações indiretas ao cuidado seguro. CONCLUSÕES Os participantes percebiam o sistema informatizado como recurso que promove mais segurança ao paciente. Contudo, há necessidade de melhorar a infraestrutura e a capacitação técnica da equipe para o manuseio eficaz do sistema.

Resumen OBJETIVO Conocer las percepciones de profesionales de enfermería acerca del uso de la informatización en la promoción de la seguridad del paciente. MÉTODOS Investigación cualitativa realizada en hospital de la región Sur de Brasil. La recolección de datos fue realizada en noviembre de 2016, por medio de cuestionario sociodemográfico y entrevistas grabadas, orientadas por la cuestión: "Hable de la relación entre informatización y seguridad del paciente en este hospital". Los testimonios transcritos fueron sometidos al análisis de contenido temático propuesto por Bardin. RESULTADOS Entre los participantes, 21 eran enfermeros y 31 eran técnicos de enfermería. De los discursos surgieron las categorías Contribuciones de la Tecnología de la Información para la promoción de cuidado seguro y Fragilidades de la Tecnología de la Información: implicaciones indirectas al cuidado seguro. CONCLUSIONES Los participantes percibían el sistema informatizado como recurso que promueve más seguridad al paciente. Sin embargo, es necesario mejorar la infraestructura y la capacitación técnica del equipo para el manejo eficaz del sistema.

Abstract OBJECTIVE Getting to know the perceptions of nursing professionals about the use of computerization in promoting patient safety. METHODS Qualitative research performed at a hospital in the southern region of Brazil. Data collection was performed in November 2016, through a sociodemographic questionnaire and recorded interviews, guided by the question: "Tell me about the relationship between computerization and patient safety in this hospital". The transcribed statements were submitted to the thematic content analysis proposed by Bardin. RESULTS Among the participants, 21 were nurses and 31 were nursing technicians. From the discourses, the following categories were created, Information Technology Contributions for the promotion of safe care, and Information Technology Fragilities: indirect implications for safe care. CONCLUSIONS The participants perceived the computerized system as a resource that promoted greater patient safety. However, there is a need to improve the infrastructure and the technical capacity of the team for an efficient use of the system.

Cognitive map to support the diagnosis of solitary bone tumors in pediatric patients / Mapa cognitivo para suporte ao diagnóstico de tumores ósseos solitários na faixa pediátrica

Abstract Objective: To present a cognitive map to support the radiological diagnosis of solitary bone tumors, as well as to facilitate the determination of the nature of the tumor (benign or malignant), in pediatric patients. Materials and Methods: We selected 28 primary lesions in pediatric patients, and we identified the findings typically associated with each of the diagnoses. The method used for the construction of the final cognitive map was the Bayesian belief network model with backward chaining. Results: We developed a logical, sequential structure, in the form of a cognitive map, based on the Bayesian belief network model, with the intention of simulating the sequence of human thinking, in order to minimize the number of unnecessary interventions and iatrogenic complications arising from the incorrect evaluation of bone lesions. Conclusion: With this map, it will be possible to develop an application that will provide support to physicians and residents, as well as contributing to training in this area and consequently to a reduction in diagnostic errors in patients with bone lesions.

Resumo Objetivo: Apresentar um mapa cognitivo para suporte na determinação da natureza benigna ou maligna, bem como no diagnóstico radiológico, de tumores ósseos solitários na faixa etária pediátrica. Materiais e Métodos: Foi realizada uma seleção de 28 lesões principais na faixa etária pediátrica e dos achados característicos e associados a cada um desses diagnósticos. O método utilizado para a construção da estrutura cognitiva final foi o modelo de rede de crenças bayesianas com a técnica de encadeamento regressivo. Resultados: Foi desenvolvida uma estrutura lógica e sequencial no formato de um mapa cognitivo, segundo o modelo de rede de crenças bayesianas, na tentativa de simular o raciocínio humano sequencial e minimizar esforços e iatrogenias oriundas da avaliação equivocada de lesões ósseas. Conclusão: Com base nesse mapa, será possível oferecer um aplicativo para apoio a profissionais e residentes médicos e colaborar com o treinamento nessa área e, consequentemente, diminuir erros no diagnóstico de uma lesão óssea.

