Mortality associated with alternative policy options for primary care and the Mais Médicos (More Doctors) Program in Brazil: forecasting future scenarios

[ABSTRACT]. Objective. To forecast the impact of alternative scenarios of coverage changes in Brazil’s Family Health Strategy (Estratégia Saúde da Família) (ESF)—due to fiscal austerity measures and to the end of the Mais Médicos (More Doctors) Program (PMM)—on overall under-5 mortality rates (U5MRs) and under-70 mortality rates (U70MRs) from ambulatory care sensitive conditions (ACSCs) up through 2030. Methods. A synthetic cohort of 5 507 Brazilian municipalities was created for the period 2017-2030. A municipal-level microsimulation model was developed and validated using longitudinal data. Reductions in ESF coverage, and its effects on U5MRs and U70MRs from ACSCs, were forecast based on two probable austerity scenarios, as compared to the maintenance of current ESF coverage. Fixed effects longitudinal regression models were employed to account for secular trends, demographic and socioeconomic changes, variables related to health care, and program duration effects. Results. In comparison to maintaining stable ESF coverage, with the decrease in ESF coverage due to austerity measures and PMM termination, the mean U5MR and U70MR would be 13.2% and 8.6% higher, respectively, in 2030. The end of PMM would be responsible for a mean U5MR from ACSCs that is 4.3% higher and a U70MR from ACSCs that is 2.8% higher in 2030. The reduction of PMM coverage due only to the withdrawal of Cuban doctors who have been working in PMM would alone be responsible for a U5MR that is 3.2% higher, and a U70MR that is 2.0% higher in 2030. Conclusions. Reductions in primary health care coverage due to austerity measures and the end of the PMM could be responsible for many avoidable adult and child deaths in coming years in Brazil.

[RESUMEN]. Objetivo. Proyectar el impacto de los distintos escenarios alternativos de cambios en la cobertura de la estrategia de salud familiar de Brasil (Estratégia Saúde da Família o ESF) —motivados por medidas de austeridad y la desaparición del programa Mais Médicos (PMM)— en las tasas generales de mortalidad de menores de 5 años y menores de 70 años debidas a trastornos sensibles al cuidado ambulatorio hasta el año 2030. Métodos. Se formó una cohorte sintética de 5 507 municipios brasileños para el período 2017-2030. Se elaboró un modelo de microsimulación a escala municipal y se lo validó empleando datos longitudinales. Se proyectaron las reducciones de la cobertura de la ESF y sus efectos sobre la tasa de mortalidad de menores de 5 años y menores de 70 años debida a trastornos sensibles al cuidado ambulatorio con base en dos contextos probables de austeridad, en comparación con el mantenimiento de la actual cobertura de la ESF. Se emplearon modelos de regresión longitudinal con efectos fijos para dar cuenta de las tendencias históricas, los cambios demográficos y socioeconómicos, las variables relacionadas con la atención de salud y los efectos de la duración del programa. Resultados. En comparación con el mantenimiento de una cobertura estable de la ESF, ante su disminución por medidas de austeridad y la desaparición del PMM, las tasas medias de mortalidad de menores de 5 años y menores de 70 aumentarían en 13,2 % y 8,6 % respectivamente para el año 2030. La desaparición del PMM sería responsable de una tasa media de mortalidad de menores de 5 años debida a trastornos sensibles al cuidado ambulatorio que será un 4,3 % mayor y, en el caso de los menores de 70 años, un 2,8 % mayor para el año 2030. Tan solo la reducción de la cobertura de PMM exclusivamente a raíz de la retirada de los médicos cubanos que han trabajado en este programa daría cuenta de un incremento del 3,2 % de la tasa de mortalidad de menores de 5 años y del 2,0 % en el caso de los menores de 70 años para el año 2030. Conclusiones. Las reducciones de la cobertura de la atención primaria de salud debidas a medidas de austeridad y la desaparición del PMM serían responsables de muchas muertes evitables de niños y adultos en los próximos años en Brasil.

