38 resultados para Message warehouse


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A Organização Mundial da Saúde define a literacia em saúde como o conjunto de competências cognitivas e sociais e a capacidade dos indivíduos para compreenderem e usarem informação para a promoção e manutenção da saúde. A transmissão de informação sobre saúde é mais eficaz quando os seus conteúdos são especificamente desenhados para uma pessoa ou para um grupo populacional e quando a mensagem é bem delimitada, realçando os benefícios (ganhos) e os custos (perdas) associados aos comportamentos e às tomadas de decisão. Analisa-se, neste estudo, o conceito de literacia em saúde e a associação da baixa literacia em saúde aos comportamentos em saúde e aos gastos em saúde. Apresenta-se uma análise da literatura científica publicada sobre a baixa literacia em saúde e a sua implicação nos custos na saúde usando, para este objectivo, uma base de dados das ciências da saúde (MEDLINE/PubMed) e quatro plataformas científicas (DOAJ, SCOPUS, SciELO e Web of Science). A literatura científica analisada evidencia que pessoas com baixa literacia em saúde apresentam uma menor capacidade de compreensão dos conteúdos de material informativo sobre alimentos, doenças crónicas ou sobre o uso de medicamentos, por exemplo, bem como maior dificuldade em pesquisar, seleccionar, ler e assimilar a informação em saúde disponível na Internet. A baixa literacia em saúde relaciona-se, então. com a dificuldade na prevenção e na gestão de problemas de saúde, bem como com comportamentos ineficazes de saúde, i.e., com o uso inadequado de medicamentos, com o recurso excessivo aos serviços de saúde (em especial, os de urgências) ou com a ineficácia em lidar com situações de emergência. A baixa literacia está também associada a taxas de hospitalização mais altas, mas também mais longas no tempo (o que implica mais custos associados a internamento prolongado, mais exames de diagnóstico e fraca adesão à terapêutica medicamentosa), a uma diminuição da utilização de medidas preventivas e a uma fraca adesão à prescrição terapêutica. A baixa literacia acaba por afectar igualmente a comunicação (e a relação) médico-doente. Apresentam-se, como complemento, sugestões de melhoria da literacia em saúde e da comunicação médico-doente para efeitos da promoção da saúde.

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Research on the problem of feature selection for clustering continues to develop. This is a challenging task, mainly due to the absence of class labels to guide the search for relevant features. Categorical feature selection for clustering has rarely been addressed in the literature, with most of the proposed approaches having focused on numerical data. In this work, we propose an approach to simultaneously cluster categorical data and select a subset of relevant features. Our approach is based on a modification of a finite mixture model (of multinomial distributions), where a set of latent variables indicate the relevance of each feature. To estimate the model parameters, we implement a variant of the expectation-maximization algorithm that simultaneously selects the subset of relevant features, using a minimum message length criterion. The proposed approach compares favourably with two baseline methods: a filter based on an entropy measure and a wrapper based on mutual information. The results obtained on synthetic data illustrate the ability of the proposed expectation-maximization method to recover ground truth. An application to real data, referred to official statistics, shows its usefulness.

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Cluster analysis for categorical data has been an active area of research. A well-known problem in this area is the determination of the number of clusters, which is unknown and must be inferred from the data. In order to estimate the number of clusters, one often resorts to information criteria, such as BIC (Bayesian information criterion), MML (minimum message length, proposed by Wallace and Boulton, 1968), and ICL (integrated classification likelihood). In this work, we adopt the approach developed by Figueiredo and Jain (2002) for clustering continuous data. They use an MML criterion to select the number of clusters and a variant of the EM algorithm to estimate the model parameters. This EM variant seamlessly integrates model estimation and selection in a single algorithm. For clustering categorical data, we assume a finite mixture of multinomial distributions and implement a new EM algorithm, following a previous version (Silvestre et al., 2008). Results obtained with synthetic datasets are encouraging. The main advantage of the proposed approach, when compared to the above referred criteria, is the speed of execution, which is especially relevant when dealing with large data sets.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Gestão Estratégica das Relações Públicas.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Gestão Estratégica das Relações Públicas.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Mestrado em Contabilidade e Análise Financeira

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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Trabalho final de Mestrado para obtenção do grau de mestre em Engenharia Mecânica Ramo de Energia, Refrigeração e Climatização

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica