Projeção de internações em terapia intensiva pela COVID-19 no Distrito Federal, Brasil: uma análise do impacto das medidas de distanciamento social / Proyección de hospitalizaciones en cuidados intensivos por COVID-19 en el Distrito Federal, Brasil: un análisis del impacto de las medidas de distanciamiento social / Projection of COVID-19 intensive care hospitalizations in the Federal District, Brazil: an analysis of the impact of social distancing measures

Objetivo: Construir cenários e analisar o impacto das políticas de distanciamento social na propagação da COVID-19 e a necessidade de leitos de unidades de terapia intensiva (UTI). Métodos: Sobre modelo compartimental de transição dinâmica e simulações de Monte Carlo, construíram-se três cenários de propagação conforme o nível de adesão às medidas de distanciamento social no Distrito Federal, Brasil. Os valores dos parâmetros do modelo fundamentaram-se em fontes oficiais, bases com indexação bibliográfica e repositórios públicos de dados. Resultados: O cenário favorável, com manutenção constante de 58% de adesão ao distanciamento social, estimou pico de 189 (intervalo interquartil [IIQ]: 57 a 394) internações-UTI em 7/3/2021. A ausência do distanciamento implicaria grave cenário, com pico de 6.214 (IIQ: 4.618 a 8.415) internações-UTI já na data provável de 14/7/2020. Conclusão: as projeções indicam alto impacto das medidas de distanciamento social e reforçam a aplicabilidade de indicadores públicos no monitoramento da COVID-19.

Objetivo: Construir escenarios y analizar el impacto de las políticas de distanciamiento social en la propagación de Covid-19 y la necesidad de camas en unidades de cuidados intensivos (UCI). Métodos: Con un modelo compartimental de transición dinámica y simulaciones de Monte Carlo, los escenarios de propagación se construyeron de acuerdo al nivel de adhesión de las medidas de distanciamiento social en el Distrito Federal, Brasil. Los parámetros se basaron en fuentes oficiales, bases de datos indexadas y repositorios de datos. Resultados: La adhesión al nivel de distanciamiento social con manutención constante de 58% fue el único escenario favorable, con un pico de 189 (intervalo intercuartil IIC: 57 a 394) admisiones en la UCI el 7/3/2021. La ausencia de distanciamiento implicaría en grave escenario, con un pico de 6.214 (IIC: 4.618 a 8.415) admisiones en UCI ya en la fecha probable de 14/7/2020. Conclusión: Las proyecciones muestran el alto impacto de las medidas de distanciamiento social y la aplicabilidad de indicadores públicos en el monitoreo.

Objective: To build scenarios and analyze the impact of social distancing policies on the spread of COVID-19 and the need for intensive care unit beds. Methods: Three dissemination scenarios were built according to level of adherence to social distancing measures in the context of Brazil's Federal District, based on a dynamic transition compartmental model and Monte Carlo simulations. The model's parameter values were based on official sources, indexed bibliographic databases and public data repositories. Results: The favorable scenario, with constant 58% adherence to social distancing, estimated a peak of 189 (interquartile range [IQR]: 57 - 394) ICU hospitalizations on March 3rd2021. Absence of social distancing would result in an unfavorable scenario with a peak of 6,214 (IQR: 4,618 - 8,415) ICU hospitalizations probably as soon as July 14th2020. Conclusion: The projections indicate the high impact of social distancing measures and emphasize the applicability of public indicators for COVID-19 monitoring.

Caracterização e avaliação da capacidade protetora dos peptí­deos imunogênicos de Sporothrix brasiliensis / Characterization and evaluation of the protective capacity of the immunogenic peptides of Sporothrix brasiliensis

