Potenciais interações medicamentosas com dano grave e sua relação com o aprazamento estabelecido por enfermeiros

Trata-se de estudo multicêntrico, com revisão retrospectiva de prontuário, que teve como objeto a associação entre o aprazamento de medicações intravenosas realizadas por enfermeiros e as potenciais interações medicamentosas (PIM) graves, encontradas em prescrições de pacientes críticos adultos hospitalizados. Os objetivos foram: a) apresentar os grupos medicamentosos e medicamentos prevalentes em cada Unidade de Tratamento Intensivo (UTI) pesquisada; b) descrever o perfil do aprazamento dos medicamentos intravenosos em cada UTI pesquisada; e, c) analisar a frequência das potenciais interações medicamentosas graves favorecidas pelo aprazamento feito por enfermeiros. Para coleta de dados foi utilizado um instrumento que contemplou o nome do medicamento, a dose, a via, a frequência de administração e os horários aprazados pelo enfermeiro, dando origem a um imenso banco de dados. Os dados foram coletados em 3 UTIs conveniadas ao SUS e pertencentes à Rede Sentinela. O levantamento das PIM foi feito de prescrição a prescrição, pareando-se todos os medicamentos intravenosos conforme critérios de inclusão, obtendo-se assim uma lista com as interações encontradas. As PIM foram identificadas nas bases Micromedex Drugs-Reax System.12 e Drugs.com. Foi encontrada uma chance quase três vezes maior (OR: 2,96) de PIM em prescrições com mais de 5 medicamentos. Às 6h foi encontrada nas UTIs A e B a maior chance de PIM. Na UTI C não foi encontrada prevalência nem OR significativa, assim como o número de doses comprometidas com PIM foi o menor entre todas as UTIs. Houve predomínio de medicamentos que atuam no sistema digestivo (31,99%), com destaque para ranitidina (44,08%). As UTI A e B seguem um mesmo padrão no que diz respeito a acumular o aprazamento, preferencialmente em quatro horários: 14h, 18h, 22h e 6h. A UTI C distribui seu aprazamento por nove horários, inclusive no horário de visitas (16h) e no início de plantão (08h e 20h). Na UTI A e B predominaram aprazamentos noturnos; na UTI C foram tarde e noite, sugerindo uma rotina organizada de acordo com o processo de trabalho de médicos, enfermagem e farmácia. Foram encontrados 47 PIM graves nos horários prevalentes. A UTI A apresentou o maior número de PIM graves (n=32). Destacam-se cinco medicamentos que, repetidamente, foram aprazados associados em PIM grave: haloperidol, metoclopramida, tramadol, furosemida e prometazina. Conclui-se que a rotina de atividades na UTI favorece o aprazamento padronizado e concentrado em poucos horários, logo a ocorrência de PIM graves, desconsiderando assim os aspectos farmacocinéticos e farmacodinâmicos dos medicamentos em uso concomitante.

Informações georreferenciadas no suporte a decisão em arqueologia brasileira: proposta para uma carta arqueológica digital.

O desenvolvimento do projeto consistiu na modelagem da informação para gestão em arqueologia numa base de dados convergente de informação, caracterizada por um ambiente cartográfico digital, integrando mapas temáticos e base de dados alfanumérica num modelo protótipo e interativo para ajudar a integrar as informações na gestão em arqueologia, permitindo o registro, armazenamento e visualização da informação arqueológica correlacionada a mapas temáticos.

Segmentação de nome e endereço por meio de modelos escondidos de Markov e sua aplicação em processos de vinculação de registros