Análise de Decisão Multicritérios (MCDA): uma revisão rápida sobre os critérios utilizados na Avaliação de Tecnologias em Saúde / Multicriteria Decision Analysis: rapid review about the criteria used in the Health Technology Assessment

Objetivo: Identificar os vários critérios utilizados por agências e órgãos governamentais internacionais na Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS). Métodos: Foi realizada uma revisão rápida com busca estruturada na base de dados Medline (via PubMed) e Lilacs complementada por busca na literatura cinzenta, sem restrição de idioma. Incluíram-se estudos da área de saúde que descreviam critérios e que utilizaram o método MCDA (Análise de Decisão Multicritérios) na ATS. Excluíram-se estudos que avaliaram apenas uma tecnologia específica ou contexto restrito. Os critérios foram agregados e sumarizados conforme opinião de especialistas em ATS. Resultados: Foram identificadas 3.746 publicações, sendo 27 selecionadas. Os critérios extraídos foram categorizados e seus respectivos atributos foram listados. Dez categorias foram apresentadas: benefício e risco da intervenção (4 critérios); impacto da doença (4 critérios); impacto econômico (5 critérios); contexto terapêutico da intervenção (4 critérios); qualidade e incerteza da evidência (4 critérios); implementação da intervenção (5 critérios); benefícios para a sociedade (5 critérios); benefícios para o sistema de saúde público (5 critérios); benefícios para a indústria (1 critério); e outros (3 critérios). Os atributos mais prevalentes foram: custo-efetividade; segurança e tolerabilidade; impacto orçamentário para o sistema/plano de saúde; gravidade da doença; equidade; efetividade; custo. Conclusões: Os órgãos decisores utilizam grande variedade de critérios para o MCDA, refletindo visões e valores diferentes entre as culturas. O estudo fornece informação para discussão no contexto brasileiro de uma lista mais ampla e possível padronização de critérios a serem utilizados na tomada de decisão pública ou privada sobre a incorporação de novas tecnologias.

Objective: To identify the various criteria used by international government agencies and bodies in Health Technology Assessment (HTA). Methods: A rapid review was conducted with a structured search in the Medline database (via PubMed) and Lilacs supplemented by a search in the gray literature, without a restriction of language. Inclusion criteria were studies in health context, describing the criteria and using the MCDA (Multicriteria Decision Analysis) method in HTA. We excluded studies that assessed only one specific technology or restricted context. The criteria were aggregated and summarized according to the opinion of HTA experts. Results: A total of 3,746 publications were identified, of which 27 were selected. The extracted criteria were categorized, and their respective attributes were listed. Ten categories were presented: benefit and risk of the intervention (4 criteria); impact of disease (4 criteria); economic impact (5 criteria); therapeutic context of the intervention (4 criteria); quality and uncertainty of evidence (4 criteria); implementation of the intervention (5 criteria); benefits for society (5 criteria); benefits to the public health system (5 criteria); benefits for industry (1 criterion); and others (3 criteria). The most prevalent attributes were: cost-effectiveness; safety and tolerability; budget impact for the health system/plan; disease severity; equity; effectiveness; cost. Conclusions: Decision-makers use a wide variety of criteria for the MCDA, reflecting different views and values across cultures. The study provides information for a discussion in the Brazilian context of a broader list and a possible standardization of criteria to be used in public or private decision making on the incorporation of new technologies.

Shared decision-making when choosing the feeding method of patients with severe dementia: a systematic review / Decisão compartilhada para escolha da via de alimentação em pacientes com demência em estágio grave: revisão sistemática

Objectives: To evaluate whether the use of a support tool for shared decision-making in the choice of feeding method for patients with severe dementia can benefit the patient/caregiver dyad, and to evaluate the quality of the decision-making process. Method: A search was performed in the Medline, LILACS, IBECS, SciELO, WHOLIS databases for randomized controlled trials, whether double-blind or otherwise, and quasi-experimental, cohort, case-control, or cross-sectional observational studies in Portuguese, Spanish, English and French. Results: Eight articles were found that showed that the use of a decision support tool, as an aid for the shared decision-making method, is beneficial as it reduces decisional conflict and increases the knowledge of caregivers about the subject. The quality of the decision-making process is unsatisfactory due to the low frequency of discussions between caregivers and the health team and the poor evaluation of caregivers about the participation of the team in the decision-making process. Conclusion: Decision support tools provide benefits for caregivers/patients undergoing the difficult task of deciding about feeding methods. Findings suggest that the current quality of decision-making is inadequate.