A esporotricose é uma doença crônica que envolve o tecido subcutâneo afetando seres humanos e animais, causada pelo fungo termodimórfico Sporothrix spp.. A esporotricose é endêmica na América latina, principalmente no Brasil que teve o maior surto zoonótico já registrado, ocorrendo na cidade do Rio de Janeiro. A espécie Sporothrix brasiliensis é a mais diagnosticada no surto e a mais virulenta entre as especies de Sporothrix spp., causando formas mais graves da doença. A esporotricose em gatos é endêmica, fatal e um dos principais fatores pelo alto número de casos no Rio de Janeiro. O tratamento é longo e não vem sendo o suficiente para conter o número de casos da doença. Uma vacina contra a esporotricose poderia mudar esse paradigma no Brasil. O presente trabalho obteve o proteoma da cepa S. brasiliensis 5110 por meio de uma eletroforese 2D, e caracterizou e identificou as possíveis proteínas imunogênicas do fungo por espectrometria de massa. Por meio de programas de predição, foi avaliado e sintetizado 7 sequências de aminoácidos,das proteínas identificadas com maiores chances de se acoplar a molécula MHC de classe II. Apenas 3 foram capazes de induzir proliferação in vitro, os peptídeos ZR3, ZR4 e ZR8, que foram utilizados como vacina na esporotricose subcutânea e avaliados sua eficácia por meio da carga fúngica, diâmetro das lesões, perfil celular e níveis de citocinas. Neste trabalho concluímos que o peptídeo ZR8 foi o melhor candidato à vacina na esporotricose, pois foi capaz de diminuir o diâmetro das lesões, aumentar os níveis de citocinas protetoras (IFN-γ, IL-17A e IL-1ß) e aumentar o número de células TCD4+ e CD3-/CD19+, sendo assim induzindo uma resposta imunológica protetora na esporotricose subcutânea

Sporotrichosis is a chronic disease, which involves the subcutaneous tissue affecting humans and animals caused by the thermodymorphic fungus Sporothrix spp. Sporotrichosis is endemic in Latin America, mainly in Brazil that had the largest zoonotic outbreak ever recorded, occurring in the city of Rio de Janeiro. The Sporothrix brasiliensis is the species more diagnosed in the outbreak and most virulent, causing severe forms of the disease. Sporotrichosis in cats is endemic, fatal and the main factors due to the high number of cases of the disease in Rio de Janeiro. The treatment is long, and has not been enough to contain the number of cases of sporotrichosis. A vaccine against sporotrichosis could change this paradigm in Brazil. The present work obtained the proteome of S. brasiliensis 5110 strain by 2D electrophoresis, and characterized and identified possible immunogenic proteins by mass spectrometry. By prediction programs were evaluated and synthesized 7 peptide sequence from antigenic proteins that have the highest chances of coupling to the MHC class II molecule. From these 7 peptides only 3 were able to induce proliferation in vitro, called ZR3, ZR4 and ZR8 peptides, that were used as a vaccine in subcutaneous sporotrichosis and evaluated their efficacy through fungal load, lesion diameter, cell profile and cytokine levels. We conclude that ZR8 peptide was the best candidate for sporotrichosis vaccine, since it was able to decrease the lesion diameter, increase the levels of protective cytokines (IFN-γ, IL-17A and IL-1ß) and increase the number of CD4+ T cells and CD3-/CD19+ inducing a protective immune response in subcutaneous sporotrichosis

Comparação da performance de algoritmos de machine learning para a análise preditiva em saúde pública e medicina / Comparison of machine learning algorithms performance in predictive analyzes in public health and medicine