[RESUMO]. Objetivo. Fazer uma projeção da repercussão de cenários alternativos, com a mudança na cobertura da Estratégia de Saúde da Família (ESF) no Brasil decorrente de medidas de austeridade fiscal e do fim do Programa Mais Médicos, nas taxas de mortalidade em crianças menores de 5 anos (TM-5) e taxas de mortalidade em indivíduos até 70 anos (TM-70) por causas sensíveis à atenção ambulatorial até 2030. Métodos. Esta análise se baseou em uma coorte sintética de 5.507 municípios brasileiros criada para o período 2017–2030. Um modelo de microssimulação ao nível municipal foi desenvolvido e validado com dados longitudinais. A diminuição da cobertura da ESF e sua repercussão nas TM-5 e TM-70 por causas sensíveis à atenção ambulatorial foram projetadas em dois cenários prováveis de austeridade comparados à continuidade da cobertura atual da ESF. Modelos de regressão com efeitos fixos para dados longitudinais foram usados para levar em consideração as tendências seculares, as variações populacionais e socioeconômicas, as variáveis relacionadas à assistência de saúde e os efeitos da continuidade do programa. Resultados. Comparando-se à continuidade da cobertura estável da ESF, com a diminuição da cobertura decorrente de medidas de austeridade e do fim do Programa Mais Médicos, as TM-5 e TM-70 médias seriam 13,2% e 8,6% maiores em 2030. O fim do Programa Mais Médicos resultaria em um aumento de 4,3% na TM-5 média e de 2,8% na TM-70 média por causas sensíveis à atenção ambulatorial em 2030. A diminuição da cobertura do Programa Mais Médicos decorrente exclusivamente da saída dos médicos cubanos do programa estaria associada a um aumento de 3,2% na TM-5 e de 2,0% na TM-70 em 2030. Conclusões. A diminuição na cobertura da atenção primária à saúde decorrente de medidas de austeridade e do fim do Programa Mais Médicos teria como resultado muitas mortes evitáveis em adultos e crianças no Brasil nos anos que estão por vir.

Estimativas de impacto da COVID-19 na mortalidade de idosos institucionalizados no Brasil / Estimates of the impact of COVID-19 on mortality of institutionalized elderly in Brazil

Resumo O presente estudo tem como objetivo estimar o impacto da COVID-19 na mortalidade de idosos institucionalizados no Brasil. Foram estimados números de óbitos pela doença para o País, Unidades da Federação e Regiões, com base nas estimativas calculadas e efetuadas neste trabalho do percentual de óbitos de idosos que ocorreriam em instituições de longa permanência de acordo com os totais. Essa estimativa foi baseada em informações disponíveis para uma série de países. O percentual ponderado foi de 44,7%. Estimaram-se 107.538 óbitos de idosos nestas instituições no Brasil em 2020, por COVID-19. São previstos maiores números de óbitos na Região Sudeste (48.779 óbitos), seguida da Região Nordeste (28.451 óbitos); São Paulo é a Unidade da Federação que na estimativa será mais afetada (24.500 óbitos). Fica claro o forte impacto da COVID-19 na população idosa residente em instituições de longa permanência para idosos. As estimativas ultrapassam para o país 100 mil idosos, potencialmente os mais frágeis e vulneráveis, e são baseadas em número de óbitos totais conservador, tendo em vista outras estimativas e a situação alarmante de crescimento dos números de óbitos no Brasil.

Abstract The COVID-19 pandemic poses difficulties for long-term care institutions for the elderly, with increased mortality rates for the residents. This study aims to estimate the impact of COVID-19 on mortality of institutionalized elderly in Brazil. Estimates of the percentage of elderly deaths occurring in care homes were calculated for Brazil, States and Regions using estimates for the total number of deaths. The estimation was based upon information available for other countries. The weighted percentage was 44.7% and 107,538 COVID-19 deaths were estimated for the elderly in these institutions in Brazil in 2020. Higher numbers of deaths were expected in the Southeast Region (48,779 deaths), followed by the Northeast Region (28,451 deaths); São Paulo was the most affected State (24,500 deaths). The strong impact of COVID-19 on the elderly population living in long-term care facilities is clear. Estimates for the country exceeded 100,000 elderly people, potentially the most fragile and vulnerable, and are based upon a conservative number of total deaths, in view of other estimates and the alarming situation of death growth in Brazil from COVID-19.

Characterization of the self-perception of oral health in the Brazilian adult population / Caracterização da condição percebida de saúde bucal na população adulta brasileira

Abstract This article aims to perform an analysis of the factors that determine the self-perception of oral health of Brazilians, based on a multidimensional methodology basis. This is a cross-sectional study with data from a national survey. A household interview was conducted with a sample of 60,202 adults. Self-perception of oral health was considered the outcome variable and sociodemographic characteristics, self-care and oral health condition, use of dental services, general health and work condition as independent variables. The dimensionality reduction test was used and the variables that showed a relationship were submitted to logistic regression. The negative oral health condition was related to difficulty feeding, negative evaluation of the last dental appointment, negative self-perception of general health condition, not flossing, upper dental loss, and reason for the last dental appointment. The use of a multidimensional methodological basis was able to design explanatory models for the self-perception of oral health of Brazilian adults, and these results should be considered in the implementation, evaluation, and qualification of the oral health network.