Objetivos: Avaliar se o uso de instrumento de apoio para decisão compartilhada na escolha da via de alimentação em pacientes com demência em estágio grave traz benefício para a díade paciente/cuidador e avaliar a qualidade do processo decisório. Método: Busca nas bases de dados Medline, LILACS, IBECS, SciELO, WHOLIS por ensaios clínicos randomizados duplo cegos ou não, estudos quase-experimentais, observacionais de coorte, caso-controle ou transversais nos idiomas português, espanhol, inglês e francês. Resultados: Obtidos oito artigos que mostraram que o uso de apoio à decisão como método auxiliar de decisão compartilhada traz benefício, pois reduz o conflito decisional e aumenta o conhecimento dos cuidadores sobre o assunto. A qualidade do processo decisório é insatisfatória devido à baixa frequência das conversas entre cuidadores e equipe de saúde e a má avaliação dos cuidadores sobre a participação da equipe no processo decisório Conclusão: O instrumento de apoio à decisão compartilhada traz benefícios para cuidadores/pacientes submetidos à difícil tarefa de decidir a via de alimentação. Os achados sugerem que a atual qualidade do processo decisório é inadequada.

Índice de vulnerabilidade socioambiental: uma proposta metodológica utilizando o caso do Rio de Janeiro, Brasil / Socio-environmental vulnerability index: a methodological proposal based on the case of Rio de Janeiro, Brazil

Resumo O termo vulnerabilidade tem sido utilizado com mais frequência, visando uma melhor compreensão acerca dos diferentes grupos populacionais, suas especificidades e necessidades. O objetivo deste estudo foi identificar, caracterizar e analisar populações em situação de vulnerabilidade socioambiental no município do Rio de Janeiro, consolidando indicadores sociais, econômicos, ambientais, de saúde e de segurança pública, em um índice de síntese - o Índice de Vulnerabilidade Socioambiental. A metodologia foi baseada em análise multicritério de apoio à decisão integrada a um Sistema de Informação Geográfica. As fontes de dados utilizadas foram o Censo Demográfico do IBGE-2010, Fundação Geo-Rio e Instituto de Segurança Pública do estado do Rio de Janeiro. Os resultados demonstram que a vulnerabilidade socioambiental no Rio de Janeiro é agravada por situações de risco e degradação ambiental. Estes aspectos são acentuados pelo adensamento das áreas faveladas, onde os estratos mais vulneráveis residem, em um processo de exclusão ambiental e urbana. O estudo permite localizar espacialmente áreas mais vulneráveis, enfatizando a importância destas ferramentas para guiar alocação de recursos, formulação e implementação de políticas públicas mais adequadas.

Abstract The term vulnerability has been more frequently used in several studies, striving to better understand the specificities and needs of different population groups. The scope of this study was to identify, characterize and analyze populations in situations of socio-environmental vulnerability in Rio de Janeiro city, consolidating social, economic, environmental, health and public security indicators in a synthesis index - the Socio-Environmental Vulnerability Index. The data sources used were the IBGE-2010 Demographic Census, the Geo-Rio Foundation and the Public Security Institute of the state of Rio de Janeiro. The methodology integrated Multicriteria Decision Analysis into a Geographic Information System. According to our results, the socio-environmental vulnerability in Rio de Janeiro city is aggravated by risk situations and environmental degradation. Those aspects are accentuated by the population density in shantytown areas, where the most disadvantaged strata exist in a process of environmental and urban exclusion. The study makes it possible to locate spatially vulnerable areas, emphasizing the importance of these tools to guide resource allocation, formulation and implementation of more effective public policies.

Comparison of machine-learning algorithms to build a predictive model for detecting undiagnosed diabetes - ELSA-Brasil: accuracy study / Comparação de algoritmos de aprendizagem de máquina para construir um modelo preditivo para detecção de diabetes não diagnosticada - ELSA-Brasil: estudo de acurácia

ABSTRACT CONTEXT AND OBJECTIVE: Type 2 diabetes is a chronic disease associated with a wide range of serious health complications that have a major impact on overall health. The aims here were to develop and validate predictive models for detecting undiagnosed diabetes using data from the Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil) and to compare the performance of different machine-learning algorithms in this task. DESIGN AND SETTING: Comparison of machine-learning algorithms to develop predictive models using data from ELSA-Brasil. METHODS: After selecting a subset of 27 candidate variables from the literature, models were built and validated in four sequential steps: (i) parameter tuning with tenfold cross-validation, repeated three times; (ii) automatic variable selection using forward selection, a wrapper strategy with four different machine-learning algorithms and tenfold cross-validation (repeated three times), to evaluate each subset of variables; (iii) error estimation of model parameters with tenfold cross-validation, repeated ten times; and (iv) generalization testing on an independent dataset. The models were created with the following machine-learning algorithms: logistic regression, artificial neural network, naïve Bayes, K-nearest neighbor and random forest. RESULTS: The best models were created using artificial neural networks and logistic regression. ­These achieved mean areas under the curve of, respectively, 75.24% and 74.98% in the error estimation step and 74.17% and 74.41% in the generalization testing step. CONCLUSION: Most of the predictive models produced similar results, and demonstrated the feasibility of identifying individuals with highest probability of having undiagnosed diabetes, through easily-obtained clinical data.

