Modelo de previsão para identificar fatores de risco dos reinternamentos hospitalares em 30 dias : um estudo ao GDH 127 - insuficiência cardíaca ou choque

A representatividade do número de reinternamento hospitalares, no quadro dos custos hospitalares, deverá ser encarada como um indicador de qualidade nos serviços prestados e um objeto de estudo no que diz respeito à forma como estão a ser geridos esses serviços. Caracterizar os utentes com maior propensão a um reinternamento e identificar os fatores de risco que lhe estão associados torna-se, pois, pertinente, pois só assim, se poderá, no futuro, desenvolver uma atuação proativa com o objetivo primeiro de uma redução de custos sem colocar, no entanto, em causa a qualidade dos serviços que as entidades hospitalares prestam aos seus utentes. O objetivo deste estudo consiste em criar um modelo preditivo, com base em árvores de decisão, que auxilie a identificar os fatores de risco dos reinternamentos em 30 dias relativos ao Grupos de Diagnóstico Homogéneo (GDH) 127 - Insuficiência cardíaca e/ou choque, de forma a auxiliar as entidades prestadoras de cuidados de saúde a tomar decisões e atuar atempadamente sobre situações críticas. O estudo é suportado pela base de dados dos Grupos de Diagnóstico Homogéneos, a qual, possui informação sobre o utente e sobre o seu processo de internamento, nomeadamente, o diagnóstico principal, os diagnósticos secundários, os procedimentos realizados, a idade e sexo do utente e o destino após a alta. Pode concluir-se após estudo, que as taxas de reinternamentos têm vindo a aumentar nos últimos anos, que a população idosa insere-se no universo sujeito ao maior risco de reinternamento e que além do diagnóstico principal, a existência de comorbidades representa um papel importante no incremento do risco, nomeadamente, quando são diagnosticadas em simultâneo doenças renais, diabetes mellitus ou doenças isquémicas crónicas do coração (NCOP).

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Inventário e Georreferenciação do mundo funerário rupestre medieval no Centro de Portugal

O presente relatório resultou do estágio efetuado na DGPC, no âmbito da componente não-letiva do Mestrado em Arqueologia. O seu propósito centrou-se no Inventário e Georreferenciação das manifestações funerárias rupestres medievais, enquadradas na região do Centro de Portugal. Este trabalho possibilitou a atualização e introdução de inúmeras ocorrências, respeitantes a sepulturas e necrópoles escavadas na rocha, na base de dados da DGPC – o Endovélico. A concretização deste objetivo assentou essencialmente na consulta de bibliografia especializada, assim como de relatórios técnico-científicos. Ao constar do Endovélico, a informação inserida afigura-se como um contributo para o conhecimento e divulgação deste tipo de património medieval, auxiliando, inevitavelmente, no que concerne à sua salvaguarda e proteção. O processamento e sistematização da vasta informação inventariada e georreferenciada possibilitou o desenvolvimento de uma análise, na perspetiva das sepulturas escavadas na rocha como fenómeno funerário alto-medieval. Esta permitiu a criação de uma imagem, ainda que incompleta, dos tipos de agrupamentos existentes e da relação entre as sepulturas e as zonas envolventes, com lugar numa parte do território de Viseu.

Instrumentos de responsabilidade social corporativa: desenvolvimento de um modelo de análise com aplicação ao setor do alojamento hoteleiro

