Qualidade assistencial na Divisão de Enfermagem Materno-Infantil de um Hospital Universitário na ótica de enfermeiros

O objetivo deste estudo foi analisar a qualidade assistencial na Divisão de Enfermagem Materno-Infantil do Hospital Universitário da USP, fundamentado no modelo Donabediano. Os dados foram obtidos em agosto de 2006, empregando-se um questionário, respondido por 55 sujeitos. A análise dos dados ocorreu segundo índices percentuais e testes específicos. O Alpha de Cronbach do instrumento foi 0,71, demonstrando confiabilidade. Na dimensão de estrutura, 98,2% dos enfermeiros consideraram adequado o local do carro de emergência e 63,6% apontaram dificuldades em participar das atividades educacionais. Em processo, 96,4% concordaram que o SAE é um instrumento de melhoria da qualidade, e 72,7% apontaram dificuldades na comunicação com os profissionais de saúde. Para resultado, 72,7% indicaram que a prescrição de enfermagem atende às necessidades dos usuários. A dimensão de estrutura obteve o pior escore, média de 38,5. Acredita-se que este estudo subsidie ações de melhoria da qualidade nas três dimensões, sobretudo, na de estrutura.

Fluência digital e uso de ambientes virtuais: caracterização de alunos de enfermagem

O objetivo do estudo foi caracterizar o perfil de licenciandos de enfermagem, identificar a fluência digital, o conhecimento, a habilidade e o interesse no uso de ambientes virtuais de aprendizagem. Trata-se de uma pesquisa quantitativa, exploratório-descritiva realizada com 51 licenciandos de enfermagem por meio de questionário. Dos participantes do estudo 51 (100%) afirmam ter conhecimento em informática, sendo que 26 (49%) indicam um nível intermediário; 47 (92%) fazem uso diário da Internet; 51 (100%) navegam em redes sociais e possuem e-mail; 51(100%) utilizam MSN e 32 (62,7%) Skype; 41 (82%) acessam Chats, 33 (64,7%) Fóruns de discussão e 22 (43%) Blogs; 33 (64,7%) utilizam frequentemente o Moodle e 26 (51%) o COL; e a grande maioria (45- 88,2%) relatou interesse no uso de ambientes virtuais de aprendizagem. Os alunos foram considerados fluentes digitais e apresentaram conhecimento, habilidade e expressivo interesse no uso de ambientes virtuais de aprendizagem em sua formação acadêmica.

Perfil, competências e fluência digital dos enfermeiros do Programa de Aprimoramento Profissional

Estudo descritivo, exploratório, realizado na cidade de São Paulo, que objetivou identificar o perfil, as competências e a fluência digital do enfermeiro aprimorando para uso da tecnologia no trabalho. A população composta por 60 aprimorandos do Programa de Aprimoramento Profissional respondeu um questionário com dados sobre o perfil, a fluência digital e as competências profissionais. Verificou-se que 95,0% dos participantes eram do sexo feminino, 61,7% na faixa etária entre 23 a 25 anos, 75,0% graduados em escolas públicas, 58,3% cursando enfermagem cardiovascular, 98,3% teve contato com recursos computacionais na graduação; 100,0% possuía computador em casa; 86,7% acessava a internet diariamente; 96,7% utilizava o Messenger e 58,3% apresentava grau intermediário de conhecimento e habilidade em informática. As competências profissionais requeridas frente à tecnologia referiram-se ao saber ser inovador, criativo, atualizado para conhecer e gerenciar programas e saber utilizar os recursos tecnológicos.

Evaluation of digital educational studenttechnology interaction in neonatal nursing

OBJECTIVE To assess the digital educational technology interface Caring for the sensory environment in the neonatal unit: noise, lighting and handling based on ergonomic criteria. METHODS Descriptive study, in which we used the guidelines and ergonomic criteria established by ISO 9241-11 and an online Likert scale instrument to identify problems and interface qualities. The instrument was built based on Ergolist, which follows the criteria of ISO 9141-11. There were 58 undergraduate study participants from the School of Nursing of Ribeirao Preto, University of Sao Paulo, who attended the classes about neonatal nursing content. RESULTS All items were positively evaluated by more than 70% of the sample. CONCLUSION Educational technology is appropriate according to the ergonomic criteria and can be made available for teaching nursing students.

