Comparação entre sistemas de saúde oral de 8 países da união europeia e intervenções por estes desenvolvidas no seguimento das linhas de atuação definidas pela Organização Mundial de Saúde para o ano 2020

RESUMO - Hoje, facilmente se poderá constatar que as doenças orais possuem uma expressiva influência perante a saúde geral, não apenas pela presença da condição por si só, mas também a nível pessoal, social e económico. O seu reflexo traduz-se em parte, no absentismo escolar e laboral, diminuição considerável de produtividade e eficiência, falta de atenção e objetividade. Pelo que é então considerado, um grave problema de saúde pública, afetando de forma mais expressiva, grupos socioeconomicamente desfavorecidos. O acompanhamento e análise do desenvolvimento de iniciativas internacionais, no que ao seguimento das recomendações da Organização Mundial de Saúde diz respeito, poderá ser um ótimo beneficio e impulso para a identificação e aplicação de novos planos de ação. O presente projeto, pretendeu contribuir para a identificação de duas propostas de intervenção em saúde oral ajustadas ao alcance das recomendações da OMS que simultaneamente possam sejam proveitosas para a resolução dos problemas de saúde oral nacionais. Foi realizado um estudo observacional, descritivo e retrospetivo onde foram recolhidos dados acerca de 8 Sistemas de Saúde Oral europeus, previamente selecionados segundo critérios específicos, e iniciativas de saúde oral por eles desenvolvidas. Por fim, foram eleitas duas iniciativas de interesse, possíveis de aplicação futura. Os resultados do estudo apontam para a existência de diferentes iniciativas, enquadradas com as recomendações da OMS. De entre as mesmas, destaca-se uma implementada em 2009, na Suécia, que estando essencialmente assente num acessível subsidio anual fixo pago por cada indivíduo adulto, procura fundamentalmente preservar os esforços de prevenção aplicados nas últimas décadas.

Efectividade e volume: uma aplicação a hospitais portugueses

RESUMO - Contexto: a avaliação da qualidade como tema potencialmente importante para utentes e prestadores de cuidados de saúde. A taxa de mortalidade como medida de resultados com um adequado ajustamento do risco. A existência de determinadas características estruturais do hospital às quais está associada uma menor mortalidade. Objectivos: identificar diferenças no desempenho e na taxa de mortalidade dos hospitais e investigar que características estruturais justificam essas diferenças. Metodologia: foram seleccionados os episódios de internamento das doenças de maior mortalidade hospitalar. A medida de desempenho considerada foi a comparação entre a mortalidade observada e a mortalidade esperada, calculada a partir da escala preditiva da mortalidade do Disease Staging, recalibrada para Portugal. A medida de desempenho foi analisada por hospital, doença e grupo de doenças. A ordenação dos hospitais pelo desempenho foi comparada com a ordenação dos hospitais pela taxa de mortalidade observada. O desempenho dentro de cada hospital foi analisado para um grupo de doenças seleccionadas. A relação entre o valor da medida de desempenho e as variáveis «número de episódios», «índice tecnológico» e «gravidade dos doentes tratados» foi analisada através da regressão linear para o conjunto dos episódios e para cada doença e grupo de doenças. Resultados: foram incluídos 379 074 episódios, agrupados em 21 doenças e 8 grupos de doenças e tratados em 81 hospitais. A taxa de mortalidade observada foi de 12%. Existiam diferenças no desempenho por hospital, alguns dos quais se destacam pelo seu melhor/pior nível de desempenho. Foram observadas as limitações da taxa de mortalidade bruta como instrumento de análise do desempenho, no contexto de hospitais com diferentes níveis de risco dos doentes tratados. Para além disso, evidenciou-se que a análise do hospital como um todo ou em cada uma das partes tem resultados distintos, dada a existência de diferentes níveis de desempenho dentro do hospital. Finalmente, verificou- se que a relação entre volume e desempenho, quando existe, é, na quase totalidade dos casos, não linear e inversa à referida na literatura.

Mapping the Pasture Steppe in Bayankhongor, Mongolia: comparison of classification methods, using Landsat-8 and geophysical data

Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.