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.

External validation of european system for cardiac operative risk evaluation II (euroscore II) for risk prioritization in an iranian population

Abstract Introduction: The European System for Cardiac Operative Risk Evaluation II (EuroSCORE II) is a prediction model which maps 18 predictors to a 30-day post-operative risk of death concentrating on accurate stratification of candidate patients for cardiac surgery. Objective: The objective of this study was to determine the performance of the EuroSCORE II risk-analysis predictions among patients who underwent heart surgeries in one area of Iran. Methods: A retrospective cohort study was conducted to collect the required variables for all consecutive patients who underwent heart surgeries at Emam Reza hospital, Northeast Iran between 2014 and 2015. Univariate and multivariate analysis were performed to identify covariates which significantly contribute to higher EuroSCORE II in our population. External validation was performed by comparing the real and expected mortality using area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for discrimination assessment. Also, Brier Score and Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test were used to show the overall performance and calibration level, respectively. Results: Two thousand five hundred eight one (59.6% males) were included. The observed mortality rate was 3.3%, but EuroSCORE II had a prediction of 4.7%. Although the overall performance was acceptable (Brier score=0.047), the model showed poor discriminatory power by AUC=0.667 (sensitivity=61.90, and specificity=66.24) and calibration (Hosmer-Lemeshow test, P<0.01). Conclusion: Our study showed that the EuroSCORE II discrimination power is less than optimal for outcome prediction and less accurate for resource allocation programs. It highlights the need for recalibration of this risk stratification tool aiming to improve post cardiac surgery outcome predictions in Iran.

Spanish adaptation and validation of the supportive & palliative care indicators tool - SPICT-ESTM / Adaptación y validación al español del cuestionario de identificación paliativa SPICT-ESTM

ABSTRACT OBJECTIVE To culturally adapt and validate the SPICTTM to Spanish, which is a brief and simple tool to support a better identification of chronic patients who have palliative care needs. METHODS For this study, we designed a multicenter and national project between the centers of Galicia, Balearic Islands, and Andalusia. For the process of translation and cross-cultural adaptation of the SPICTTM to Spanish, we followed the steps proposed by Beaton et al. with successive translations and subsequent consensus of experts using the debriefing methodology. After the content validation was completed, the psychometric properties were validated. A prospective longitudinal study was designed with 188 patients from Galicia, the Balearic Islands, and Andalusia. The internal consistency and reliability of the test and retest was analyzed for 10 days by the same researcher. RESULTS For more than 90% of the participants of the SPICT-ESTM, it seems simple to be filled out, and they consider it written in an understandable language. The average time to apply the questionnaire without prior knowledge was 4 minutes and 45 seconds. To evaluate the internal consistency of the instrument, we used the Kuder-Richardson formula 20. Internal consistency is 0.71. The agreement index of the Kappa test is between 0.983 and 0.797 for the different items. CONCLUSIONS In this study, we demonstrate the equivalence of content with the original. In addition, the validation of the psychometric properties establishes that the SPICT-ESTM maintains adequate reliability and stability. If we add the satisfaction shown by the professionals and the ease of use, the SPICT-ESTM is an adequate tool for the identification of palliative patients with chronic diseases and palliative care needs.

RESUMEN OBJETIVO Adaptar culturalmente al español y validar el SPICTTM, una herramienta breve y sencilla para apoyar una mejor identificación de pacientes crónicos que presentan necesidades de atención paliativa. MÉTODOS Para este estudio se diseñó un proyecto multicéntrico y nacional entre centros de Galicia, Islas Baleares y Andalucía. Para el proceso de traducción y adaptación transcultural del SPICTTM al castellano, se siguieron los pasos propuestos por Beaton et al. con sucesivas traducciones y posterior consenso de expertos mediante la metodología debriefing. Tras finalizar la validación de contenido se procedió a la validación de las propiedades psicométricas. Se diseñó un estudio longitudinal prospectivo en 188 pacientes de Galicia, Baleares y Andalucía. Fue analizada la consistencia interna y la fiabilidad test-retest a los 10 días por el mismo investigador. RESULTADOS A más del 90% de los participantes SPICT-ESTM les parece sencillo cumplimentarlo, y consideran que está escrito en un lenguaje comprensible. El tiempo medio para aplicar el cuestionario sin conocimiento previo fue de 4 minutos y 45 segundos. Para la evaluación de la consistencia interna del instrumento, se ha utilizado la fórmula Kuder Richardson 20. La consistencia interna es de 0,71. El índice de concordancia del test Kappa se encuentra entre 0,983 y 0,797 para los distintos ítems. CONCLUSIONES En este estudio se ha demostrado la equivalencia de contenido con el original. Además, la validación de las propiedades psicométricas establece que SPICT-ESTM mantiene una adecuada fiabilidad y estabilidad. Si añadimos la satisfacción mostrada por los profesionales y la facilidad de uso, SPICT-ESTM es una herramienta adecuada para la identificación de pacientes paliativos con enfermedades crónicas y necesidad de cuidados paliativos.

