Cenários de impacto de uma eventual pandemia de gripe na população portuguesa : morbilidade, mortalidade e necessidade de cuidados de saúde

RESUMO - Introdução — O presente estudo descreve os cenários de impacto que uma eventual pandemia de gripe poderá ter na população portuguesa e nos serviços de saúde. Trata-se de uma versão actualizada dos cenários preliminares que têm vindo a ser elaborados e discutidos desde 2005. Material e métodos — Os cenários assumem que a pandemia ocorrerá em duas ondas das quais a primeira (taxa de ataque: 10%) será menos intensa do que a segunda (taxas de ataque: 20%, 25% ou 30%). Neste trabalho são descritos apenas os cenários respeitantes à situação mais grave (taxa de ataque global = 10% + 30%). A elaboração dos cenários utilizou o método proposto por Meltzer, M. I., Cox, N. J. e Fukuda, K. (1999) mas com quase todos os parâmetros adaptados à população portuguesa. Esta adaptação incidiu sobre: 1. duração da pandemia; 2. taxa de letalidade; 3. percentagem da população com risco elevado de complicações; 4. percentagem de doentes com suspeita de gripe que procurará consulta; 5. tempo entre o início dos sintomas e a procura de cuidados; 6. percentagem de doentes que terá acesso efectivo a antiviral; 7. taxa de hospitalização por gripe e tempo médio de hospitalização; 8. percentagem de doentes hospitalizados que necessitarão de cuidados intensivos (CI) e tempo de internamento em CI; 9. efectividade de oseltamivir para evitar complicações e morte. Resultados — Os cenários correspondentes à situação mais grave (taxa de ataque global: 10% + 30%) são apresentados sem qualquer intervenção e, também, com utilização de oseltamivir para fins terapêuticos. Os resultados sem intervenção para o cenário «provável» indicam: • número total de casos — 4 142 447; • número total de indivíduos a necessitar de consulta — 5 799 426; • número total de hospitalizações — 113 712; • número total de internamentos em cuidados intensivos — 17 057; • número total de óbitos — 32 051; • número total de óbitos, nas semanas com valor máximo — 1.a onda: 2551, 2.a onda: 7651. Quando os cenários foram simulados entrando em linha de conta com a utilização de oseltamivir (considerando uma efectividade de 10% e 30%), verificou-se uma redução dos valores dos óbitos e hospitalizações calculados. O presente artigo também apresenta a distribuição semanal, no período de desenvolvimento da pandemia, dos vários resultados obtidos. Discussão — Os resultados apresentados devem ser interpretados como «cenários» e não como «previsões». De facto, as incertezas existentes em relação à doença e ao seu agente não permitem prever com rigor suficiente os seus impactos sobre a população e sobre os serviços de saúde. Por isso, os cenários agora apresentados servem, sobretudo, para fins de planeamento. Assim, a preparação da resposta à eventual pandemia pode ser apoiada em valores cujas ordens de grandeza correspondem às situações de mais elevada gravidade. Desta forma, a sua utilização para outros fins é inadequada e é vivamente desencorajada pelos autores.

Metodologias de Sistemas de Informação Geográfica em sistemas de produção florestal : uma aplicação geoestatística

As florestas são uma fonte importante de recursos naturais, desempenhando um papel fulcral na sustentabilidade ambiental. A sua gestão quer territorial quer económica, conduz a uma maximização da produção, sem alteração da qualidade da matéria-prima. Portugal apresenta mais de um terço do seu território coberto por floresta, apresentando uma possibilidade de aplicação de sistemas de gestão, territorial e económica que maximizem a sua produção. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são modelos da realidade em que é possível integrar toda a informação disponível sobre um assunto tendo por base um campo comum a todos as variáveis, a localização geográfica. Os SIG podem contribuir de diversas formas para um maior desenvolvimento das rotinas e ferramentas de planeamento e gestão florestal. A sua integração com modelos quantitativos para planeamento e gestão de florestas é uma mais-valia nesta área. Nesta dissertação apresentam-se modelos geoestatísticos, com recurso a Sistemas de Informação Geográfica, de apoio e suporte à produção de pinha em Pinheiro-manso (Pinus pinea L.). Procurando estimar as áreas com melhor propensão à produção, a partir de dados amostrais. Estes foram previamente estudados tendo sido selecionadas quatro variáveis: largura da copa, área basal, altura da árvore e produção de pinha. A geoestatística aplicada, inclui modelos de correlação espacial: kriging, onde são atribuídos pesos às amostras a partir de uma análise espacial baseada no variograma experimental. Foi utilizada a extensão Geostatistical Analyst do ArcGis da ESRI, para realizar 96 krigings para as quatro variáveis em estudo, com diferentes parametrizações, destes foram selecionados 8 krigings. Com base nos critérios de adequação dos modelos e da análise de resultados da predição dos erros - cross validation. O resultado deste estudo é apresentado através de mapas de previsão para a produção de pinha em Pinheiro manso, em que foram analisadas áreas com maior e menor probabilidade de produção tendo-se realizado análises de comparação de variáveis. Através da interseção de todas as variáveis com a produção, podemos concluir que os concelhos com maiores áreas de probabilidade de produção de pinha em Pinheiro manso, da área de estudo, são Alcácer do Sal, Montemor-o-Novo, Vendas Novas, Coruche e Chamusca. Com a realização de um cruzamento de dados entre os resultados obtidos dos krigings, e a Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007), realizaram-se mapas de previsão para a expansão do Pinheiro manso. Nas áreas de expansão conseguimos atingir aumentos mínimos na ordem dos 11% e máximo na ordem dos 61%. No total consegue-se atingir aproximadamente 128 mil ha para área de expansão do Pinheiro manso. Superando, os valores esperados pelos Planos Regionais de Ordenamento Florestal, abrangidos pela área da amostra em estudo, em que é esperado um incremento de cerca de 130 mil hectares de área de Pinheiro manso para 2030.

Saúde em Portugal : estudo das urgências hospitalares através do Data Mining

Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).