RESUMO CONTEXTO E OBJETIVO: Diabetes tipo 2 é uma doença crônica associada a graves complicações de saúde, causando grande impacto na saúde global. O objetivo foi desenvolver e validar modelos preditivos para detectar diabetes não diagnosticada utilizando dados do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) e comparar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizagem de máquina. TIPO DE ESTUDO E LOCAL: Comparação de algoritmos de aprendizagem de máquina para o desenvolvimento de modelos preditivos utilizando dados do ELSA-Brasil. MÉTODOS: Após selecionar 27 variáveis candidatas a partir da literatura, modelos foram construídos e validados em 4 etapas sequenciais: (i) afinação de parâmetros com validação cruzada (10-fold cross-validation); (ii) seleção automática de variáveis utilizando seleção progressiva, estratégia "wrapper" com quatro algoritmos de aprendizagem de máquina distintos e validação cruzada para avaliar cada subconjunto de variáveis; (iii) estimação de erros dos parâmetros dos modelos com validação cruzada; e (iv) teste de generalização em um conjunto de dados independente. Os modelos foram criados com os seguintes algoritmos de aprendizagem de máquina: regressão logística, redes neurais artificiais, naïve Bayes, K vizinhos mais próximos e floresta aleatória. RESULTADOS: Os melhores modelos foram criados utilizando redes neurais artificiais e regressão logística alcançando, respectivamente, 75,24% e 74,98% de média de área sob a curva na etapa de estimação de erros e 74,17% e 74,41% na etapa de teste de generalização. CONCLUSÃO: A maioria dos modelos preditivos produziu resultados semelhantes e demonstrou a viabilidade de identificar aqueles com maior probabilidade de ter diabetes não diagnosticada com dados clínicos facilmente obtidos.

SAMe-TT2R2 Score in the Outpatient Anticoagulation Clinic to Predict Time in Therapeutic Range and Adverse Events / Uso do Escore SAMe-TT2R2 em Ambulatório de Anticoagulação para Predição de Tempo na Faixa Terapêutica e de Eventos Adversos

Abstract Background: The SAMe-TT2R2 score was developed to predict which patients on oral anticoagulation with vitamin K antagonists (VKAs) will reach an adequate time in therapeutic range (TTR) (> 65%-70%). Studies have reported a relationship between this score and the occurrence of adverse events. Objective: To describe the TTR according to the score, in addition to relating the score obtained with the occurrence of adverse events in patients with nonvalvular atrial fibrillation (AF) on oral anticoagulation with VKAs. Methods: Retrospective cohort study including patients with nonvalvular AF attending an outpatient anticoagulation clinic of a tertiary hospital. Visits to the outpatient clinic and emergency, as well as hospital admissions to the institution, during 2014 were evaluated. The TTR was calculated through the Rosendaal´s method. Results: We analyzed 263 patients (median TTR, 62.5%). The low-risk group (score 0-1) had a better median TTR as compared with the high-risk group (score ≥ 2): 69.2% vs. 56.3%, p = 0.002. Similarly, the percentage of patients with TTR ≥ 60%, 65% or 70% was higher in the low-risk group (p < 0.001, p = 0.001 and p = 0.003, respectively). The high-risk group had a higher percentage of adverse events (11.2% vs. 7.2%), although not significant (p = 0.369). Conclusions: The SAMe-TT2R2 score proved to be effective to predict patients with a better TTR, but was not associated with adverse events.