Divisão de trabalho em colônias da vespa social neotropical Polistes canadensis canadensis Linnaeus (Hymenoptera, Vespidae)

Foram realizadas 100 horas de observação usando o método "scanning sample" para a qualificação e quantificação dos atos comportamentais de rainhas e operárias de quinze colônias de Polistes canadensis canadensis. Foi descrito um repertório comportamental com 28 atos, no qual rainhas executam 19 atos na colônia, enquanto operárias 26, ocorrendo 17 atos em comum entre as duas castas. Dentre esses atos, dois foram exclusivos do repertório de rainhas e nove de operárias. O resultado do teste do qui-quadrado apontou diferenças significativas entre os repertórios das duas castas, sendo que rainhas permanecem mais tempo no ninho e executam com maior freqüência atividades intra-nidais, ligadas à reprodução, enquanto que as operárias executam mais freqüentemente atividades relacionadas à manutenção das colônias, como a atividade de forrageamento que demanda um maior risco e alto custo energético.

Técnicas de geoprocessamento e de amostragem para o mapeamento de atributos anisotrópicos do solo

Este trabalho abordou a utilização de geoestatística para a otimização de esquemas de amostragem, concentrando-se especialmente no impacto da anisotropia na estruturação geométrica do desenho experimental e no processo de geração de imagens contínuas. O atributo estudado foi o teor de argila na camada superficial do solo, levantada em novembro de 1998, em área de Latossolo Vermelho-Escuro, localizada no município de Campos Novos Paulista (SP). A variabilidade espacial e a anisotropia do teor de argila foram determinadas por meio do exame dos semivariogramas obtidos, os quais foram ajustados a modelos teóricos para a obtenção de seus parâmetros (tipo de modelo de semivariograma, pepita, patamar e alcance). O fator de anisotropia observado implicou uma configuração oval, ou anisotrópica, da área de influência dos dados amostrais, em conformidade com a estrutura da variabilidade espacial observada. A anisotropia foi atribuída a fatores intrínsecos do solo, condicionados pela topografia do respectivo processo de formação, e extrínsecos, tais como: a mecanização, divisão de glebas e demais práticas de manejo, feitas no sentido das linhas de plantio, transversalmente ao gradiente topográfico. Considerando essas dimensões, a área de representatividade das amostras (ha/amostra) variou de um esquema a outro, modificando, assim, a densidade de amostras requerida para cada nível de variância. A proporção entre estas áreas mostrou o impacto da anisotropia sobre o número de amostras requerido para cada nível de variância desejável.

Análise digital do terreno: ferramenta na identificação de pedoformas em microbacia na região de "Mar de Morros" (MG)

Este trabalho reporta a utilização de ferramentas de um SIG (Sistema de Informação Geográfica) para o delineamento das geoformas e pedopaisagens em um estudo de caso em microbacia do município de Viçosa (MG), a partir dos dados da carta topográfica (escala 1:50.000) da região. Trabalhos de campo permitiram aferir uma exatidão global de 72 % na classificação das formas da paisagem e correlacionar as classes obtidas com as classes de solos dominantes. Após ajustes, elaborou-se um mapa síntese preliminar de distribuição de pedoformas, que auxilia no mapeamento de solos. O método de classificação das formas da paisagem baseado na geração de um MNT (Modelo Numérico do Terreno) e no cálculo dos atributos do relevo (elevação, declividade, curvatura) mostra-se uma alternativa rápida e econômica em comparação ao delineamento manual a partir da utilização de análise estereoscópica de fotografias aéreas.

Modelo digital de elevação na caracterização de solos desenvolvidos de basalto e material arenítico

Os levantamentos de solos são na maioria antigos e pouco detalhados, geralmente nos níveis exploratório e de reconhecimento. Isso pode ser explicado pelo fato de que o método tradicional de levantamento de solos é lento e caro, requerendo grande número de observações de campo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo caracterizar unidades de mapeamento de solos das regiões de Ibaté e São Carlos, SP, desenvolvidos de materiais basálticos e areníticos em função da declividade e altitudes correspondentes, com base em modelo digital de elevação (MDE). Primeiramente, foi feito um mapa de solos semidetalhado pelo método tradicional. Posteriormente, utilizando-se curvas de nível da região, foi elaborado o MDE, do qual foram extraídos mapas com diferentes classes de declividade e elevação. Por meio da tabulação cruzada, foi determinada a incidência de cada solo nas respectivas classes de declives e altitudes. Cada solo apresentou comportamento diferenciado em relação às classes de declive. Contudo, nas faixas limítrofes de declividade pode ocorrer sobreposição de dois ou mais solos. Na referida região, o Latossolo Amarelo encontra-se predominantemente nas regiões mais altas e de relevo plano; entretanto, solos pouco intemperizados, como os Neossolos Litólicos, aparecem em diferentes faixas de declividade. Conclui-se que o conhecimento da distribuição dos solos no relevo é de grande importância, pois facilita a execução do levantamento de solos. O modelo de elevação apresenta semelhanças com o mapa de solos, podendo auxiliar na sua determinação. As variações de solo, no entanto, são mais complexas, não dispensando as observações de campo.