Modelos preditivos estimam o risco de eventos ou agravos relacionados à saúde e podem ser utilizados como ferramenta auxiliar em tomadas de decisão por gestores e profissionais de saúde. Algoritmos de machine learning (ML), por sua vez, apresentam potencial para identificar relações complexas e não-lineares presentes nos dados, com consequências positivas na performance preditiva desses modelos. A presente pesquisa objetivou aplicar técnicas supervisionadas de ML e comparar sua performance em problemas de classificação e de regressão para predizer respostas de interesse para a saúde pública e a medicina. Os resultados e discussão estão organizados em três artigos científicos. O primeiro apresenta um tutorial para o uso de ML em pesquisas de saúde, utilizando como exemplo a predição do risco de óbito em até 5 anos (frequência do desfecho 15%; n=395) para idosos do estudo \"Saúde, Bem-estar e Envelhecimento\" (n=2.677), segundo variáveis relacionadas ao seu perfil demográfico, socioeconômico e de saúde. Na etapa de aprendizado, cinco algoritmos foram aplicados: regressão logística com e sem penalização, redes neurais, gradient boosted trees e random forest, cujos hiperparâmetros foram otimizados por validação cruzada (VC) 10-fold. Todos os modelos apresentaram área abaixo da curva (AUC) ROC (Receiver Operating Characteristic) maior que 0,70. Para aqueles com maior AUC ROC (redes neurais e regressão logística com e sem penalização) medidas de qualidade da probabilidade predita foram avaliadas e evidenciaram baixa calibração. O segundo artigo objetivou predizer o risco de tempo de vida ajustado pela qualidade de vida de até 30 dias (frequência do desfecho 44,7%; n=347) em pacientes com câncer admitidos em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) (n=777), mediante características obtidas na admissão do paciente à UTI. Seis algoritmos (regressão logística com e sem penalização, redes neurais, árvore simples, gradient boosted trees e random forest) foram utilizados em conjunto com VC aninhada para estimar hiperparâmetros e avaliar performance preditiva. Todos os algoritmos, exceto a árvore simples, apresentaram discriminação (AUC ROC > 0,80) e calibração satisfatórias. Para o terceiro artigo, características socioeconômicas e demográficas foram utilizadas para predizer a expectativa de vida ao nascer de municípios brasileiros com mais de 10.000 habitantes (n=3.052). Para o ajuste do modelo preditivo, empregou-se VC aninhada e o algoritmo Super Learner (SL), e para a avaliação de performance, o erro quadrático médio (EQM). O SL apresentou desempenho satisfatório (EQM=0,17) e seu vetor de valores preditos foi utilizado para a identificação de overachievers (municípios com expectativa de vida superior à predita) e underachievers (município com expectativa de vida inferior à predita), para os quais características de saúde foram comparadas, revelando melhor desempenho em indicadores de atenção primária para os overachievers e em indicadores de atenção secundária para os underachievers. Técnicas para a construção e avaliação de modelos preditivos estão em constante evolução e há poucas justificativas teóricas para se preferir um algoritmo em lugar de outro. Na presente tese, não foram observadas diferenças substanciais no desempenho preditivo dos algoritmos aplicados aos problemas de classificação e de regressão analisados. Espera-se que a maior disponibilidade de dados estimule a utilização de algoritmos de ML mais flexíveis em pesquisas de saúde futuras

Predictive models estimate the risk of health-related events or injuries and can be used as an auxiliary tool in decision-making by public health officials and health care professionals. Machine learning (ML) algorithms have the potential to identify complex and non-linear relationships, with positive implications in the predictive performance of these models. The present research aimed to apply various ML supervised techniques and compare their performance in classification and regression problems to predict outcomes of interest to public health and medicine. Results and discussion are organized into three articles. The first, presents a tutorial for the use of ML in health research, using as an example the prediction of death up to 5 years (outcome frequency=15%; n=395) in elderly participants of the study \"Saúde, Bemestar e Envelhecimento\" (n=2,677), using variables related to demographic, socioeconomic and health characteristics. In the learning step, five algorithms were applied: logistic regression with and without regularization, neural networks, gradient boosted trees and random forest, whose hyperparameters were optimized by 10-fold cross-validation (CV). The area under receiver operating characteristic (AUROC) curve was greater than 0.70 for all models. For those with higher AUROC (neural networks and logistic regression with and without regularization), the quality of the predicted probability was evaluated and it showed low calibration. The second article aimed o predict the risk of quality-adjusted life up to 30 days (outcome frequency=44.7%; n=347) in oncologic patients admitted to the Intensive Care Unit (ICU) (n=777), using patients\' characteristics obtained at ICU admission. Six algorithms (logistic regression with and without regularization, neural networks, basic decision trees, gradient boosted trees and random forest) were used with nested CV to estimate hyperparameters values and to evaluate predictive performance. All algorithms, with exception of basic decision trees, presented acceptable discrimination (AUROC > 0.80) and calibration. For the third article, socioeconomic and demographic characteristics were used to predict the life expectancy at birth of Brazilian municipalities with more than 10,000 inhabitants (n=3,052). Nested CV and the Super Learner (SL) algorithm were used to adjust the predictive model, and for evaluating performance, the mean squared error (MSE). The SL showed good performance (MSE=0.17) and its vector of predicted values was used for the identification of underachievers and overachievers (i.e. municipalities showing worse and better outcome than predicted, respectively). Health characteristics were analyzed revealing that overachievers performed better on primary health care indicators, while underachievers fared better on secondary health care indicators. Techniques for constructing and evaluating predictive models are constantly evolving and there is scarce theoretical justification for preferring one algorithm over another. In this thesis no substantial differences were observed in the predictive performance of the algorithms applied to the classification and regression problems analyzed herein. It is expected that increase in data availability will encourage the use of more flexible ML algorithms in future health research

Prediction of cardiorespiratory fitness from self-reported data in elderly / Predição da aptidão cardiorrespiratória através de dados auto-relatados em idosos