Resumo Fundamento: O escore SAMe-TT2R2 foi desenvolvido visando predizer quais pacientes em anticoagulação oral com antagonistas da vitamina K (AVKs) atingirão um tempo na faixa terapêutica (TFT) adequado (> 65%-70%) no seguimento. Estudos também o relacionaram com a ocorrência de eventos adversos. Objetivos: Descrever o TFT de acordo com o escore, além de relacionar a pontuação obtida com a ocorrência de eventos adversos adversos em pacientes com fibrilação atrial (FA) não valvar em anticoagulação oral com AVKs. Métodos: Estudo de coorte retrospectivo incluindo pacientes com FA não valvar em acompanhamento em ambulatório de anticoagulação de um hospital terciário. Foi realizada uma avaliação retrospectiva de consultas ambulatoriais, visitas a emergência e internações hospitalares na instituição no período de janeiro-dezembro/2014. O TFT foi calculado aplicando-se o método de Rosendaal. Resultados: Foram analisados 263 pacientes com TFT mediano de 62,5%. O grupo de baixo risco (0-1 ponto) obteve um TFT mediano maior em comparação com o grupo de alto risco (≥ 2 pontos): 69,2% vs. 56,3%, p = 0,002. Da mesma forma, o percentual de pacientes com TFT ≥ 60%, 65% ou 70% foi superior nos pacientes de baixo risco (p < 0,001, p = 0,001 e p = 0,003, respectivamente). Os pacientes de alto risco tiveram um percentual maior de eventos adversos (11,2% vs. 7,2%), embora não significativo (p = 0,369). Conclusões: O escore SAMe-TT2R2 foi uma ferramenta eficaz na predição do TFT em pacientes com FA em uso de AVKs para anticoagulação, porém não se associou à ocorrência de eventos adversos.

Using ontologies to retrieve health evidence information from clinical notes / Uso de ontologias para recuperar informação de evidência em saúde a partir de notas clínicas / El uso de ontologías para recuperar información de evidencia em salud a partir de las notas clínicas

Objective: To present a strategy to search evidence databases directly from clinical notes, thus relieving health professionals from performing searches. Method: An ontology related to health domain, specifically for the domain of adult asthma, was developed to illustrate how to extract search terms from clinical notes. Another ontology was developed to describe evidence databases. Results: Synthetic notes, simulating clinical conditions for patients with respiratory diseases, were used to search information from two evidence databases, PubMed and PEDro. SPARQL queries were automatically generated to connect both ontologies. Conclusion: This scenario demonstrated how to search for evidence from electronic health records notes, helping health professionals to receive relevant information while they assist patients.

Objetivo: Apresentar uma estratégia para pesquisar bases de evidências a partir de notas clínicas, aliviando os profissionais de saúde da tarefa de elaborar buscas. Método: Uma ontologia no domínio da saúde, especificamente sobre asma em adultos, foi desenvolvida para ilustrar como obter informação para a estratégia de busca a partir das notas clínicas. Outra ontologia captura informações sobre as bases de evidências. Resultados: Notas sintéticas, simulando condições clínicas de pacientes com doenças respiratórias, foram utilizadas para buscar informação em duas bases de evidências distintas, PubMed e PEDro. Consultas em SPARQL foram automaticamente geradas para conectar as ontologias. Conclusão: Este cenário demonstrou a viabilidade de procurar por evidências a partir de registros eletrônicos de saúde, ajudando os profissionais de saúde a obter informações relevantes enquanto atendem pacientes.

Objetivo: Presentar una estrategia para buscar bases de evidencia directamente de las notas clínicas, creadas en los registros electrónicos de salud, con ontologías para capturar conocimiento relacionado a la salud y a las bases de evidencia. Método: Una ontología, que se define para el dominio de la salud de asma del adulto, se utiliza para extraer información relevante de notas clínicas. Otra ontología captura información sobre bases de evidencia. Resultados: Notas simulando las condiciones clínicas para pacientes con enfermedades respiratorias se utilizaron para buscar información de dos bases de evidencia, PubMed y Pedro. Consultas SPARQL se generan automáticamente para conectar ambas ontologías. Conclusión: En este escenario se ha demostrado la viabilidad de la búsqueda de evidencia desde los registros electrónicos de salud, ayudando a los profesionales de salud para obtener información relevante al reunirse con pacientes.

Sistema preditivo para a doença de Alzheimer na triagem clínica / System predictive for Alzheimer's disease in clinical trial / Predictivo Sistema para la enfermedad de Alzheimer en ensayo clínico

Objetivo: Descrever uma aplicação que, utilizando-se de técnicas de mineração de dados, visa auxiliar os especialistas no processo de diagnóstico de pacientes com suspeita clínica de Alzheimer atendidos pelo Centro de Alzheimer e Parkinson no município de Campos dos Goytacazes/RJ. Método: Aplicação de técnicas relacionadas à etapa de pré-processamento dos dados, de classificação (naïve bayes, redes bayesianas e árvores de decisão) com avaliação dos resultados a partir do uso da validação cruzada estratificada k-fold, cujas implementações estão disponíveis na ferramenta Weka. Resultado: Observou-se os resultados numéricos dos modelos de acordo com as métricas: acurácia, taxa de erro, sensibilidade, taxa de falsos positivos e taxa de falsos negativos, obtendo-se as taxas de 73,8%, 26,2%, 76,3%, 27,4%, 23,7%, respectivamente. Conclusão: Verificou-se que os classificadores bayesianos, em especial redes bayesianas, apresentaram os melhores resultados para o diagnóstico da doença de Alzheimer a partir das métricas supracitadas.