Resumo O objetivo deste artigo é realizar uma análise dos fatores que determinam a autopercepção de saúde bucal dos brasileiros sob base metodológica multidimensional. Estudo transversal, com dados provenientes de inquérito em âmbito nacional. Foi realizada entrevista domiciliar com uma amostra de 60.202 adultos. Considerou-se a autopercepção de saúde bucal como variável desfecho e características sociodemográficas, de autocuidado e condição de saúde bucal, de utilização de serviços odontológicos, de condição de saúde geral e de trabalho como variáveis independentes. Empregou-se o teste de redução de dimensionalidade e as variáveis que apresentaram relação passaram pelo teste de regressão logística. A autopercepção negativa de saúde bucal apresentou-se relacionada à dificuldade para se alimentar, avaliação negativa do atendimento recebido durante a última consulta odontológica, autopercepção ruim da condição de saúde geral, não utilização de fio dental, perda dental superior e motivo da última consulta com o cirurgião dentista. A utilização de base metodológica multidimensional foi capaz de (re)desenhar modelos explicativos para a condição percebida de saúde bucal de adultos brasileiros, devendo, os seus resultados serem considerados na implementação, avaliação e qualificação da rede de saúde bucal.

Actualización del modelo de políticas en enfermedad cardiovascular en Argentina / Update of the cardiovascular disease policy model to predict cardiovascular events in Argentina

La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de muerte en Argentina. Los modelos de simulació;n por computadora permiten extrapolar evidencia a poblaciones más amplias que las originalmente estudiadas, a lo largo de períodos prolongados, y comparar diferentes subpoblaciones. El Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM, por sus siglas en ingló;©s) es un modelo de simulació;n utilizado para representar y proyectar la mortalidad y morbilidad por ECV en la població;n de 35 o más aó;±os. El objetivo de este trabajo fue actualizar la versió;n argentina del CVDPM. Para esto, se utilizó; informació;n del Censo Nacional 2010, la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo 2013, el estudio CESCAS I, y el estudio PrEViSTA, para actualizar la dinámica del tamaó;±o de la població;n, sus características demográficas, y la distribució;n de factores de riesgo cardiovasculares a lo largo del tiempo. Las proyecciones del modelo se calibraron comparándolas con informació;n sobre eventos de ECV y mortalidad en el aó;±o 2010 (aó;±o de referencia) en Argentina. Las estadísticas argentinas informaron que en 2010 la població;n de 35 o más aó;±os sufrió; un total de 41 219 infartos de miocardio (IM), 58 658 accidentes cerebrovasculares y 281 710 muertes totales. El CVDPM predijo 41 265 IM (diferencia: 0.11%), 58 584 accidentes cerebrovasculares (diferencia: 0.13%) y 280 707 muertes totales (diferencia: 0.36%). En todos los casos, la versió;n final del modelo predijo el nó;ºmero real de eventos cardiovasculares con una precisió;n superior al 99.5%, pudiendo ser utilizado para pronosticar cambios en la incidencia y mortalidad de ECV debidos de la implementació;n de políticas pó;ºblicas.

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in Argentina. Computer simulation models allow to extrapolate evidence to broader populations than the originally studied, over longer timeframes, and to compare different subpopulations. The Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM) is a computer simulation state transition model used to represent and project future CVD mortality and morbidity in the population 35 years-old and older. The objective of this study was to update Argentina’s version of the CVDPM. For this purpose, information from the 2010 National Census, the 2013 National Risk Factor Survey, CESCAS I study, and PrEViSTA study were used to update the dynamics of population size, demographics, and CVD risk factor distributions over time. Model projections were later calibrated by comparing them to actual data on CVD events and mortality in the year 2010 (baseline year) in Argentina. Country statistics for people 35 years-old and older reported for 2010 a total of 41 219 myocardial infarctions (MIs), 58 658 strokes, and 281 710 total deaths. The CVDPM, in turn, predicted 41 265 MIs (difference: 0.11%), 58 584 strokes (difference: 0.13%), and 280 707 total deaths (difference: 0.36%) in the same population. In all cases, the final version of the model predicted the actual number of events with an accuracy superior to 99.5%, and could be used to forecast the changes in CVD incidence and mortality after the implementation of public policies.

Update of the cardiovascular disease policy model to predict cardiovascular events in Argentina

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in Argentina. Computer simulation models allow to extrapolate evidence to broader populations than the originally studied, over longer timeframes, and to compare different subpopulations. The Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM) is a computer simulation state transition model used to represent and project future CVD mortality and morbidity in the population 35 years-old and older. The objective of this study was to update Argentina’s version of the CVDPM. For this purpose, information from the 2010 National Census, the 2013 National Risk Factor Survey, CESCAS I study, and PrEViSTA study were used to update the dynamics of population size, demographics, and CVD risk factor distributions over time. Model projections were later calibrated by comparing them to actual data on CVD events and mortality in the year 2010 (baseline year) in Argentina. Country statistics for people 35 years-old and older reported for 2010 a total of 41 219 myocardial infarctions (MIs), 58 658 strokes, and 281 710 total deaths. The CVDPM, in turn, predicted 41 265 MIs (difference: 0.11%), 58 584 strokes (difference: 0.13%), and 280 707 total deaths (difference: 0.36%) in the same population. In all cases, the final version of the model predicted the actual number of events with an accuracy superior to 99.5%, and could be used to forecast the changes in CVD incidence and mortality after the implementation of public policies.