A segmentação dos nomes nas suas partes constitutivas é uma etapa fundamental no processo de integração de bases de dados por meio das técnicas de vinculação de registros. Esta separação dos nomes pode ser realizada de diferentes maneiras. Este estudo teve como objetivo avaliar a utilização do Modelo Escondido de Markov (HMM) na segmentação nomes e endereços de pessoas e a eficiência desta segmentação no processo de vinculação de registros. Foram utilizadas as bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC) do estado do Rio de Janeiro no período entre 1999 a 2004. Uma metodologia foi proposta para a segmentação de nome e endereço sendo composta por oito fases, utilizando rotinas implementadas em PL/SQL e a biblioteca JAHMM, implementação na linguagem Java de algoritmos de HMM. Uma amostra aleatória de 100 registros de cada base foi utilizada para verificar a correção do processo de segmentação por meio do modelo HMM.Para verificar o efeito da segmentação do nome por meio do HMM, três processos de vinculação foram aplicados sobre uma amostra das duas bases citadas acima, cada um deles utilizando diferentes estratégias de segmentação, a saber: 1) divisão dos nomes pela primeira parte, última parte e iniciais do nome do meio; 2) divisão do nome em cinco partes; (3) segmentação segundo o HMM. A aplicação do modelo HMM como mecanismo de segmentação obteve boa concordância quando comparado com o observador humano. As diferentes estratégias de segmentação geraram resultados bastante similares na vinculação de registros, tendo a estratégia 1 obtido um desempenho pouco melhor que as demais. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do modelo escondido de Markov não é mais eficaz do que métodos tradicionais de segmentação.

Subnotificação da Tuberculose no Concelho da Praia no período de 2006 a 2012

Segundo a OMS, Cabo Verde possui uma importante subnotificação de tuberculose, quase metade dos casos, que é muito preocupante. Ainda assim a TUberculose é um problema de saúde pública, devido à sua elevada incidência, com tendência a aumento nos últimos anos. Essa doença é a quarta causa de óbito e sua morbidade diminui a qualidade de vida. O estudo objetiva descrever a situação de subnotificação da tuberculose no concelho da Praia no período de 2006 a 2012. A subnotificação foi avaliada com base na comparação entre o número de registros das unidades de saúde e oconsolidado enviado ao PNLTL. Também foi usado o relacionamento probabilístico entre os bancos do registro dos exames laboratoriais e do registro de hospitalização dos casos de Tuberculose. Três estratégias foram adotadas para extração de dados de acordo com os documentos disponíveis nas unidades: (i) centros de saúde; (ii) laboratórios da delegacia de saúde e do HAN e (iii) hospital (HAN). Nos centros de saúde foram extraídos dados das fichas de atendimento dos pacientes diagnosticados com TB e do livro de registros dos casos de TB. Esses documentos continham dados de identificação do paciente, dados clínicos e laboratoriais. No hospital, como não havia livro de registro de casos de TB buscou-se no arquivo nosológico pacientes . Nesses prontuários buscou-se extrair os mesmo dados que dos do centro de saúde, ou seja, dados de identificação individual, dados clínicos e laboratoriais. Nos laboratórios (HAN e Delegacia) foram extraídos dados de pacientes com resultado positivo para a TB. A análise consistiu na avaliação da qualidade dos bancos e remoção de registros duplicados por intermédio do relacionamento probabilístico. Para o relacionamento dos bancos foi empregada a função reclink usando a versão 10 do programa STATA. Foram calculadas taxas de subnotificação ou sobrenotificação para cada unidade e cada ano de estudo. O cálculo considerou a diferença entre o número de casos encontrados nos registros menos o número de casos notificados dividido pelo número de casos encontrados, expresso em percentual. Valores positivos indicam a ocorrência de subnotificação enquanto valores negativos indicam sobrenotificação. Os resultados permitiram concluir que existe importante subnotificação da tuberculose em Cabo Verde, no período 2006 a 2012. A subnotificação teve maior magnitude no hospital do que nas unidades básicas de saúde. A maior parte da subnotificação detectada nesse trabalho pode ser atribuída ao desconhecimento dos resultados de exames laboratoriais pelos profissionais responsáveis pelo diagnóstico dos casos e consequentemente por sua notificação. O maior número de casos não notificados foi encontrado na listagem de resultados de exames baciloscópicos positivos no laboratório. A segunda grande fonte de casos não notificados é o registro dos pacientes internados no HAN para tratamento da TB. Com base nesse estudo recomendamos medidas de aperfeiçoamento da vigilância epidemiológica da tuberculose em Cabo Verde.