O conceito de Responsabilidade Social Corporativa (RSC) reflete a necessidade das empresas desempenharem, a par da sua função primordial, funções importantes a nível das sociedades em que estão inseridas visando aumentar a sua contribuição para um mundo mais justo em termos económicos, sociais e ambientais. A Comissão Europeia (2004) define instrumentos como tendo o objetivo de ajudar as empresas a gerir os seus processos, sistemas e impactos, disponibilizando orientações e critérios de referência, apoiando as empresas na promoção da RSC e estabelecendo níveis mínimos de desempenho. Pretende-se nesta dissertação a criação e validação da aplicabilidade prática de um modelo de análise de instrumentos de RSC, adaptando e expandindo as propostas de classificação fornecidas pela literatura em diversidade e escala e dando origem a um modelo de análise para o setor do Alojamento Hoteleiro. Com este objectivo em mente foram compilados 347 instrumentos no modelo de análise elaborado, agrupados em cinco categorias diferentes, nomeadamente, Códigos de conduta, princípios e diretrizes; Sistemas de gestão e outros instrumentos de gestão de RSC; Índices bolsistas; Modelos de divulgação e comunicação; e Prémios e rankings. Foi verificada a sua validade e aplicabilidade prática com recurso à informação disponibilizada por uma amostra constituida por 31 empresas de de âmbito internacional, conseguida pela compilação dos seus relatórios de sustentabilidade publicados na base de dados online da Global Reporting Initiative (GRI). O estado de qualidade positiva da comunicação de temáticas de RSC através de indicadores GRI neste relatórios de sustentabilidade foi analisada e verificou-se inferior a 50%. Para a amostra de empresas de Alojamento Hoteleiro, a aplicação prática do modelo de análise foi validada com sucesso. Durante o teste da validação do modelo foi possivel obter alguns resultados que serão mencionados em seguida. A ordem das categorias do modelo de análise é coincidente com a ordem decrescente da frequência de utilização de instrumentos pela amostra. As frequências relativas mais altas verificaram-se em primeiro lugar em descritores da categoria Códigos de conduta, princípios e diretrizes, seguindo-se da categoria Sistemas de gestão e outros instrumentos de gestão de RSC de cariz ambiental. Parece, no entanto, existir uma falta de correspondência entre os indicadores requeridos pela GRI e avaliados na análise de qualidade dos relatórios e os dados práticos obtidos com a utilização de ferramentas de RSC. Um exemplo prático deste fenómeno vericou-se nos resultados destas duas categorias que obtiveram maiores frequências de utilização de instrumentos de RSC, pois estas foram também as que obtiveram piores resultados de qualidade de comunicação nos relatórios. Durante esta análise foi compilada uma listagem detalhada dos instrumentos mais utilizados em cada nível de análise de cada categoria do modelo.

Avaliação da implementação da fase III da zona de emissões reduzidas de Lisboa

Os efeitos de uma qualidade do ar reduzida são sentidos principalmente em centros urbanos, como Lisboa, onde persistem situações de concentrações elevadas de dióxido de azoto (NO2) e matéria particulada (PM10), originadas pelo tráfego automóvel. Para diminuir a concentração desses poluentes foi implementada uma Zona de Emissões Reduzidas (ZER) em Lisboa, que entrou na fase III em janeiro de 2015. Avaliou-se a evolução da qualidade do ar nos últimos cinco anos em Lisboa, nomeadamente as excedências aos valores limite legais de curto prazo para NO2 e PM10, bem como a influência da meteorologia na sua ocorrência. A qualidade do ar, em geral, melhorou, registando-se a maioria das excedências no outono e inverno, em dias úteis e final da tarde e início da manhã, períodos coincidentes com a maior intensidade de tráfego rodoviário. A altura da base da inversão térmica e a velocidade do vento são mais reduzidas em dias com excedências, o que indicia um papel relevante da meteorologia. A avaliação do impacte da fase II da ZER nas excedências aos valores limite revelou que o número de excedências e a duração dos episódios de poluição diminuíram, mas mais significativamente em estações fora da ZER. Analisou-se a influência da fase III da ZER na composição da frota automóvel e nas emissões associadas de NOX e PM na Avenida da Liberdade, com base nos dados obtidos antes (2014) e depois (2015) da fase III. Verificou-se uma melhoria na frota em toda a cidade, mais acentuada na zona 2 que na zona 1. Concluiu-se que o impacte da fase III foi reduzido, principalmente na zona 1, possivelmente relacionado com a escassa fiscalização. Caso o número de veículos se tivesse mantido igual entre 2014 e 2015, teria sido possível uma redução de 23% nas emissões de NOX e de 8% nas de PM.

Estudo do galgamento em estruturas marítimas verticais utilizando o modelo numérico AMAZON