La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de muerte en Argentina. Los modelos de simulació;n por computadora permiten extrapolar evidencia a poblaciones más amplias que las originalmente estudiadas, a lo largo de períodos prolongados, y comparar diferentes subpoblaciones. El Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM, por sus siglas en ingló;©s) es un modelo de simulació;n utilizado para representar y proyectar la mortalidad y morbilidad por ECV en la població;n de 35 o más aó;±os. El objetivo de este trabajo fue actualizar la versió;n argentina del CVDPM. Para esto, se utilizó; informació;n del Censo Nacional 2010, la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo 2013, el estudio CESCAS I, y el estudio PrEViSTA, para actualizar la dinámica del tamaó;±o de la població;n, sus características demográficas, y la distribució;n de factores de riesgo cardiovasculares a lo largo del tiempo. Las proyecciones del modelo se calibraron comparándolas con informació;n sobre eventos de ECV y mortalidad en el aó;±o 2010 (aó;±o de referencia) en Argentina. Las estadísticas argentinas informaron que en 2010 la població;n de 35 o más aó;±os sufrió; un total de 41 219 infartos de miocardio (IM), 58 658 accidentes cerebrovasculares y 281 710 muertes totales. El CVDPM predijo 41 265 IM (diferencia: 0.11%), 58 584 accidentes cerebrovasculares (diferencia: 0.13%) y 280 707 muertes totales (diferencia: 0.36%). En todos los casos, la versió;n final del modelo predijo el nó;ºmero real de eventos cardiovasculares con una precisió;n superior al 99.5%, pudiendo ser utilizado para pronosticar cambios en la incidencia y mortalidad de ECV debidos de la implementació;n de políticas pó;ºblicas.

Modelos computacionais fuzzy para avaliar efeitos da poluição do ar em crianças / Fuzzy computational models to evaluate the effects of air pollution on children

RESUMO Objetivo: Construir um modelo computacional fuzzy para estimar o número de internações de crianças até 10 anos por doenças respiratórias, com base nos dados de poluentes e fatores climáticos da cidade de São José do Rio Preto, Brasil. Métodos: Foi construído modelo computacional utilizando a lógica fuzzy. O modelo tem 4 entradas, cada uma com 2 funções de pertinência gerando 16 regras, e a saída com 5 funções de pertinência, baseado no método de Mamdani, para estimar a associação entre os poluentes e o número de internações. Os dados de internações, de 2011-2013, foram obtidos no Departamento de Informática do Sistema de Saúde (DATASUS) e os poluentes material particulado (PM10) e dióxido de nitrogênio (NO2), a velocidade do vento e a temperatura foram obtidos pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb). Resultados: Foram internadas 1.161 crianças no período analisado, e a média dos poluentes foi 36 e 51 µg/m3 - PM10 e NO2, respectivamente. Os melhores valores da correlação de Pearson (0,34) e da acurácia avaliada pela curva Receiver Operating Characteristic - ROC (NO2 - 96,7% e PM10 - 90,4%) foram para internações no mesmo dia da exposição. Conclusões: O modelo mostrou-se eficaz na predição do número de internações de crianças, podendo ser utilizado como ferramenta na gestão hospitalar da região estudada.

ABSTRACT Objective: To build a fuzzy computational model to estimate the number of hospitalizations of children aged up to 10 years due to respiratory conditions based on pollutants and climatic factors in the city of São José do Rio Preto, Brazil. Methods: A computational model was constructed using the fuzzy logic. The model has 4 inputs, each with 2 membership functions generating 16 rules, and the output with 5 pertinence functions, based on the Mamdani's method, to estimate the association between the pollutants and the number of hospitalizations. Data from hospitalizations, from 2011-2013, were obtained in DATASUS - and the pollutants Particulate Matter (PM10) and Nitrogen Dioxide (NO2), wind speed and temperature were obtained by the Environmental Company of São Paulo State (Cetesb). Results: A total of 1,161 children were hospitalized in the period and the mean of pollutants was 36 and 51 µg/m3 - PM10 and NO2, respectively. The best values of the Pearson correlation (0.34) and accuracy measured by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve (NO2 - 96.7% and PM10 - 90.4%) were for hospitalizations on the same day of exposure. Conclusions: The model was effective in predicting the number of hospitalizations of children and could be used as a tool in the hospital management of the studied region.