Abstract Cardiorespiratory fitness (CRF) is associated with several health outcomes. Some non-exercise equations are available for CRF estimation. However, little is known about the validation of these equations among elderly. The aim of this study was to exam the validity of non-exercise equations with self-reported information in elderly. Participants (n= 93) aged 60 to 91 years measured CRF using maximal cardiopulmonary exercise test. Five non-exercise equations were selected. Data included in the equations (age, sex, weight, height, body mass index, physical activity and smoking) were self-reported. Coefficient of determination (R2) of linear regressions with laboratory-measured VO2 peak ranged from 0.04 to 0.64. The Bland-Altman plots showed higher agreement between achieved and predicted CRF obtained by Jackson and colleagues, and Wier and colleagues equations. On the other hand, the other equations showed lower agreement and overestimation. Our findings provide evidences that two non-exercise equations, previously developed, could be used on the prediction of CRF among elderly.

Resumo A aptidão cardiorrespiratória (ACR) está associada a vários desfechos de saúde. Algumas equações sem exercício estão disponíveis para estimar a ACR. No entanto, pouco se sabe sobre a validação dessas equações entre os idosos. Objetivo: O estudo foi desenvolvido com o objetivo de examinar a validade de equações sem exercício com informações auto-relatadas em idosos. Métodos: Os participantes (n = 93) com idades entre 60 e 91 anos foram submetidos ao teste de exercício cardiopulmonar máximo para avaliar a ACR. Cinco equações sem exercício foram selecionadas. Os dados incluídos nas equações (idade, sexo, peso, altura, índice de massa corporal, atividade física e tabagismo) foram auto-relatados. Resultados: O coeficiente de determinação (R2) das regressões lineares com o VO2 pico, medido em laboratório, variou de 0,04 a 0,64. Os gráficos de Bland-Altman mostraram maior concordância entre a ACR obtida e prevista por Jackson e colaboradores, e equações de Wier e colaboradores. Por outro lado, as demais equações mostraram menor concordância e superestimação. Conclusões: Nossos resultados fornecem evidências de que duas equações sem exercício, previamente desenvolvidas, poderiam ser usadas na estimação da ACR em idosos.

Fuzzy model to estimate the number of hospitalizations for asthma and pneumonia under the effects of air pollution / Modelo fuzzy para estimar o número de internações por asma e pneumonia sob os efeitos da poluição do ar

ABSTRACT OBJECTIVE Predict the number of hospitalizations for asthma and pneumonia associated with exposure to air pollutants in the city of São José dos Campos, São Paulo State. METHODS This is a computational model using fuzzy logic based on Mamdani’s inference method. For the fuzzification of the input variables of particulate matter, ozone, sulfur dioxide and apparent temperature, we considered two relevancy functions for each variable with the linguistic approach: good and bad. For the output variable number of hospitalizations for asthma and pneumonia, we considered five relevancy functions: very low, low, medium, high and very high. DATASUS was our source for the number of hospitalizations in the year 2007 and the result provided by the model was correlated with the actual data of hospitalization with lag from zero to two days. The accuracy of the model was estimated by the ROC curve for each pollutant and in those lags. RESULTS In the year of 2007, 1,710 hospitalizations by pneumonia and asthma were recorded in São José dos Campos, State of São Paulo, with a daily average of 4.9 hospitalizations (SD = 2.9). The model output data showed positive and significant correlation (r = 0.38) with the actual data; the accuracies evaluated for the model were higher for sulfur dioxide in lag 0 and 2 and for particulate matter in lag 1. CONCLUSIONS Fuzzy modeling proved accurate for the pollutant exposure effects and hospitalization for pneumonia and asthma approach.

RESUMO OBJETIVO Prever o número de internações por asma e pneumonia associadas à exposição a poluentes do ar no município em São José dos Campos, estado de São Paulo. MÉTODOS Trata-se de um modelo computacional que utiliza a lógica fuzzy baseado na técnica de inferência de Mamdani. Para a fuzzificação das variáveis de entrada material particulado, ozônio, dióxido de enxofre e temperatura aparente foram consideradas duas funções de pertinência para cada variável com abordagem linguísticas: bom e ruim. Para a variável de saída número internações por asma e pneumonia, foram consideradas cinco funções de pertinências: muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto. O número de internações no ano de 2007 foi obtido do Datasus e o resultado fornecido pelo modelo foi correlacionado com os dados reais de internação com defasagem (lag) de zero a dois dias. A acurácia do modelo foi estimada pela curva ROC para cada poluente e nestas defasagens. RESULTADOS No ano de 2007 foram registradas 1.710 internações por pneumonia e asma em São José dos Campos, SP, com média diária de 4,9 internações (dp = 2,9). Os dados de saída do modelo mostraram correlação positiva e significativa (r = 0,38) com os dados reais; as acurácias avaliadas para o modelo foram maiores para o dióxido de enxofre nos lag 0 e 2 e para o material particulado no lag 1. CONCLUSÕES Modelagem fuzzy se mostrou acurada para a abordagem de efeitos da exposição aos poluentes e internação por pneumonia e asma.