O galgamento oceânico é um fenómeno associado à interação de ondas com estruturas marítimas. Nesta dissertação estudou-se o galgamento em estruturas marítimas verticais através da aplicação do modelo numérico AMAZON, que é um modelo bidimensional, baseado na resolução das equações não lineares de águas pouco profundas. Para validar a sua aplicação a estruturas marítimas verticais impermeáveis, os resultados de caudal médio galgado obtidos com o modelo AMAZON foram comparados com os resultados de ensaios em modelo físico bidimensional realizados anteriormente e disponíveis na base de dados do projeto europeu CLASH. Os resultados foram ainda comparados com os das fórmulas empíricas e semi-empíricas de Van der Meer & Bruce de 2014, de Goda de 2008 e de Hedges & Reis de 2015. Antes da sua validação, o modelo foi calibrado utilizando um dos ensaios do CLASH. Para tal, realizou-se uma análise de sensibilidade a alguns parâmetros do modelo, concretamente da dimensão mínima da malha, da escala de aplicação do AMAZOM (à escala reduzida ou à do protótipo), da forma de modelação da parede vertical, já que, dado este modelo ser integrado na vertical, não é possível considerar paredes verticais sem utilizar um artifício de cálculo, dos valores de alguns dos parâmetros de entrada do modelo (profundidade mínima molhada e a profundidade mínima de fricção) e da dimensão do domínio de cálculo. Os resultados da calibração do AMAZON mostram que, por causa da precisão do modelo para os menores caudais médios de galgamento, se deve aplicar o modelo à escala do protótipo. Para estruturas verticais, a aproximação que o modelo faz, por defeito, para a secção vertical da estrutura através de um talude fictício a 10:1 apresenta melhores resultados que a utilização de um talude a 20:1. Contudo, ambos requerem a adoção de uma dimensão da malha bastante reduzida nesta zona e na sua vizinhança (0.03 m). No caso em estudo, os dois parâmetros de entrada do modelo não têm impacto significativo nos resultados, ao contrário do domínio de cálculo que, tal como recomendado na literatura de referência, se deve iniciar (fronteira de entrada) a aproximadamente um comprimento de onda do pé da estrutura. Os resultados obtidos mostram que, em geral, o AMAZON subestima o valor medido do caudal médio galgado com erros relativos variáveis entre -91% e -49%; apenas para um caso o modelo sobrestima o caudal médio, com um erro relativo de 43%. Quando comparado com as formulações empíricas e semi-empíricas, a fórmula de Van der Meer & Bruce apresenta melhores aproximações aos caudais médios medidos que constam na base de dados do CLASH, seguida da fórmula de Goda e dos resultados do modelo AMAZON, embora estes dois últimos apresentem valores bastante próximos. Assim, uma vez que o modelo está em constante desenvolvimento, espera-se que no futuro seja uma ferramenta mais poderosa. Contudo, enquanto não se fizerem melhorias no modelo e/ou não se estender a outros ensaios a análise feita no âmbito desta dissertação, os resultados sugerem que não há vantagem na sua utilização face às formulações empíricas e semi-empíricas disponíveis, tendo também em conta o significativo tempo computacional exigido para executar o AMAZON com a dimensão da malha escolhida.

Modelo preditivo de insolvência no setor farmacêutico : aplicação à farmácia comunitária portuguesa

O setor farmacêutico apresenta um elevado grau de complexidade, dada a regulamentação a que está sujeito. Atualmente, um dos principais problemas deste setor prende-se com o acentuado aumento (142,6% entre dezembro de 2012 e julho de 2014) do número de farmácias insolventes, sendo impacto da crise económica e consequentes medidas regulamentares aplicadas com o Memorando de Entendimento da Troika. Dada a importância que as farmácias têm na dispensa do medicamento assim como o papel do farmacêutico no aconselhamento diário aos utentes, a redução do número de farmácias levanta problemas no acesso ao medicamento por parte da população. Assim, é necessário dotar as farmácias de ferramentas que lhes permitam gerir o seu negócio, criando bases sólidas de forma a terem uma maior capacidade de reagir em tempos de crise. Desta forma, o objetivo principal do trabalho é fornecer às farmácias uma dessas ferramentas, através da criação de um modelo preditivo de insolvência que permita estimar uma probabilidade de uma farmácia entrar em insolvência. Para o efeito, desenvolveu-se um modelo teórico, com base na revisão de literatura científica e na análise do setor farmacêutico em Portugal, que foi depois testado recorrendo a métodos de estimação com recurso ao modelo logit através do método da Máxima Verosimilhança. O modelo empírico foi estimado com dados de uma amostra de 97 farmácias, selecionadas a partir de uma base de dados da ANF. Esta amostra é composta por todas as farmácias insolventes e por uma seleção aleatória de farmácias solventes, para as quais foi possível utilizar informação proveniente do IES, mantendo a total confidencialidade, nomeadamente dados relativos às dimensões consideradas no modelo teórico: Autonomia Financeira, Endividamento, Gestão de Inventários, Gestão de Funcionários, Liquidez, Prazo Médio de Pagamentos do Estado, Prazo Médio Pagamentos a Fornecedores, Rendibilidade, Solvabilidade, Tesouraria, Dimensão e Localização. As dimensões referidas foram selecionadas após uma análise extensiva da bibliografia sobre esta temática. Estas dimensões foram incluídas na estimação através de variáveis proxy (com exceção da Tesouraria), para as quais foi também levada a cabo uma análise de sensibilidade. Depois de validados os pressupostos da estimação e de uma análise crítica sobre os resultados, foi possível selecionar um modelo em que mais de 90% das observações foram classificadas corretamente. O modelo preditivo selecionado inclui as variáveis proxy das dimensões: Autonomia Financeira, Prazo Médio Pagamentos a Fornecedores, Endividamento, Rendibilidade, Dimensão e Localização. Em testes posteriores, validou-se a capacidade preditiva do modelo com recurso a uma amostra de teste.