3 resultados para Modelos de equações estruturais

em Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal


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Este trabalho teve como objetivo testar dois modelos de previsão do risco de suicídio que assumem que a depressão medeia a relação entre a frequência e a intensidade de acontecimentos de vida percebidos como negativos e o risco de suicídio. Foi controlado o efeito da idade e do género dos participantes. Os dados foram recolhidos em dois momentos diferentes com um intervalo de cinco meses. Participaram 165 jovens adultos (41 homens e 121 mulheres) que responderam ao Life Experiences Survey, à Escala de Depressão do Centro de Estudos Epidemiológicos e ao Questionário de Comportamentos Suicidários – Revisto. Os dois modelos de equações estruturais testados ajustam-se aos dados de forma satisfatória. A depressão medeia a relação entre a frequência e a intensidade dos acontecimentos de vida percebidos como negativos e o risco de suicídio. Os resultados são discutidos nas suas implicações para a prática clínica, demonstrando a importância de avaliar a história de vida recente do indivíduo relativamente à percepção que este tem de determinados experiências de vida, dado que estas podem conduzir à depressão que por sua vez aumento o risco suicidário.

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Os modelos de crescimento individual são geralmente adaptações de modelos de crescimento de populações. Inicialmente estes modelos eram apenas determinísticos, isto é, não incorporavam as flutuações aleatórias do ambiente. Com o desenvolvimento da teoria do cálculo estocástico podemos adicionar um termo estocástico, que representa a aleatoriedade ambiental que influencia o processo em estudo. Actualmente, o estudo do crescimento individual em ambiente aleatório é cada vez mais importante, não apenas pela vertente financeira, mas também devido às suas aplicações nas áreas da saúde e da pecuária, entre outras. Problemas como o ajustamento de modelos de crescimento individual, estimação de parâmetros e previsão de tamanhos futuros são tratados neste trabalho. São apresentadas novas aplicações do modelo estocástico monomolecular generalizado e um novo software de aplicação deste e de outros modelos. ABSTRACT: Individual growth models are usually adaptations of growth population models. Initially these models were only deterministic, that is, they did not incorporate the random fluctuations of the environment. With the development of the theory of stochastic calculus, we can add a stochastic term that represents the random environmental influences in the process under study. Currently, the study of individual growth in a random environment is increasingly important, not only by the financial scope but also because of its applications in health care and livestock production, among others. Problems such as adjustment of an individual growth model, estimation of parameters and prediction of future sizes are treated in this work. New applications of the generalized stochastic monomolecular model and a new software applied to this and other models are presented.

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Processos e Modelos de Raciocínio na Tomada de Decisão: contributos concetuais e interrogações Dulce Magalhães - Departamento de Enfermagem, Universidade de Évora Manuel Lopes - Departamento de Enfermagem, Universidade de Évora Ana Fonseca - Departamento de Enfermagem, Universidade de Évora Os enfermeiros que integram as equipas de unidades de cuidados hospitalares têm que prevenir, minimizar e corrigir situações clínicas instáveis. Em consequência disso defrontam-se diária e sistematicamente com a obrigatoriedade de tomar decisões no contexto da ação (Thompson & Dowding, 2005) e agir em conformidade. Eles têm que tomar decisões num espaço que não é reservado e que está confinado a uma teia de relações que acontecem entre o doente, a família e os restantes membros da equipa de saúde (Benner et al, 2011; Tanner, 2006, Lopes, 2006). Um espaço onde acontecem múltiplas interrupções que provêm de procedimentos de trabalho e exigências constantes de atenção a cada doente (Hedberg & Larsson, 2004; Potter et al, 2005; Wolf et al, 2006). São decisões processuais e multidimensionais que têm que considerar em simultâneo, o que deve ser feito, como deve ser feito e quando deve ser feito, no respeito da singularidade do doente e do seu contexto circundante (Gillespie, 2009). Esta dinâmica também está interligada com os dados clínicos que recorrentemente emergem, bem como à acessibilidade, multiplicidade e ambiguidade dos dados clínicos (Junnola et al, 2002; Carnevali &Thomas, 1993 Simmons, 2010), ao tempo de decisão e às decisões conflituosas (Thompson, 2004). São ambientes clínicos onde acontecem contingências, algumas delas aleatórias, que exigem que os enfermeiros independentemente dos níveis de proficiência sejam obrigados a tomar decisões complexas de forma rápida e precisa, para optimizar os resultados esperados (Curry & Botti, 2006). O conhecimento e o raciocínio que os enfermeiros usam na tomada de decisão são elementos, entre outros, que definem muito da prática profissional (Cody, 2006). Por isso, conscientes da realidade enunciada através da investigação que tem vindo a ser desenvolvida, foi nossa intenção analisar criticamente os modelos de decisão que têm expressão na literatura de enfermagem e que têm sido desenvolvidos em diferentes áreas do conhecimento (Concoran-Perry et al, 1999), no sentido de reconhecer o seu poder explicativo para a tomada de decisão dos enfermeiros. Alguns deles são apresentados numa estrutura normativa, outros numa descritiva e em função disso, podem dividir-se em duas categorias teóricas, sistemático-positivista e intuitivo-humanista (Thompson, 1999; Aitken, Marshall, Elliott & McKinley, 2007). As abordagens sistemático-positivistas sugerem que a tomada de decisão acontece num processo sequencial previamente definido e explicitado. Assentam no pressuposto que existe alguma atividade de análise ou de resolução de problemas em curso, para o enfermeiro tomar uma decisão. Nas abordagens intuitivo-humanistas a decisão é entendida no seio de um processo como um todo e no contexto de uma abordagem naturalista (Benner, 1984; Thompson, 1999). Elas podem ser diferenciadas, desde logo, a partir dos seus centros de interesse. Enquanto a primeira se interessa pelo número de dados e pelos processos de análise cognitiva para uma melhor decisão. A segunda dá primazia aos contextos relacionais e de comunicação com os doentes e serve-se da performance clínica para eleger as melhores ações.