Método de projeção de indicadores das metas do Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas não Transmissíveis no Brasil segundo capitais dos estados e Distrito Federal / Method for projecting indicators for the goals of the Strategic Action Plan for Tackling Chronic Non-Communicable Diseases in Brazil according to Capitals and the Federal District / Método para la proyección de indicadores de los objetivos del Plan Estratégico de Acción para hacer frente a Enfermedades Crónicas No Transmisibles (ENT) en las capitales y distrito federal de Brasil

Resumo OBJETIVO: descrever o método de projeção dos indicadores de fatores de risco ou proteção do Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas não Transmissíveis no Brasil, nas capitais dos estados e no Distrito Federal, 2012-2022. MÉTODOS: utilizou-se regressão linear simples para as projeções dos indicadores com dados do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel). RESULTADOS: na maioria das capitais, houve crescimento da prevalência de obesidade (variação anual: 0,36%;1,29%), excesso de peso (variação anual: 1,11%;2,00%), consumo de frutas, legumes e verduras recomendado (variação anual: 1,45%;2,66%) e regular (variação anual 0,45%;1,46%), decréscimo do tabagismo (variação anual: -1,34%;-0,20%) e estabilidade da inatividade física, consumo abusivo de álcool e realização de mamografia e do exame de Papanicolau. CONCLUSÃO: a maioria das metas foi factível; contudo, são necessárias ações efetivas, especialmente para enfrentamento do excesso de peso e consumo abusivo de álcool.

Abstract OBJECTIVE: to present the indicators' projection method of the Strategic Action Plan for Tackling Chronic Non-Communicable Diseases (NCDs) in Brazilian State capitals and the Federal District, 2012-2022. METHODS: simple linear regression model was used to calculate the indicators' projections with data from the Surveillance System of Risk and Protective Factors for Chronic Diseases by Telephone Survey (Vigitel). RESULTS: in most of the capitals, there was an increase in the prevalence of obesity (annual change: 0.36%;1.29%), overweight (annual change: 1.11%;2.00%), recommended (annual change: 1.45%;2.66%) and regular (annual change: 0.45%;1.46%) consumption of fruits and vegetables; smoking presented a decreasing trend (annual change: -1.34%;-0.20%); whereas physical inactivity, heavy drinking and mammography and Pap smears examinations were stable. CONCLUSION: most of the goals are possible; however, effective actions are necessary, especially for tackling overweight and heavy drinking.

Resumen OBJETIVO: describir el método de proyección de factores de riesgo y protección del Plan de Acción para la Prevención y Control de Enfermedades no Transmisibles (ECNT) en Brasil, capitales y Distrito Federal, 2012-2022. MÉTODOS: utilizamos regresión lineal simple para las proyecciones de datos del Sistema de Vigilancia y factores de protección para enfermedades crónicas a través de entrevistas telefónicas (Vigitel). RESULTADOS: hubo un crecimiento de la obesidad (variación anual: 0,36%; 1,29%), sobrepeso (variación anual: 1,11%; 2,00%) y consumo de frutas y verduras recomendadas (variación anual: 1,45%; 2,66%) y regular (variación anual: 0,45%; 1,46%); disminución del tabaquismo (variación anual: -1,34%;-0,20%); y estabilidad del sedentarismo, abuso de alcohol, mamografía y Papanicolaou. CONCLUSIÓN: mayoría de los objetivos son factibles, pero acciones efectivas son necesarias, sobre todo para hacer frente al exceso de peso y abuso del alcohol.

