A incorporação da avaliação da atenção básica no nível estadual do Sistema Único de Saúde através de processos participativos de ensino-aprendizagem-trabalho

OBJETIVOS: desenvolver uma metodologia de intervenção e aplicá-la às equipes das Secretarias Estaduais de Saúde (SES) objetivando incorporar a prática de monitoramento e avaliação da atenção básica através de processo de capacitação e realização de atividade real de planejamento e programação em saúde. MÉTODOS: foi desenvolvido um processo de ensino-aprendizagem-trabalho que incorporou ao processo de capacitação uma atividade de planejamento em saúde. A qualidade dos dois processos é assegurada através do estabelecimento de princípios e critérios para a organização da capacitação, para a elaboração da proposta metodológica de monitoramento e avaliação e para a condução didático-pedagógica do curso. RESULTADOS: a metodologia foi aplicada nos Estados de Mato Grosso do Sul (MS), Tocantins (TO) e Amazonas (AM), respeitando as particularidades locais em termos de organização da SES e da qualificação e capacidade dos técnicos responsáveis pela atenção básica. Foram produzidas propostas metodológicas estruturalmente semelhantes, mas diferentes nas suas prioridades e propostas de desenvolvimento. Dois anos após o término da intervenção, efeitos desse trabalho ainda estão sendo identificados. CONCLUSÕES: os resultados obtidos em MS, TO e AM revelam a capacidade que a abordagem baseada na tríade ensino-aprendizagem-trabalho possui para a institucionalização de novas práticas de trabalho nos serviços de saúde.

Second-order negative-curvature methods for box-constrained and general constrained optimization

A Nonlinear Programming algorithm that converges to second-order stationary points is introduced in this paper. The main tool is a second-order negative-curvature method for box-constrained minimization of a certain class of functions that do not possess continuous second derivatives. This method is used to define an Augmented Lagrangian algorithm of PHR (Powell-Hestenes-Rockafellar) type. Convergence proofs under weak constraint qualifications are given. Numerical examples showing that the new method converges to second-order stationary points in situations in which first-order methods fail are exhibited.

On Approximate KKT Condition and its Extension to Continuous Variational Inequalities

In this work, we introduce a necessary sequential Approximate-Karush-Kuhn-Tucker (AKKT) condition for a point to be a solution of a continuous variational inequality, and we prove its relation with the Approximate Gradient Projection condition (AGP) of Garciga-Otero and Svaiter. We also prove that a slight variation of the AKKT condition is sufficient for a convex problem, either for variational inequalities or optimization. Sequential necessary conditions are more suitable to iterative methods than usual punctual conditions relying on constraint qualifications. The AKKT property holds at a solution independently of the fulfillment of a constraint qualification, but when a weak one holds, we can guarantee the validity of the KKT conditions.