Cost-Effectiveness and Clinical Impact of Antiviral Strategies of HBeAG-Positive and Negative Chronic Hepatitis B

ABSTRACT Introduction. Chronic hepatitis B (CHB) is associated with high burden and healthcare costs. Virologic response achieved with antivirals is associated with progression avoidance. This study aimed to estimate the efficiency and clinical impact of antiviral strategies in CHB patients. Material and methods. A Markov model estimated lifetime complications and direct costs in both, HBeAg-positive and HBeAg-negative cohorts. Strategy 1 (71% of treated population) and strategy 2 (100%), both based on pegylated interferon (peg-IFN) followed by oral tenofovir or entecavir, were compared to no treatment. Progression was based on HBV-DNA levels. Rescue therapy with oral antivirals was applied for peg-IFN failure. Disease costs (€, 2014) and utilities were obtained from literature. Results. Compared to natural history, strategy 1 increased QALY (3.98 in HBeAg-positive, 2.16 in -negative cohort). With strategy 2, survival was up to 5.60 (HBeAg-positive) and 3.05 QALY (in HBeAg-negative). The model predicted avoidance of 128 and 86 carcinomas in HBeAg-positive and -negative patients with strategy 1, and up to 181 and 121 in HBeAg-positive and -negative for strategy 2. Total cost increased up to €102,841 (strategy 1) and €105,408 (strategy 2) in HBeAg-positive, and €85,858 and €93,754 in HBeAg-negative. A€1,581/QALY gained ratio was estimated versus the natural history for both strategies. In conclusion, increasing antiviral coverage would be efficient, reducing complications.

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.

An agent-based simulation combined with group decision-making technique for improving the performance of an emergency department

This study presents an agent-based simulation modeling in an emergency department. In a traditional approach, a supervisor (or a manager) allocates the resources (receptionist, nurses, doctors, etc.) to different sections based on personal experience or by using decision-support tools. In this study, each staff agent took part in the process of allocating resources based on their observation in their respective sections, which gave the system the advantage of utilizing all the available human resources during the workday by being allocated to a different section. In this simulation, unlike previous studies, all staff agents took part in the decision-making process to re-allocate the resources in the emergency department. The simulation modeled the behavior of patients, receptionists, triage nurses, emergency room nurses and doctors. Patients were able to decide whether to stay in the system or leave the department at any stage of treatment. In order to evaluate the performance of this approach, 6 different scenarios were introduced. In each scenario, various key performance indicators were investigated before and after applying the group decision-making. The outputs of each simulation were number of deaths, number of patients who leave the emergency department without being attended, length of stay, waiting time and total number of discharged patients from the emergency department. Applying the self-organizing approach in the simulation showed an average of 12.7 and 14.4% decrease in total waiting time and number of patients who left without being seen, respectively. The results showed an average increase of 11.5% in total number of discharged patients from emergency department.

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.

Brief introductory guide to agent-based modeling and an illustration from urban health research / Breve guia introdutório de modelagem baseada em agentes e uma ilustração a partir da pesquisa em saúde urbana / Breve guía introductoria de modelación basada en agentes y una ilustración a partir de la investigación en salud urbana

Abstract There is growing interest among urban health researchers in addressing complex problems using conceptual and computation models from the field of complex systems. Agent-based modeling (ABM) is one computational modeling tool that has received a lot of interest. However, many researchers remain unfamiliar with developing and carrying out an ABM, hindering the understanding and application of it. This paper first presents a brief introductory guide to carrying out a simple agent-based model. Then, the method is illustrated by discussing a previously developed agent-based model, which explored inequalities in diet in the context of urban residential segregation.

Resumo Há um interesse crescente entre os pesquisadores de saúde urbana em trabalhar com problemas complexos utilizando modelos conceituais e computacionais do campo de sistemas complexos. A modelagem baseada em agentes (MBA) é uma ferramenta computacional de modelagem que tem recebido crescente interesse. No entanto, vários pesquisadores ainda não se sentem familiarizados com o desenvolvimento e a execução de uma MBA, dificultando a sua aplicação e compreensão. Este artigo primeiramente apresenta um breve guia introdutório para executar um simples modelo baseado em agentes. Em seguida, o método é ilustrado discutindo um modelo baseado em agente previamente desenvolvido, que explora as desigualdades na dieta no contexto da segregação residencial urbana.

Resumen Existe un interés creciente entre los estudiosos de la salud urbana en trabajar con problemas complejos, utilizando modelos conceptuales y computacionales del campo de sistemas complejos. La modelación basada en agentes (MBA) es una herramienta de modelación computacional que suscita cada vez más interés. Sin embargo, varios estudiosos todavía no se encuentran familiarizados con el desarrollo e implementación de un MBA, lo que dificulta su aplicación y comprensión. En este artículo se ofrece inicialmente una breve guía introductoria para llevar a cabo un simple modelo basado en agentes. De esta manera el método se ilustra discutiendo un modelo basado en agentes, desarrollado previamente, que explora las desigualdades en la dieta en un contexto de segregación residencial urbana.