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.

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.

Desarrollo y validación de un algoritmo para predecir riesgo de depresión en consultantes de atención primaria en Chile / Development of an algorithm to predict the incidence of major depression among primary care consultants

Background: The reduction of major depression incidence is a public health challenge. Aim: To develop an algorithm to estimate the risk of occurrence of major depression in patients attending primary health centers (PHC). Material and Methods: Prospective cohort study of a random sample of 2832 patients attending PHC centers in Concepción, Chile, with evaluations at baseline, six and twelve months. Thirty nine known risk factors for depression were measured to build a model, using a logistic regression. The algorithm was developed in 2,133 patients not depressed at baseline and compared with risk algorithms developed in a sample of 5,216 European primary care attenders. The main outcome was the incidence of major depression in the follow-up period. Results: The cumulative incidence of depression during the 12 months follow up in Chile was 12%. Eight variables were identified. Four corresponded to the patient (gender, age, depression background and educational level) and four to patients' current situation (physical and mental health, satisfaction with their situation at home and satisfaction with the relationship with their partner). The C-Index, used to assess the discriminating power of the final model, was 0.746 (95% confidence intervals (CI = 0,707-0,785), slightly lower than the equation obtained in European (0.790 95% CI = 0.767-0.813) and Spanish attenders (0.82; 95% CI = 0.79-0.84). Conclusions: Four of the factors identified in the risk algorithm are not modifiable. The other two factors are directly associated with the primary support network (family and partner). This risk algorithm for the incidence of major depression provides a tool that can guide efforts towards design, implementation and evaluation of effectiveness of interventions to prevent major depression.

Determinación de prioridades para la evaluación de tecnologías sanitarias / Priority setting for the health technology assessment

The aim of this article is to analyze the different approaches of priority setting for health technology assessments (HTA). First, the paper identifies the reasons that make necessary to establish priorities and its importance for the success of the HTA models. Second, it studies the main stages that consider the determination of priorities based on the analysis of the models currently used by HTA agencies of developed countries. In the third place, the article describes the different criteria, methods of scoring and deliberation bodies included in the mechanism of priority setting of those agencies. Finally, the paper concludes mentioning lessons from the international experience that potentially can be an input for the design of a model of priority setting for HTA in our country.

Coping strategies for caregivers of children with a chronic disease: a methodological study

Aim: To develop a decision support model to identify coping strategies for caregivers, with regard to chronic diseases in childhood. Method: methodological study carried out in two stages: detecting the problem and establishing rules for making decisions. It was based on a study conducted with the caregivers of children with chronic diseases. Result: it is logical model for decision support. Discussion: coping strategies focused on the problem, seeking support with the aid of religious and social support networks, act positively in terms of adapting to chronic diseases; however, strategies focusing on emotion generate a negative response. Conclusion: the model of decision support can assist health professionals in identifying coping strategies that facilitate or hinder the adaptation of caregivers concerning chronic diseases in childhood.

Modelo Baseado em Regras como Suporte à Atuação da Delegacia Especializada de Atendimento à Mulher no Encaminhamento de Mulheres em Situação de Violência Doméstica / Model-Based on Rules to Support Specialized Police for Assistance to Women in the Routing of the Women in Situations of Domestic Violence