Characterization of a thermostable endoglucanase produced by Isoptericola variabilis sp. IDAH9

Abstract This study aimed to isolate and evaluate the cellulase activity of cellulolytic bacteria in hot springs of Dehloran, Ilam province, Iran. Water and sludge samples were collected from the hot springs and the bacterial enrichment was performed in a medium containing rice barn and carboxymethyl cellulose (CMC). The cultures were incubated at 50 °C in aerobic conditions. The bacteria were isolated on CMC agar (1%) medium. Cellulase assay of the isolates was measured by the evaluation of endoglucanase enzyme activity, which is also called as carboxymethyl cellulase (CMCase). The isolated thermotolerant bacteria were then identified and optimized for the production of CMCase. Moreover, stabilizing elements of the enzyme were identified with in silico approach. The chosen isolate was identified as Isoptericola variabilis sp. IDAH9. The identified strain produced the most thermostable CMCase at a concentration of 5.6 g/L of ammonium sulfate, 9 g/L CMCase or 12 g/L rice bran, 0/6% Tween-80, and 0.2% sucrose. The produced enzyme showed 80% of the residual activity after 1 h of incubation at 65 °C. In silico data indicated that the remaining residual activity was due to the redundant stabilizing elements in the protein structure. Consequently, I. variabilis can be isolated from the extreme environment and has a thermostable endoglucanase which may be used for various applications after studying them.

Mortalidad a largo plazo y factores predictores en pacientes con fractura de cadera / Mortality and risk factors after a hip fracture: long-term follow-up

Mortalidad a largo plazo y factores predictores en pacientes con fractura de cadera.El objetivo de este estudio fue determinar la mortalidad a largo plazo y los factores que la predicen en pacientes con fractura de cadera. De un estudio de cohorte ambidireccional realizado, se identificaron pacientes pertenecientes a un sistema cerrado de salud, internados por una fractura de cadera durante el año 2006. Se observó a esta población desde la fecha de la fractura hasta la muerte o el 1º de julio de 2009. Asimismo, se determinó la mortalidad y se analizaron los factores que predicen muerte, mediante el método de Kaplan-Meier y el modelo de riesgos proporcionales de Cox. Se incluyeron 124 pacientes (edad promedio de 79,4±8,7 años; 78,5% mujeres) y el tiempo de seguimiento promedio fue 2,33±0,089 años, siendo la pérdida de casos de un 1,6% durante el período. El 16,2% de la población falleció al año y 25,8% durante el seguimiento. La mortalidad difirió entre hombres y mujeres, siendo mayor en hombres, (30,8 vs. 24,5%) durante todo el período. Se identificaron como factores predisponentes independientes de muerte: la edad por año de incremento (HR 1,07, p=0,027), la demencia (HR 2,34, p<0,001 ) y la enfermedad coronaria (HR 2,94, p<0,001). El evento fractura de cadera disminuyó la sobrevida de la población estudiada a mediano y largo plazo.

Contribuição para o diagnóstico da doença de Chagas crônica na prática clínica / Contribution to the diagnosis of chronic Chagas disease in clinical practice

Em diferentes diretrizes para doença de Chagas crônica há diferentes algoritmos de execução de testes sorológicos. No entanto, há poucas referências quanto aos pacientes que devem ser submetidos à investigação sorológica, além dos indícios de que os testes ELISA possuem limitações e que o uso da PCR é controverso. Este trabalho contém resultados de dois estudos; o primeiro teve como objetivo rever a literatura sobre diagnóstico de doença de Chagas crônica e sumarizar a performance dos testes ELISA e PCR, e o segundo desenvolver um modelo de predição clínica para a doença de Chagas crônica. O primeiro estudo foi uma revisão sistemática. Resumos relevantes foram procurados em bases remotas (MEDLINE, LILACS, EMBASE, SCOPUS, ISIWeb) e em bibliografia de textos completos. As investigações originais foram consideradas elegíveis para este trabalho quando estimassem sensibilidade e especificidade, ou confiabilidade (ou permitissem sua estimação) de testes ELISA ou PCR para o diagnóstico de doença de Chagas crônica. A heterogeneidade mostrou-se elevada em cada teste (ELISA e PCR) e o efeitode ponto de corte foi detectado em subgrupos. A sensibilidade e a especificidade sumárias do teste ELISA foram 97,7% [96,7%-98,5%] e 96,3% [94,6%-97,6%] respectivamente. O teste ELISA com antígenos recombinantes apresentou medidas sumárias de sensibilidade e especificidade de 99,3% [97,9%-99,9%] e 97,5% [88,5%-99,5%], respectivamente...