Objective: Describe an application that uses data mining techniques and aims to support those specialists in the Alzheimer diagnostic process which assist patients in the Alzheimer's and Parkinson's Center, located in the city of Campos dos Goytacazes, Brazil. Methods: Application of methods related with data pre-processing, classification (naïve bayes, bayesian networks and decision trees) using k-fold method for results evaluation, whose implementations are available in the Weka tool. Results: The obtained results related to the accuracy of the models were: accuracy - 73.8%; error rate ­ 26.2%; sensitivity ­ 76.3%; false positive rate - 27.4%; and false negative rate - 23.7%. Conclusion: The Bayesian classifiers, more specifically Bayesian networks, presented best results for the diagnosis of Alzheimer.

Objetivo: Describir una aplicación que utiliza técnicas de minería de datos, con objetivo de ayudar a los expertos en el diagnóstico de pacientes con sospecha de enfermedad de Alzheimer, que son atendidos en el Centro de Alzheimer y Parkinson en el municipio de Campos dos Goytacazes, Brasil. Método: Aplicación de técnicas para el procesamiento previo de los datos, la clasificación (naïve Bayes, redes bayesianas y rboles de decisión), aplicando el método k-fold en la evaluación de los resultados, cuyas implementaciones están disponibles en la herramienta Weka. Resultado: Los resultados obtenidos en relación con la exactitud de los modelos fueron: precisión ­ 73,8%; tasa de error - 26,2%; Sensibilidad ­ 76.3%; tasa de falsos positivos - 27,4%; y tasa de falsos negativos ­ 23,7%. Conclusión: Los clasificadores bayesianos, más concretamente redes bayesianas, presentaran mejores resultados para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer.

Alertas para uso de antimicrobianos terapêuticos / Alerts for use of therapeutic antimicrobials

O OBJETIVO deste trabalho é descrever o processo de funcionamento dos alertas para dias de utilização de antimicrobianos terapêuticos e analisar o impacto da implantação destes alertas nas suspensões dos itens. MÉTODOS: O estudo foi conduzido na Sociedade Beneficente de Senhoras Hospital Sírio Libanês em Março de 2015, onde se implementou um programa de controle de antimicrobianos terapêuticos que consistiu nas seguintes intervenções: Apresentação de alertas e análise dos dados de DDD (Dose Diária Definida) nas UTIs. CONCLUSÃO: Pode se dizer que o uso de alertas para dias de utilização de antimicrobianos terapêuticos na prescrição eletrônica associado à intervenção educativa por um infectologista, preservando a autonomia do médico prescritor foram eficazes na redução do consumo de antimicrobiano sem um hospital privado de corpo clínico aberto.

OBJECTIVE: The objective of this study is to describe the operating procedure for alerts to day use of therapeutic antimicrobials and analyze the impact of the implementation of these alerts in the suspensions of the items. METHODS: The study was conducted in the Sociedade Beneficente de Senhoras Hospital Sírio Libanês in March 2015, which implemented a therapeutic antimicrobial control program that consisted of the following interventions: Presentation alertsand analysis of DDD data (Defined Daily Dose) ICUs. CONCLUSION: It can be said that the use of alerts for days of use of therapeutic antimicrobials in CPOE associated with educational intervention for infectious disease, preserving the autonomy of the prescribing physician were effective in reducing antimicrobial consumption in a private hospital to open medical staff.

OBJETIVO: El objetivo de este estudio es describir el procedimiento de funcionamiento de los alertas de día de uso de los antimicrobianos terapéuticos y analizar el impacto de la aplicación de estas alertas en las suspensiones de los mismos. MÉTODOS: El estudio se realizó en la Sociedade Beneficente de Senhoras Hospital Sírio Libanês en 2015 de marzo, lo que puso en práctica un programa de control antimicrobiano terapéutico que constaba de las siguientes intervenciones: alertas de presentación y análisis de los datos DDD (dosis diaria definida) en las UCIs. CONCLUSIÓN: Se puede decir que el uso de alertas para los días de uso de antimicrobianos terapéuticos en CPOE asociado con la intervención educativa para las enfermedades infecciosas, la preservación de la autonomía del médico que prescribe fueron efectivos para reducir el consumo de antimicrobianos en un hospital privado de cuerpo clínico abierto.

