Barreiras e facilitadores à prática do acompanhamento farmacoterapêutico nos serviços farmacêuticos hospitalares portugueses

Objectivos: Identificar e compreender as barreiras e os facilitadores à prática do Acompanhamento Farmacoterapêutico (AFT) nos serviços farmacêuticos hospitalares portugueses. Método: Estudo qualitativo mediante realização de entrevistas semi-estruturadas a farmacêuticos hospitalares com e sem experiência no AFT e análise de conteúdo, retroactiva e temática. Resultados: Estrutura dos serviços farmacêuticos: barreiras (1) falta de tempo, organização das actividades orientadas para a logística, instabilidade dos recursos humanos, barreiras físicas à comunicação, relações em divergência; facilitadores (2) reestruturação, trabalho em equipa. Farmacêutico: (1) resistência à mudança, qualificação inadequada; (2) atitude positiva, legitimação, formação. Meio externo: (1) falta de apoio institucional, relacionamento com o doente, o médico e farmacêutico comunitário, ensino inadequado; (2) apoio institucional, procura do doente, cooperação com o médico e o farmacêutico comunitário, ensino adequado. Tecnologia: (1) acesso aos dados clínicos e a informação, método inadequado; (2) acesso à informação, método adequado, documentação, informatização, marketing, boas práticas. Conclusão: As entrevistas semi-estruturadas fornecerem uma visão ampla, detalhada e pragmática dos potenciais determinantes de uma prática generalizada do AFT nos serviços farmacêuticos hospitalares portugueses. /ABSTRACT: Objectives: To identify and understand the barriers and facilitators for the practice of Medication Therapy Management (MTM) in portuguese’s hospital pharmacy. Method: Qualitative study trough semi-structured interviews with MTM experienced and inexperienced hospital pharmacists followed by retroactive content and thematic analysis. Results: Structure of hospital pharmacy: barriers (1) lack of time, activities focused on logistics, instability of human resources, physical barriers to communication, divergent relationships; facilitators (2) restructuring, teamwork. Pharmacist: (1) resistance to change, inadequate skills, (2) positive attitude, legitimating, formation. Environment: (1) lack of institutional support, relationship with patient, physician and community pharmacist, inadequate teaching, (2) institutional support, patient's demand, cooperation with physician and community pharmacist, appropriate teaching. Technology: (1) lack of access to clinical data and information, inadequate method, (2) access to information, appropriate method, documentation, computerization, marketing, good pharmacy practices. Conclusion: The semi-structured interviews provide a broad, comprehensive and pragmatic view of potential determinants for wide practice of MTM in Portuguese’s hospital pharmacy.

Evolutionary algorithms for the modeling of bioreactors

This work aims to study the application of Genetic Algorithms in anaerobic digestion modeling, in particular when using dynamical models. Along the work, different types of bioreactors are shown, such as batch, semi-batch and continuous, as well as their mathematical modeling. The work intendeds to estimate the parameter values of two biological reaction model. For that, simulated results, where only one output variable, the produced biogas, is known, are fitted to the model results. For this reason, the problems associated with reverse optimization are studied, using some graphics that provide clues to the sensitivity and identifiability associated with the problem. Particular solutions obtained by the identifiability analysis using GENSSI and DAISY softwares are also presented. Finally, the optimization is performed using genetic algorithms. During this optimization the need to improve the convergence of genetic algorithms was felt. This need has led to the development of an adaptation of the genetic algorithms, which we called Neighbored Genetic Algorithms (NGA1 and NGA2). In order to understand if this new approach overcomes the Basic Genetic Algorithms (BGA) and achieves the proposed goals, a study of 100 full optimization runs for each situation was further developed. Results show that NGA1 and NGA2 are statistically better than BGA. However, because it was not possible to obtain consistent results, the Nealder-Mead method was used, where the initial guesses were the estimated results from GA; Algoritmos Evolucionários para a Modelação de Bioreactores Resumo: Neste trabalho procura-se estudar os algoritmos genéticos com aplicação na modelação da digestão anaeróbia e, em particular, quando se utilizam modelos dinâmicos. Ao longo do mesmo, são apresentados diferentes tipos de bioreactores, como os batch, semi-batch e contínuos, bem como a modelação matemática dos mesmos. Neste trabalho procurou-se estimar o valor dos parâmetros que constam num modelo de digestão anaeróbia para o ajustar a uma situação simulada onde apenas se conhece uma variável de output, o biogas produzido. São ainda estudados os problemas associados à optimização inversa com recurso a alguns gráficos que fornecem pistas sobre a sensibilidade e identifiacabilidade associadas ao problema da modelação da digestão anaeróbia. São ainda apresentadas soluções particulares de idenficabilidade obtidas através dos softwares GENSSI e DAISY. Finalmente é realizada a optimização do modelo com recurso aos algoritmos genéticos. No decorrer dessa optimização sentiu-se a necessidade de melhorar a convergência e, portanto, desenvolveu-se ainda uma adaptação dos algoritmos genéticos a que se deu o nome de Neighboured Genetic Algorithms (NGA1 e NGA2). No sentido de se compreender se as adaptações permitiam superar os algoritmos genéticos básicos e atingir as metas propostas, foi ainda desenvolvido um estudo em que o processo de optimização foi realizado 100 vezes para cada um dos métodos, o que permitiu concluir, estatisticamente, que os BGA foram superados pelos NGA1 e NGA2. Ainda assim, porque não foi possivel obter consistência nos resultados, foi usado o método de Nealder-Mead utilizado como estimativa inicial os resultados obtidos pelos algoritmos genéticos.