Elaborar um Modelo de Suporte à Tomada deDecisão baseado em Regras que possa orientar osprofissionais das Delegacias Especializadas de Atendimentoà Mulher (DEAMs) no encaminhamento de mulheres emsituação de violência doméstica aos serviços da redeintersetorial de atendimento. Material e Métodos: Estudometodológico que elabora um Modelo de Tomada de DecisãoBaseado em Regras, o qual foi construído com base emprotocolos, manuais e leis que respaldam sobre a atenção àmulher em situação de violência doméstica. Resultados:Dependendo do tipo de violência sofrida a mulher deverá serencaminhada a determinados serviços. Se a violência forsexual, o encaminhamento deverá à Assistência Hospitalar,Psicológica, Jurídica e Social. Se a violência for contramenores de 18 anos, o Conselho Tutelar deverá ser acionadoe se praticada pelo esposo ou companheiro, a mulher poderáser encaminhada a Casas-abrigo. Se a violência for física, amulher deverá ser encaminhada à Assistência Hospitalar,Social e Jurídica. E quando da violência psicológica estaspoderão ser encaminhadas ao atendimento de AssistênciaPsicológica e Social. Conclusão: O Modelo de Suporte àDecisão baseado em Regras pode fornecer às autoridadespoliciais apoio à decisão e, consequentemente resolutividade,no sentido de informar o melhor direcionamento conforme otipo de agressão sofrida, atendendo assim às expectativasdas mulheres que buscam as DEAMs...

To Develop a Model to Support Decision Makingbased on rules that should guide professionals of the SpecialPolice Departments for Assistance to Women (DEAMs) inrouting women under situations of domestic violence tointersectoral care services. Material and Methods: This is amethodological study that elaborates a Decision Making ModelBased on Rules, which was built based on protocols, manualsand laws that support attention to women in situations ofdomestic violence. Results: Depending on the type of violencesuffered, the woman should be referred to certain services.If violence were sexual, the woman should be addressed tohospital, psychological, legal and social support. If violencewere against minors under 18 years, the Guardian Councilshould be activated and if that was practiced by the spouseor partner, the woman ought to be referred to shelter-houses.If violence were physical, the woman should be referred tohospital care, social and legal support. When it was relatedto psychological violence, the woman should be directed topsychological treatment and social assistance. Conclusion:The Model to Support Decision based on rules can providedecision support for the police stations of women in order tobetter inform referral depending on the type of aggression,thus meeting the expectations of women who seek DEAMs...

Reducción de la hospitalización mediante un algoritmo de manejo del dengue en Colombia / Reducing hospitalization with the use of a dengue management algorithm in Colombia

OBJETIVO: Evaluar el efecto de un algoritmo de manejo del dengue sobre la tasa de hospitalización de pacientes con sospecha de esta enfermedad, en una institución de salud de primer nivel en un área endémica en Colombia. MÉTODOS: Se realizó un estudio cuasiexperimental en el hospital local de Piedecuesta, Santander, Colombia, basado en la comparación de dos períodos (de 18 semanas cada uno), antes y después de la implementación del algoritmo. Este incluía recomendaciones para diagnosticar clínicamente el dengue y programar consultas de control y hemogramas, así como criterios de hospitalización y de suspensión del seguimiento. Se compararon las tasas de hospitalización en los dos períodos empleando el análisis de Poisson. La población analizada consistió en los pacientes que consultaron por síndrome febril agudo. Para el ajuste se incluyó el número de casos con dengue (IgM positivos) identificados en el mismo municipio. RESULTADOS: e obtuvo información de 964 pacientes en el primer período y de 1 350 en el segundo, y en dichos períodos hubo 44 y 13 hospitalizaciones, respectivamente. La implementación del algoritmo se asoció a una reducción significativa de la tasa de hospitalización (razón de tasas: 0,21; intervalo de confianza de 95 por ciento 0,11 a 0,39). Esta asociación no se modificó cuando se ajustó por el número de casos de dengue identificados en la ciudad. No hubo diferencias significativas en la tasa de consultas de control (P = 0,85) y de hemogramas (P = 0,24) en los dos períodos. No hubo casos fatales. CONCLUSIONES: Los resultados sugieren que es posible optimizar los recursos asistenciales en el manejo del dengue mediante la implementación del algoritmo.

OBJECTIVE: Assess the impact of a dengue management algorithm on the hospitalization rate of patients with suspected disease in a primary care health facility in an endemic area of Colombia. METHODS: A quasi-experimental study was conducted at the local hospital in Piedecuesta, Santander, Colombia, based on comparison of two periods (18 weeks each), before and after use of the algorithm. This included recommendations for clinical diagnosis of dengue and the planning of follow-up visits and hemograms, as well as criteria for hospitalization and the discontinuation of follow-up. Hospitalization rates in the two periods were compared using the Poisson analysis. The population analyzed consisted of patients seen in the facility for acute febrile syndrome. For adjustment purposes, the number of dengue cases (IgM positive) identified in the municipality was included. RESULTS: Information was obtained on 964 patients in the first period and 1350 patients in the second. There were 44 and 13 hospitalizations during the respective periods. Use of the algorithm was associated with a significant reduction in the hospitalization rate (ratio: 0.21; 95 percent confidence interval; 0.11-0.39). This association did not change when adjusted for the number of dengue cases identified in the city. There were no significant differences in the rate of follow-up visits (P = 0.85) and hemograms (P = 0.24) in the two periods. There were no case fatalities. CONCLUSIONS: The results suggest that health care resources for dengue management can be optimized with the use of the algorithm.