Estrés laboral y salud en una muestra de ejecutivos chilenos / Occupational stress and health in a sample of chilean executives

Background: Most individual and organizational costs related to job stress are due to preventable health problems. To study the impact of occupational stress in Chile, an instrument that evaluates the different variables involved in the stress process is required. Aim: To study the effects of work stressors and psychological variables on health among Chileans managers. To study reliability and validity of the Spanish version of the Occupational Stress Indicator (OSI-2). Subjects and methods: A translated version of the OSI-2 was applied to a sample of 264 white-collar managers. Results: A high frequency of symptoms was reported by our sample. Back pain was the most frequently reported symptom in managers with high levels of stress. Regression analysis showed that, together, work stressors and psychological characteristics significantly explained self-perceived mental (27,6 percent) and physical (22,9 percent) health variance. Responsibilities of the executive role were the stressors most highly associated with poor stress outcomes. The psychological variables most strongly correlated with mental and physical health were Problem-focused Coping and the subscale Impatience of Type A Behavior. The reliability and validity of the OSI-2, Spanish version, were reasonably high. Conclusions: The transactional model of work stress was confirmed in a sample of Chilean managers evaluated with the Spanish version of the OSI-2

MAPS: uma versäo amigável do modelo demográfico-atuarial de projeçöes e simulaçöes de reformas previdenciárias do IPEA/IBGE / MAPS: a friendly version of atuarial-demographic model of projections and simulations of security reforms of IPEA/IBGE

Acredita que a base para a formulação de políticas previdenciárias deveria ser a avaliação dos efeitos sobre a previdência social dessas políticas combinada com variáveis exógenas da realidade do país (ou do mundo), como por exemplo as variáveis demográficas, macroeconômicas e relativas ao mercado de trabalho. Relata que no caso de um regime de repartição simples como o da previdência social brasileira, além do curto prazo, temos o problema da busca de equilíbrio a longo prazo. Relata que para isso disponibiliza o MAPS, que conferirá maior facilidade às estimações e projeções econômico-financeiras do sistema de previdência, antecipando os efeitos de mudanças estruturais e orientando medidas a serem tomadas para o aperfeiçoamento do sistema. Procura auxiliar os usuários finais quanto à utilização do MAPS e descreve todo o seu conteúdo, metodologia e estruturação.

Desarrollo de un modelo matemático predictivo de mortalidad para pacientes en UTI / Development of a predictive mathematic model of the mortality for Intensive Care patients

Tipo de estudio: Estudio de casos, prospectivo, multicéntrico. Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo de mortalidad, aplicable a los pacientes en Terapia Intensiva, encaminado a una propuesta de criterios de admisión y ayuda en la toma de decisiones. Material y métodos: Se analizaron los datos de 561 pacientes internados en las UTI de Comodoro Rivadavia-Chubut; entre septiembre de 1995 y agosto de 1996. La muestra se sometió a análisis multivariados cuya variable dependiente fue la evolución de los pacientes. Se calculó, previamente, el peso de cada falla orgánica y de cada punto del score APACHE en la base global. Se estudió el desarrollo de un modelo predictivo que englobara al puntaje APACHE II, diagnósticos de ingreso, pertenencia al grupo clínico o quirúrgico y desarrollo de fallas orgánicas, mediante regresión logística. Se calibró el modelo según Goodness of Fit de Hosmer Lemeshow y se discriminó por metodología ROC. El modelo predictivo se armó, separando los pacientes en dos grupos (Set de desarrollo= 286) (Set de validación= 275) que se sometieron al mismo análisis estadístico. La correlación entre ambos grupos fue buena. Resultados: El análisis de la pertenencia al grupo de patología clínica o quirúrgica, y de los grupos de diagnóstico al ingreso; no arrojaron diferencias estadísticas con respecto al egreso. Los resultados del modelo que consideró a la sumatoria total de: APACHE II, requerimiento de ARM y sumatoria de pesos de FMO, mostraron tanto en el set de desarrollo como en el validación, un nivel de clasificación correcto para sobrevivientes (SV) de 96,4 por ciento y NO sobrevivientes (NS) de 60,7 por ciento. La clasificación correcta global fue del 89,42 por ciento. El área cubierta bajo la curva ROC es de 0,91. El punto de corte de probabilidad utilizado fue de 0,5. Dada la buena calibración y discriminación en la muestra de estudio, se analizó un modelo alternativo que estuviera conformado por la sumatoria de pesos relativos de APACHE II (0,19/punto), ARM (4,69) y FMO (1 a 3), el que también presentó una buena calibración y discriminación. La discriminación de este modelo arrojó una sensibilidad del 59,8 por ciento y una especificidad del 96,5 por ciento. Total de correctos verdaderos 89,4 por ciento. El área bajo la curva ROC es de 0,91...