Suporte à decisão clínica no domínio da doença renal crônica / Clinical decision support in the chronic kidney disease domain

OBJETIVOS: Propor uma abordagem de Suporte à Decisão Clínica, baseada em semântica e raciocínio, utilizando uma ontologia para representar o conhecimento presente nos conjuntos de diretrizes para prática clínica no domínio da nefrologia. MÉTODOS: A metodologia foi composta pelas fases de escolha do domínio, especificação do conhecimento, aquisição de conhecimento, modelagem semântica da ontologia, definição dos métodos de avaliação e desenvolvimento do protótipo para facilitar a realização de inferência e avaliação da consistência do conhecimento representado. RESULTADOS: Este estudo possui como resultados um léxico ampliado da linguagem, contendo 79 palavras e frases mais significativas do domínio da Doença Renal Crônica (DRC), e a ontologia OntoDecideDRC, cujos conceitos de classes e propriedades forneceram subsídios para o Suporte às Decisões Clínicas relacionadas ao diagnóstico, estadiamento e encaminhamento de pacientes com DRC. CONCLUSÃO: Essa abordagem é capaz de fornecer recomendações baseadas em evidências podendo promover a qualidade no atendimento médico.

GOALS: Propose an approach of Clinical Decision Support, based on semantics and reasoning, using an ontology to represent this knowledge in sets of guidelines for clinical practice in the field of nephrology. METHODS: The methodology consisted in phases of choice domain, knowledge specification, acquisition of knowledge, semantic modeling of ontology, definition of the evaluation methods and prototype development to facilitate the achievement of inference and evaluation of the consistency of the represented knowledge. RESULTS: This study has as result an extended lexicon of language, containing 79 words and phrases more meaningful in the field of Chronic Kidney Disease (CKD), and OntoDecideCKD ontology, which concepts of classes and properties provided subsidies to the Clinical Decisions Support to related to the diagnosis, staging, and referral of patients with CKD. CONCLUSION: This approach is able toprovide evidence-based recommendations, promoting quality in medical care.

Análise de modelo de tomada de decisão de enfermeiros gerentes: uma reflexão coletiva / Análisis del modelo de decisiones decisión de gerentes de la enfermera: un refl exión colectiva / Analysis of the decision-making process of nurse managers: a collective refl ection

RESUMOObjetivo:analisar o modelo de tomada de decisão construído por enfermeiros na perspectiva das teorias da administração sobre processo decisório.Método:pesquisa qualitativa na modalidade pesquisa-ação, realizada de abril a junho de 2012 que, por meio de questionário semiestruturado e seminários, buscou explorar a compreensão de nove enfermeiros gerentes de um hospital público do sul do Brasil sobre processo decisório e a natureza da tomada de decisão. Os dados foram submetidos à análise de conteúdo.Resultados:emergiram duas categorias: Situação atual de tomada de decisão, que apresentou falta de sistematização; e Construção coletiva do processo decisório, que enfatiza a necessidade da construção de um modelo de tomada de decisão.Conclusão:o modelo de tomada de decisão elaborado é limitado, pois não considera importantes aspectos do processo decisório: os limites da racionalidade humana e o ambiente externo e interno das organizações que interferem e determinam as decisões.

RESUMENObjetivo:analizar el modelo de toma de decisiones construido por enfermeras desde la perspectiva de las teorías del proceso de toma de decisiones de la gerencia.Método:la investigación cualitativa en la investigación-acción forma, llevada a cabo entre abril y junio de 2012, que a través de cuestionario y seminarios semiestructurada explorado la comprensión nueve gerentes de enfermería en un hospital público en el sur de Brasil en la toma de decisiones y la naturaleza de las decisiones decisión. Los datos fueron sometidos a análisis de contenido.Resultados:emergieron dos categorías: Situación actual de la toma de decisiones, lo que demostró la falta de sistematización; Construcción y toma de decisiones colectivas, que hace hincapié en la necesidad de desarrollar un modelo de toma de decisiones.Conclusión:el modelo de toma de decisiones es limitado, ya que excluye los límites de la racionalidad humana; y el entorno externo e interno de las organizaciones que influyen y determinan las decisiones correctas.