Uso de regressões logísticas múltiplas para mapeamento digital de solos no Planalto Médio do RS

Regressões nominais logísticas estabelecem relações matemáticas entre variáveis independentes contínuas ou discretas e variáveis dependentes discretas. Essas foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrência e distribuição de classes de solos na região dos municípios de Ibirubá e Quinze de Novembro (RS). A partir de modelo numérico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variáveis de terreno topográficas (elevação, declividade e curvatura) e hidrográficas (distância dos rios, índice de umidade topográfica, comprimento de fluxo de escoamento e índice de poder de escoamento). Foram então estabelecidas regressões logísticas múltiplas entre as classes de solos da região com base em levantamento tradicional na escala 1:80.000 e as variáveis de terreno. As regressões serviram para calcular a probabilidade de ocorrência de cada classe de solo, e o mapa final de solos estimado foi produzido atribuindo-se a cada célula do mapa a denominação da classe de solo com maior probabilidade de ocorrência. Observou-se acurácia geral (AG) de 58 % e acurácia pelo coeficiente Kappa de Cohen de 38 %, comparando-se o mapa original com o mapa estimado dentro da escala original. Uma simplificação de escala foi pouco significativa para o aumento da acurácia do mapa, sendo 61 % de AG e 39 % de Kappa. Concluiu-se que as regressões logísticas múltiplas apresentaram potencial preditivo para serem usadas como ferramentas no mapeamento supervisionado de solos.

Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais

No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

Digital soil mapping: strategy for data pre-processing

The region of greatest variability on soil maps is along the edge of their polygons, causing disagreement among pedologists about the appropriate description of soil classes at these locations. The objective of this work was to propose a strategy for data pre-processing applied to digital soil mapping (DSM). Soil polygons on a training map were shrunk by 100 and 160 m. This strategy prevented the use of covariates located near the edge of the soil classes for the Decision Tree (DT) models. Three DT models derived from eight predictive covariates, related to relief and organism factors sampled on the original polygons of a soil map and on polygons shrunk by 100 and 160 m were used to predict soil classes. The DT model derived from observations 160 m away from the edge of the polygons on the original map is less complex and has a better predictive performance.

Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem

Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.

Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping

Soil surveys are the main source of spatial information on soils and have a range of different applications, mainly in agriculture. The continuity of this activity has however been severely compromised, mainly due to a lack of governmental funding. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of two different classifiers (artificial neural networks and a maximum likelihood algorithm) in the prediction of soil classes in the northwest of the state of Rio de Janeiro. Terrain attributes such as elevation, slope, aspect, plan curvature and compound topographic index (CTI) and indices of clay minerals, iron oxide and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Landsat 7 ETM+ sensor imagery, were used as discriminating variables. The two classifiers were trained and validated for each soil class using 300 and 150 samples respectively, representing the characteristics of these classes in terms of the discriminating variables. According to the statistical tests, the accuracy of the classifier based on artificial neural networks (ANNs) was greater than of the classic Maximum Likelihood Classifier (MLC). Comparing the results with 126 points of reference showed that the resulting ANN map (73.81 %) was superior to the MLC map (57.94 %). The main errors when using the two classifiers were caused by: a) the geological heterogeneity of the area coupled with problems related to the geological map; b) the depth of lithic contact and/or rock exposure, and c) problems with the environmental correlation model used due to the polygenetic nature of the soils. This study confirms that the use of terrain attributes together with remote sensing data by an ANN approach can be a tool to facilitate soil mapping in Brazil, primarily due to the availability of low-cost remote sensing data and the ease by which terrain attributes can be obtained.

An appropriate data set size for digital soil mapping in Erechim, Rio Grande do Sul, Brazil

Digital information generates the possibility of a high degree of redundancy in the data available for fitting predictive models used for Digital Soil Mapping (DSM). Among these models, the Decision Tree (DT) technique has been increasingly applied due to its capacity of dealing with large datasets. The purpose of this study was to evaluate the impact of the data volume used to generate the DT models on the quality of soil maps. An area of 889.33 km² was chosen in the Northern region of the State of Rio Grande do Sul. The soil-landscape relationship was obtained from reambulation of the studied area and the alignment of the units in the 1:50,000 scale topographic mapping. Six predictive covariates linked to the factors soil formation, relief and organisms, together with data sets of 1, 3, 5, 10, 15, 20 and 25 % of the total data volume, were used to generate the predictive DT models in the data mining program Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). In this study, sample densities below 5 % resulted in models with lower power of capturing the complexity of the spatial distribution of the soil in the study area. The relation between the data volume to be handled and the predictive capacity of the models was best for samples between 5 and 15 %. For the models based on these sample densities, the collected field data indicated an accuracy of predictive mapping close to 70 %.

Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo

O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.