Validación del APACHE II en la Patagonia Central: APACHE II, un índice pronóstico / Validation of APACHE II system in the Central Patagonia: APACHE II, a prognostic indicator

Tipo de estudio: Prospectivo, multicéntrico. Objetivo: Validación regional del sistema APACHE II, de los fallos multiorgánicos (FMO) y de la utilización de prácticas terapeúticas complejas como indicadores pronósticos en pacientes gravemente injuriados ingresados a terapia intensiva, encaminado a una propuesta de criterios de admisión y niveles de intensidad en el tratamiento. Material y métodos: Se estudiaron 561 pacientes internados en las Unidades de Terapia Intensiva de Comodoro Rivadavia durante un año. A su ingreso se los evaluó según el sistema APACHE II, y durante su internación se registraron los FMO desarrollados por cada paciente, y si fueron sometidos a cirugía, hemodiálisis y/o asistencia respiratoria mecánica. La variable dependiente fue la evolución final de cada paciente y su estdía en UTI. Se utilizó el análisis con Chi-cuadrado para variables ctegóricas; el Anova (Análisis de Varianza) para variables numéricas; los análisis multivariados de regresión logística para calcular los pesos de cada falla orgánica y de cada punto de apache en la población total y el de regresión de riesgos proporcionales de Cox para el estudio de factores pronósticos y su participación en la evolución de cada paciente. A aquellos factores que demostraron tener significación estdística se los sometió a análisis de Kaplan-Meier para establecer la media de sobrevida de los pacientes con esos factores. Resultados: El score fisiológico agudo (APS), APACHE II y los pesos de fallas orgánicas, demostraron valores de p<0,001, muy significativos. Si bien, la mayor parte de las variables demostraron una distribución disgnificativa con respecto al egreso, las únicas que evidenciaron ser factores de riesgo para NO Sobrevivientes (NS) fueron el desarrollo de falla del sistema nervioso central (SNC), respiratoria y el requerimiento de asistencia respiratoria mecánica (ARM). Los pesos de cada falla orgánica calculados fueron: HEMATOLOGICO, CARDIOLOGICO y RENAL 1; DIGESTIVO 2; SNC 2,5; y RESPIRATORIO 3. Conclusión: Se validó el sistema APACHE II en nuestra región como un indicador pronóstico de gran utilidad. Las fallas del sistema hematohemostático, cardiovascular y renal presentan pesos bajos que no influyen netamente en la mortalidad, el sistema digestivo es intermedio y el SNC y respiratorio poseen los más altos pesos

Validación de un modelo para predicción de mortalidad en la unidad de cuidado intensivo / Validation of a model for prediction of mortality in the intensive care unit

El reciente desarrollo de diversos patrones multivariables (PM) utilizados con fines predictivos ha puesto en evidencia que los PM pueden perder su poder predictivo cuando se aplican en sitios diferentes a aquellos en donde fueron desarrollados y validados. Por esta razón, decidimos diseñar un estudio prospectivo en nuestra Unidad de Cuidado Intensivo (UCI) con el fin de: 1. Validar dos PM reconocidos mundialmente como predictores de mortalidad (MPM y APACHE II); 2. Comparar la capacidad predictiva de estos PM contra la de instructores y residentes; 3. Desarrollar un PM de predicción local para posteriormente ser validado. Para el efecto hemos recogido prospectivamente información en 173 pacientes consecutivos que ingresaron a la UCI. Los resultados muestran que la bondad de ajuste del MPM, no es satisfactoria pues existe diferencia significativa entre la mortalidad observada y la esperada por el MPM (p<0.001). La bondad del ajuste de profesores y residentes tampoco es satisfactoria: sin embargo, tanto residentes como instructores parecen tener una capacidad discriminativa mejor que la del MPM. En conclusión, el MPM no puede ser validado satisfactoriamente en nuestro medio. Además, tanto profesores como residentes tienen capacidad de discriminación mejor que el modelo. Este hallazgo, si se mantiene hasta que el tamaño de muestra definitivo sea recogido, forzaria a hospitales con características similares al nuestro a desarrollar sus propios patrones de predicción