El significado del capital social "individual" en diabéticos receptores de cuidado en un contexto urbano colombiano / The meaning of "individual" social capital for diabetics receiving care in a Colombian city / O significado do capital social "individual" em diabéticos que precisam de cuidados dentro de um contexto urbano colombiano

Comprender el significado del capital social de la diabetes tipo 2 según género, dentro un contexto urbano colombiano. Investigación cualitativa del interaccionismo simbólico. 25 mujeres y 16 hombres, diabéticos, familiares, vecinos y personal asistencial participaron en seis grupos focales. Emergieron 850 códigos que se integraron en un set de 142 códigos de códigos para el ego, el alter y alter ego. Tres categorías y veinte subcategorías fueron identificadas para el diseño del "paradigma de la codificación". El significado no es igual para hombres y mujeres. Los vínculos sociales de las redes sociales, creados cotidianamente por la confianza y la solidaridad para el cuidado, son valorados de manera diferente, debido a experiencias y hechos sociales resultantes de la autoconfianza, la autoeficacia para el apoyo social principalmente y, la autoestima frente al manejo y control de la enfermedad. Los recursos sociales de un individuo son reificados para el manejo y cuidado de la enfermedad como estrategia para disminuir las inequidades en salud.

The aim of this study was to understand the meaning of social capital in relation to type 2 diabetes according to gender, within an urban setting in Colombia, based on a qualitative design for symbolic interactionism. Twenty-four women and 16 men with diabetes, family members, and healthcare personnel participated in six focus groups. A total of 850 codes emerged that comprised a set of 142 codes for ego, alter, and alter ego. Three categories and 20 subcategories were identified for the "coding paradigm design". The meaning differed between men and women. Social ties in social networks, created daily through trust and solidarity for care, were valued differently due to the social experiences and events resulting from self-confidence, self-efficacy for social support, and mainly self-esteem vis-à-vis management and control of the disease. An individual's social resources are reified for the management and care of the disease as a strategy to mitigate health inequalities. .

Compreender o significado do capital social, diabetes tipo 2 por sexo, um contexto urbano da Colômbia. pesquisa qualitativa do interacionismo simbólico. 25 mulheres e 16 homens, diabéticos, familiares, vizinhos e cuidadores participaram seis grupos focais. 850 códigos se que foram integrados em um conjunto de 142 codes para o ego, o alter e alter ego. Três categorias e vinte subcategorias foram identificados para o projeto de "codificação de paradigma". O significado não é o mesmo para homens e mulheres. Laços sociais das redes sociais criadas diariamente pela confiança e solidariedade são valorizados cuidado diferente, porque as experiências sociais e fatos resultantes da auto-confiança, auto-eficácia e de apoio social, principalmente, auto-gestão e controle em relação a doença. Os recursos sociais de um indivíduo são reificadas para a gestão o cuidado da doença como uma estratégia para reduzir as desigualdades na saúde.

Virtual planning and construction of prototyped surgical guide in implant surgery with maxillary sinus bone graft

PURPOSE: To evaluate the efficacy of associating techniques of bone grafting in the maxillary sinus with the use of a prototyped surgical guide for planning and positioning dental implants in total edentulous maxillae, rehabilitated after six months. METHODS: Eight patients consecutives with totally edentulous maxilla presenting few remaining bone in the posterior alveolar ridge, associated with pneumatization of the maxillary sinus were selected. Twenty eight Brånemark RP 10mm implants were installed in 14 maxillary sinuses. The surgical planning for the implant installation was performed with the DentalSlice software by means of a computerized tomography. The obtained images were used for building a surgical guide that, placed over the maxilla, showed the exact position for the implants installation (prototyped surgical guide). The portion of the implants that went into the maxillary sinus was covered by an autogenous bone graft. RESULTS: The patients were re-evaluated six months after the surgery and a 100% success rate was achieved. All of the implants presented no mobility or symptoms, permitting an oral rehabilitation with total fixed screw-retained prosthesis over the implants. CONCLUSION: The technique of associating implants and bone graft in the maxillary sinus aided by a prototyped guide planned on DentalSlice has showed itself efficient for positioning implants and for quantifying and locating the bone graft.

