A variabilidade no consumo de recursos nos traumatismos crânio-encefálicos

RESUMO - Portugal atravessa um contexto socioeconómico conturbado onde se têm imposto várias reformas, nomeadamente ao nível da Saúde. Atualmente, o financiamento do internamento hospitalar é feito por grupos de diagnóstico homogéneo com base num sistema prospetivo, reunindo os episódios em grupos clinicamente coerentes e homogéneos, de acordo com o consumo de recursos necessário para o seu tratamento, tendo em conta as suas características clínicas. Apesar do objetivo deste sistema de classificação de doentes, é aceite que existe variabilidade no consumo de recursos entre episódios semelhantes, sendo que a mesma variabilidade pode representar uma diferença significativa nos custos de tratamento. Os Traumatismos Cranio-encefálicos são considerados um problema de saúde pública, pelo que os episódios selecionados para este estudo tiveram por base os diagnósticos mais comuns relacionados com esta problemática. Procurou-se estudar a relação entre o consumo esperado e o observado bem como, a forma em que esta relação é influenciada por diferentes variáveis. Para verificar a existência de variabilidade no consumo de recursos, bem como as variáveis mais influentes, foi utilizada a regressão linear e constatou-se que variáveis como a idade, o destino pós-alta e o distrito têm poder explicativo sobre esta relação. Verificou-se igualmente que na sua generalidade as instituições hospitalares são eficientes na prestação de cuidados. Compreender a variabilidade do consumo de recursos e as suas implicações no financiamento poderá suscitar a dúvida se a utilização de GDH será o mais adequado à realidade portuguesa, de forma a ajustar as políticas de saúde, mantendo a eficiência e a qualidade dos cuidados.

The implementation of an Enterprise Geographical Information System to support Cadastre and Expropriation activities.

The processes of mobilization of land for infrastructures of public and private domain are developed according to proper legal frameworks and systematically confronted with the impoverished national situation as regards the cadastral identification and regularization, which leads to big inefficiencies, sometimes with very negative impact to the overall effectiveness. This project report describes Ferbritas Cadastre Information System (FBSIC) project and tools, which in conjunction with other applications, allow managing the entire life-cycle of Land Acquisition and Cadastre, including support to field activities with the integration of information collected in the field, the development of multi-criteria analysis information, monitoring all information in the exploration stage, and the automated generation of outputs. The benefits are evident at the level of operational efficiency, including tools that enable process integration and standardization of procedures, facilitate analysis and quality control and maximize performance in the acquisition, maintenance and management of registration information and expropriation (expropriation projects). Therefore, the implemented system achieves levels of robustness, comprehensiveness, openness, scalability and reliability suitable for a structural platform. The resultant solution, FBSIC, is a fit-for-purpose cadastre information system rooted in the field of railway infrastructures. FBSIC integrating nature of allows: to accomplish present needs and scale to meet future services; to collect, maintain, manage and share all information in one common platform, and transform it into knowledge; to relate with other platforms; to increase accuracy and productivity of business processes related with land property management.

Análise comparativa da designação, definição e classificação de resíduos hospitalares em legislações da União Europeia

RESUMO - O quadro legislativo de um país, no que concerne aos resíduos hospitalares (RH), contém a sua designação, definição e classificação. É essa a matriz de referência para a separação efectuada na origem e todo o circuito que, a partir desse momento, um determinado resíduo toma até ao seu tratamento. Assim, faz-se o estudo comparativo das definições e tipos de classificação de RH em quatro países da União Europeia: Alemanha, Reino Unido, Espanha (Região Autónoma da Catalunha) e Portugal. Reconhecem-se as diferentes designações deste tipo de resíduos e discute-se o seu significado e as suas implicações na percepção de risco por parte dos profissionais e do público. Identificam-se duas estratégias subjacentes à elaboração das definições: a contaminação de materiais com microrganismos patogénicos bem definidos, as suas fontes e as actividades que os produzem. Apresentam-se as classificações de RH propostas pelos organismos internacionais de referência e analisa-se comparativamente a evolução do enquadramento legal português e da Região Autónoma da Catalunha, evidenciando-se a variabilidade temporal e justificando-se a necessidade de se efectuar o estudo da variabilidade geográfica. Utilizam-se três critérios para a análise das classificações consideradas: a concordância definição-classificação, o número e tipo de grupos das classificações e os tipos de resíduos por grupos. Identificam-se os denominadores comuns às classificações analisadas, assim como as suas principais diferenças. Conclui-se que a definição de RH adoptada por cada país condiciona o tipo de classificação de RH nesse mesmo país. Verifica-se ainda que a inexistência de critérios claros de avaliação da contaminação pode dificultar a tarefa da triagem dos RH por parte dos profissionais de saúde.

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.