ABSTRACTObjective:to analyze the decision-making model adopted by nurses from the perspective of some decision-making process theories.Method:qualitative approach, based on action research. Semi-structured questionnaires and seminars were conducted from April to June 2012 in order to understand the nature of decisions and the decision-making process of nine nurses in position of managers at a public hospital in Southern Brazil. Data were subjected to content analysis.Results:data were classified in two categories: the current situation of decision-making, which showed a lack of systematization; the construction and collective decision-making, which emphasizes the need to develop a decision-making model.Conclusion:the decision-making model used by nurses is limited because it does not consider two important factors: the limits of human rationality, and the external and internal organizational environments that infl uence and determine right decisions.

Probabilistic graphic models applied to identification of diseases / Modelos probabilísticos gráficos aplicados à identificação de doenças

ABSTRACT Decision-making is fundamental when making diagnosis or choosing treatment. The broad dissemination of computed systems and databases allows systematization of part of decisions through artificial intelligence. In this text, we present basic use of probabilistic graphic models as tools to analyze causality in health conditions. This method has been used to make diagnosis of Alzheimer´s disease, sleep apnea and heart diseases.

RESUMO A tomada de decisões é um aspecto fundamental na conduta de um diagnóstico ou tratamento. A ampla difusão dos sistemas computacionais e dos bancos de dados permite sistematizar, por meio do uso da inteligência artificial, parte dessa tomada de decisão. Neste texto, é apresentada, de modo básico, a possibilidade de uso dos modelos gráficos probabilísticos como ferramenta de análise na causalidade das condições de saúde. Essa metodologia vem sendo utilizada para diagnósticos da doença de Alzheimer, apneia do sono e doenças cardiológicas.

Utilização da lógica fuzzy na determinação da intensidade do exercício aeróbico / Use of fuzzy logic in determining the intensity of aerobic exercise / El uso de la lógica difusa en la determinación de la intensidad del ejercicio aeróbico

Considerando que as diretrizes de prescrição do treinamento aeróbio são gerais, alguns autores propuseram modelos que aumentem a precisão da prescrição. A lógica nebulosa tem sido utilizada para solução de problemas na área da saúde e sua utilização poderia melhorar o processo decisório sobre a intensidade com que cada indivíduo deverá se exercitar. O objetivo deste estudo é propor um modelo para determinação da intensidade do exercício aeróbio através da lógica nebulosa. Os conjuntos nebulosos foram moldados através de cinco variáveis de entrada, tendo como única variável de saída a intensidade do exercício. A partir desses conjuntos, foi desenvolvida uma matriz composta por 40 regras posteriormente incluídas no software MATLAB. A inferência e a defuzzyficação foram trabalhadas segundo os métodos de Mamdani e centro de área, respectivamente. O modelo desenvolvido é um aperfeiçoamento dos existentes na literatura e mostrouse promissor como estratégia de apoio à tomada de decisão para prescrição do treinamento aeróbio...

Since the prescribing guidelines of aerobic training are general, some authors have proposed modelsthat provide an increase in the accuracy of the prescription. Fuzzy logic has been used to solve problemsin the field of health and the use of this technique of artificial intelligence in exercise prescription could improve decision-making about the degree of intensity with which each individual must exercise himself. The objective of the present study is to propose a model for determining the intensity of aerobic exercise through a strategy of artificial intelligence (fuzzy logic). Fuzzy sets were shaped through five input variables having as output variable the intensity of the exercise. From these sets it was developed a matrix composed of 40 rules and subsequently these rules were included in the MATLAB software. The inference and the defuzzyfication were worked according to the methods of Mamdani and the center of area, respectively.The developed model is a refinement of those existing in the literature about the subject and proved to be apromising strategy giving support to the decision-making for the prescription of aerobic activities...

Teniendo en cuenta que las directrices de prescripción de entrenamiento aeróbico son generales, algunos autores han propuesto modelos para aumentar la precisión de la prescripción. La lógica difusa es utilizada com frequencia para resolver problemas en el cuidado de la salud y su uso podría mejorar la toma de decisiones dela intensidad con la cual cada individuo debe practicar el ejercicio. El objetivo de este estudio es proponer un modelo para determinar la intensidad del ejercicio aeróbico a través de la lógica difusa. Los conjuntos difusos se formaron a través de cinco variables de entrada, y la única variable de salida es la intensidad del ejercicio. Apartir de los conjuntos se ha desarrollado una matriz de 40 reglas más tarde incluidas en el software MATLAB. La inferencia y la defuzzyficación fueron elaboradas utilizando los métodos de Mamdani y el del centroide, respectivamente. El modelo es una mejora del modelo actual y se reveló prometedor como una estrategia de apoyo a la toma de decisiones para prescribir el entrenamiento aeróbico...