Evaluación de la utilidad de un programa de cribado mamográfico en Bogotá, Colombia / Evaluating the usefulness of a breast screening program in Bogotá, Colombia

Objetivo Evaluar mediante un modelo de simulación la utilidad de un programa organizado de cribado mamográfico en Bogotá, Colombia. Material y Métodos Diseño análisis de costo-efectividad usando el modelo Markov. Se compara la realización de cribado mamográfico bienal en mujeres de 50 a 69 años con respecto al statu quo en el cual no existe este programa. Se evalúa sobrevida, costos e incrementos en la tasa de costo-efectividad. Resultados El modelo muestra una reducción de la tasa de mortalidad por cáncer de mama en el esquema de cribado mamográfico de ciclo bienal. Se observa que hay un incremento lineal de los años de vida acumulados desde el tercer ciclo con un ahorro acumulado de costos de tratamiento en las diferentes tasas de cribado generando ahorros al sistema de salud.La Razón de costo por año de vida ganado y Producto interno bruto se hace menor de 3 por encima del 50 % de cobertura (indicando que es una intervención costo-efectiva). El costo medio del programa experimenta una disminución porcentual del 40 % cuando se llega al ciclo 10. De allí la disminución de este costo es menor. Conclusiones Según el modelo desarrollado es costo-efectivo adelantar un programa de cribado mamográfico bienal con cobertura mayor al 50 %, obteniéndose reducción en la mortalidad que se hace más notoria desde el tercer ciclo del esquema evaluado, obteniendo un ahorro en los recursos queelsistema de salud destina al cáncer de mama.

Objective Using a simulation model for evaluating the usefulness of an organized breast cancer screening program in Bogotá, Colombia Material and methods The Markov model was used for designing a cost-effectiveness analysis; this was compared to a biennial breast cancer screening for women aged 50 to 69 years old. The disease's natural history, breast screening studies and publications concerning breast cancer were used as input for the model; the number of diagnosed cancer cases, stage distribution and mortality, survival, costs and increased effectiveness rate were also analyzed. Results The model showed that breast cancer mortality rate decreased in biennial breast cancer screening. Life-years-gained became increased from the third cycle onwards. The ratio between the cost of a life-year-gained and gross domestic product was lower than 3 when more than 50 % of the population were screened (meaning that such program would be cost-effective). The program's lowest average cost was achieved by increasing the number of screening cycles as far as the sixth cycle. Conclusions The simulation model for studying the impact of changing a breast cancer screening program's coverage for women aged 50 to 69 years led to ascertaining that introducing biennial frequency would be cost-effective when more than 50 % of the population were studied. A lower mortality rate would result, mainly from the third cycle onwards, thereby saving important health system resources in Bogotá, Colombia.

Simulación del nivel de eliminación de sarampión y rubéola según la estratificación e interacción social / Simulating measles and rubella elimination levels according to social stratification and interaction

Objetivo Comparar el nivel de eliminación de enfermedades como sarampión y rubéola en población homogénea y heterogénea según la existencia de estratos sociales con interacción entre individuos de estrato social alto y bajo y diversidad en el número promedio de contactos entre ellos. Métodos Simulaciones del ritmo reproductivo efectivo, derivado de un modelo matemático tipo SIR (Susceptibles Infectados Recuperados), según diferentes ritmos de inmunidad. Se utilizaron datos de incidencia de sarampión (1980 y 2005) y rubéola (1998 y 2005) de América Latina y el Caribe. Se analizó la interacción entre individuos del estrato social alto y bajo con diferente número promedio de contactos mediante análisis de red aleatoria bipartita. Las simulaciones se ejecutaron en MAPLE 12 (Maplesoft Inc, Ontario Canada). Resultados En la población socialmente homogénea se reprodujo el avance en la eliminación de ambas enfermedades entre los dos períodos de tiempo. En el estrato alto y bajo, se lograría la eliminación en sarampión (2005) pero en rubéola (2005) sólo se lograría si hay alto ritmo de inmunidad en el estrato bajo. Si varía el número promedio de contactos habituales, no se lograría la eliminación de rubéola ni con un ritmo de inmunidad de 95 por ciento. Conclusión El seguimiento del nivel de eliminación de enfermedades como sarampión y rubéola demanda la consideración de la situación socioeconómica y del patrón de interacción de la población. Especial atención se debe prestar a comunidades con diversidad en el número promedio de contactos en espacios confinados como comunidades desplazadas, carcelarias, educativas, hospitalarias, etc.

Objective The study was aimed at comparing measles and rubella disease elimination levels in a homogeneous and heterogeneous population according to socioeconomic status with interactions amongst low- and high-income individuals and diversity in the average number of contacts amongst them. Methods Effective reproductive rate simulations were deduced from a susceptibleinfected- recovered (SIR) mathematical model according to different immunisation rates using measles (1980 and 2005) and rubella (1998 and 2005) incidence data from Latin-America and the Caribbean. Low- and high-income individuals' social interaction and their average number of contacts were analysed by bipartite random network analysis. MAPLE 12 (Maplesoft Inc, Ontario Canada) software was used for making the simulations. Results The progress made in eliminating both diseases between both periods of time was reproduced in the socially-homogeneous population. Measles (2005) would be eliminated in high- and low-income groups; however, it would only be achieved in rubella (2005) if there were a high immunity rate amongst the low-income group. If the average number of contacts were varied, then rubella would not be eliminated, even with a 95 percent immunity rate. Conclusion Monitoring the elimination level in diseases like measles and rubella requires that socio-economic status be considered as well as the population's interaction pattern. Special attention should be paid to communities having diversity in their average number of contacts occurring in confined spaces such as displaced communities, prisons, educational establishments, or hospitals.