Fatores de risco para doença arterial coronariana em idoso: análise por enfermeiros utilizando ferramenta computacional / Risk factors for coronary artery disease in the elderly: analysis by nurses using computational tool / Factores de riesgo para enfermedad arterial coronaria en ancianos: análisis por enfermeras utilizando herramienta computacional

Este trabalho objetivou analisar a ocorrência dos fatores de risco para doença arterial coronariana em população idosa participante de uma ação comunitária utilizando ferramenta computacional por enfermeiros. Para o desenvolvimento do trabalhoutilizou-se uma base de dados coletada em um evento comunitário. As informações se referem a fatores de risco, dados antropométricos, aferição de valores de glicemia, colesterol e pressão arterial, ocorrência de doença cardíaca e outras. A estrutura multidimensional foi elaborada e gerenciada pela ferramenta Analysis Services. A população idosa correspondeu a 40,4 por cento do total, um terço dessa população estava com valores alterados de pressão arterial sistêmica, 53,8 por cento apresentavamíndice de massa corporal acima de 25 Kg/m2, 40,3 por cento referiram hipertensão e 20,3 por cento, diabetes mellitus. Conclui-se que o controle de fatores de risco para DAC em clientes idosos é essencial e que a tecnologia da informação pode apoiar na tomada de decisõesestratégicas de promoção de saúde.

Minersus: ambiente computacional para extração de informações para a gestão da saúde pública por meio da mineração dos dados do SUS / Minersus: a computational framework for extracting analytical information through data mining of Brazilian public health databases

O objetivo deste trabalho é apresentar a definição, implementação e validação de um ambiente computacional, denominado MINERSUS, para a produção de informação analítica por meio da mineração das bases de dados dos sistemas de informações do Sistema Único de Saúde (SUS). A partir de uma revisão bibliográfica e de um projeto desenvolvido na Secretaria Estadual de Saúde (SES-SP) (Santos et al., 2004 e 2006), levantou-se uma lista de desafios para implantar uma ferramenta analítica na área da saúde. Mediante esta lista foram formuladas premissas que direcionaram a configuração arquitetônica do MINERSUS, e que exigiram a definição e implementação de alguns mecanismos especiais, como o versionamento de tabelas, o controle de mudanças estruturais nos arquivos e os mecanismos específicos incluídos nas atividades de mineração de dados. A utilidade do MINERSUS foi avaliada a partir da operacionalização desse ambiente para responder a questões pertinentes à saúde pública, e a sua usabilidade foi apreciada por meio de uma pesquisa de campo que permitiu a interação do usuário com o ambiente. A avaliação da utilidade confirmou a coerência da informação produzida pelo MINERSUS, comprovando a sua capacidade de extrair informações úteis à gestão da saúde pública. Os resultados da avaliação da usabilidade também foram positivos, comprovando a premissa da facilidade para o usuário realizar a mineração nas bases do SUS. O objetivo principal do trabalho foi alcançado: o ambiente computacional para extração de informação a partir da mineração das bases de dados da saúde pública foi definido, implantado e avaliado.

This paper demonstrates the definition, implementation and validation of a computational framework, called MINERSUS, for the extraction of analytical information through data mining of the Brazilian public health databases. The first point was to define main challenges in order to implement an analytical solution in public health organizations. The process to define main challenges included a bibliographic review and a trial project developed in São Paulo Health Department. These challenges were used to define basic premises which drove the design of MINERSUS, such as special features to table versioning, files structural changes and new mechanism into data mining tasks. MINERSUS was evaluated against two different criteria: utility and usability. We performed the utility evaluation by analyzing the information produced by the framework when answering selected questions from public health management and the usability evaluation has been concluded according to a field survey which evaluated the interaction between users and the framework. The utility evaluation demonstrated the coherency of the information produced by MINERSUS and confirmed its capacity to produce useful information for public health management. The results from the usability evaluation were also positive, and indicated that the framework provides a simple form for users mining data from public health databases. The general objective was achieved: a computational framework to extract information through data mining of public health databases was defined, implemented and evaluated. The contributions are the methodology to build the framework and an implanted framework ready to use.