The cost-effectiveness of open or thoracoscopic thymectomy compared to medical treatment in managing Myasthenia gravis without thymomas / Costo efectividad de timectomía abierta y toracoscópica frente al tratamiento médico, en el manejo de Miastenia gravis sin timoma

Objective Assessing the cost-effectiveness of open or thoracoscopic thymectomy compared to medical therapy in managing myasthenia gravis not associated with thymoma. Methods A Markov model was designed for evaluating three strategies' cost-effectiveness. Transition probabilities were taken from the pertinent literature; the costs were estimated from official tariff manuals. Incremental cost-effectiveness ratios were estimated and probabilistic and deterministic sensitivity analysis was used for clinical variables, costs and the model's assumptions. Results Thoracoscopic thymectomy was the most effective and least costly strategy and dominated the other two alternatives. The cost per life year gained was Col § 1 129 531 without discount and Col § 805 179 with discount. Univariate sensitivity analysis showed that the main variables affecting the results were the effects' discount rate, the cost of a myasthenic crisis and the probability of complete remission. Thoracoscopy thymectomy was the most cost-effective strategy for different thresholds of willingness to pay in probabilistic analysis. Conclusions Thoracoscopic thymectomy is a cost-effective strategy in the treatment of MG without thymoma.

Objetivo Evaluar la costo efectividad de las timectomía abierta y toracoscópica frente a la terapia mé,dica en el manejo de miastenia gravis sin timoma. Mé,todo Se construyó un modelo de Markov para evaluar la costo efectividad de las 3 estrategias. Las probabilidades de transición se obtuvieron de la literatura. Los costos se estimaron a partir de las tarifas oficiales. Se calculó la costo-efectividad incremental. Se realizaron análisis de sensibilidad probabilísticos y determinísticos para las variables clínicas, los costos supuestos del modelo. Resultados La timectomía toracoscópica es la estrategia más efectiva y menos costosa, y domina a las otras dos alternativas. El costo por año de vida ganado fue de § 1 129 531 y § 805 179 pesos colombianos, con y sin descuento. El análisis de sensibilidad univariado mostró que las principales variables que afectan los resultados son la tasa de descuento, el costo de una crisis miasté,nica y la probabilidad de remisión completa. En el análisis de sensibilidad probabilístico, la timectomía toracoscópica es la estrategia costo-efectiva para los diferentes umbrales de disponibilidad a pagar. Conclusiones La timectomía toracoscópica es una estrategia costo-efectiva en el tratamiento de miastenia gravis sin timoma.

Geoinformação em urbanismo: cidade real x cidade virtual / Geoinformation in urban planning: actual vs. virtual city

As questões urbanas atuais e aquelas associadas ao planejamento urbano e territorial têm encontrado poderosas ferramentas na Geoinformação, para análises e projeções futuras. Análises e cenários materializam subsídios cada vez mais confiáveis para a tomada de decisão pelos planejadores, que pode ser enriquecida pela interação com os cidadãos, facilitada pela franca comunicação on-line.

Aplicação do método TLM no estudo da interação dos campos irradiados por telefones celulares com a cabeça humana / A TLM study of cellular telephones and human head interaction

O método de cálculo numérico TLM (Transmission Line Matrix Method) é aplicado no estudo da interação das ondas eletromagnéticas de radiofreqüência (RF) irradiados pelas antenas dos telefones celulares com a cabeça do usuário. É feito o cálculo da distribuição espacial do campo elétrico e da taxa de absorção específica (SAR) para um modelo bidimensional (2D), onde a antena do telefone é modelada por um dipolo elétrico operando na freqüência de 835 MHz e com uma potência de 0,6 W, sendo estes valores práticos dos telefones celulares analógicos. Para simular a cabeça humana foi utilizado um modelo oval multicamadas, onde foram considerados os parâmetros elétricos da pele, do crânio e do cérebro. São avaliadas as situações onde a antena é colocada a 1,5 cm e 5 cm do modelo da cabeça, tanto para polarização TE quanto TM dos campos. Os resultados obtidos da SAR para as diferentes situações analisadas são discutidos e comparados com os valores limites estabelecidos pelas normas internacionais, observando-se que para determinadas circunstâncias estes valores são ultrapassados.

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.