999 resultados para Bases de dados hospitalares


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Nos dias de hoje, com a informatização dos sistemas de informação, as organizações, a nível mundial, são capazes de armazenar todo o tipo de informação por elas gerada. Esta informação é cada vez mais complexa, podendo conter dados de produção, de consumo, de facturação, etc. Sem desprezar o resto da informação produzida, pode dizer-se que os dados administrativos assumem uma relevância especial na gestão dessas organizações. É sobre estes dados que as organizações baseiam todas as tomadas de decisão que definem o seu futuro num ambiente competitivo. Associados a toda a complexidade da informação gerada, estão os problemas de qualidade de dados, muitas vezes desprezados, mas que podem influenciar negativamente as medidas adoptadas e os objectivos traçados. Este capítulo procura, acima de tudo, chamar a atenção para este tipo de problemas, referenciando algumas das suas implicações no âmbito hospitalar. Como resultado, este capítulo apresenta uma sistematização dos vários erros possíveis de constar neste tipo de bases de dados administrativas, contribuindo com alguns exemplos encontrados durante um estudo de qualidade de dados.

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The main objective of this work is to discuss the notion of metalanguage concerning the use of thesaurus (symbols systems, functions indicators, descriptors) utilized by indexers for article representation in computerized bibliographical databases. Our corpus comprises article abstracts and bibliographical database descriptors LILACS (Literatura Latino-Americana em Ciências da Saúde) and SOCIOFILE Sociological Abstracts. We aim at clarifying the effects of subjectivity in the functioning of indexing taking account the grounds for interpretation that allow different meanings.

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O artigo caracteriza e avalia o sistema Finanças do Brasil (Finbra) e o Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (Siops) nas dimensões de qualidade de acessibilidade, oportunidade e clareza metodológica. Fez-se uma pesquisa descritiva com abordagem quantitativa e qualitativa mediante fontes bibliográficas e documentais. Constatou-se que o Finbra e o Siops surgiram no contexto de descentralização das políticas públicas brasileiras, que exigiu, além do acesso às informações, maior controle das contas públicas. Os sistemas apresentam semelhantes vantagens quanto à acessibilidade e oportunidade, mas o Siops revelou-se com melhor clareza metodológica. Aponta-se que há necessidade de ampliar o conhecimento sobre essas importantes fontes de registro contábil dos entes subnacionais, com vista a seu melhoramento e aperfeiçoamento.

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OBJETIVO: Analisar a literatura nacional e internacional sobre validade de métodos de relacionamentos nominais de base de dados em saúde, com ênfase nas medidas de aferição da qualidade dos resultados. MÉTODOS: Revisão sistemática de estudos de coorte, caso-controles e seccionais que avaliaram a qualidade dos métodos de relacionamento probabilístico de base de dados em saúde. Foi utilizada metodologia Cochrane para revisões sistemáticas. As bases consultadas foram as mais amplamente utilizadas: Medline, LILACS, Scopus, SciELO e Scirus. Não foi utilizado filtro temporal e os idiomas considerados foram: português, espanhol, francês e inglês. RESULTADOS: As medidas sumárias da qualidade dos relacionamentos probabilísticos foram a sensibilidade, a especificidade e o valor preditivo positivo. Dos 202 estudos identificados, após critérios de inclusão, foram analisados 33 artigos. Apenas seis apresentaram dados completos sobre as medidas-sumárias de interesse. Observam-se como principais limitações a ausência de revisor na avaliação dos títulos e dos resumos dos artigos e o não-mascaramento da autoria dos artigos no processo de revisão. Estados Unidos, Reino Unido e Nova Zelândia concentraram as publicações científicas neste campo. Em geral, a acurácia dos métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados variou de 74% a 98% de sensibilidade e 99% a 100% de especificidade. CONCLUSÕES: A aplicação do relacionamento probabilístico a bases de dados em saúde tem primado pela alta sensibilidade e uma maior flexibilização da sensibilidade do método, mostrando preocupação com a precisão dos dados a serem obtidos. O valor preditivo positivo nos estudos aponta alta proporção de pares de registros verdadeiramente positivos. A avaliação da qualidade dos métodos empregados tem se mostrado indispensável para validar os resultados obtidos nestes tipos de estudos, podendo ainda contribuir para a qualificação das grandes bases de dados em saúde disponíveis no País.

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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

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Na atualidade, existe uma quantidade de dados criados diariamente que ultrapassam em muito as mais otimistas espectativas estabelecidas na década anterior. Estes dados têm origens bastante diversas e apresentam-se sobre várias formas. Este novo conceito que dá pelo nome de Big Data está a colocar novos e rebuscados desafios ao seu armazenamento, tratamento e manipulação. Os tradicionais sistemas de armazenamento não se apresentam como a solução indicada para este problema. Estes desafios são alguns dos mais analisados e dissertados temas informáticos do momento. Várias tecnologias têm emergido com esta nova era, das quais se salienta um novo paradigma de armazenamento, o movimento NoSQL. Esta nova filosofia de armazenamento visa responder às necessidades de armazenamento e processamento destes volumosos e heterogéneos dados. Os armazéns de dados são um dos componentes mais importantes do âmbito Business Intelligence e são, maioritariamente, utilizados como uma ferramenta de apoio aos processos de tomada decisão, levados a cabo no dia-a-dia de uma organização. A sua componente histórica implica que grandes volumes de dados sejam armazenados, tratados e analisados tendo por base os seus repositórios. Algumas organizações começam a ter problemas para gerir e armazenar estes grandes volumes de informação. Esse facto deve-se, em grande parte, à estrutura de armazenamento que lhes serve de base. Os sistemas de gestão de bases de dados relacionais são, há algumas décadas, considerados como o método primordial de armazenamento de informação num armazém de dados. De facto, estes sistemas começam a não se mostrar capazes de armazenar e gerir os dados operacionais das organizações, sendo consequentemente cada vez menos recomendada a sua utilização em armazéns de dados. É intrinsecamente interessante o pensamento de que as bases de dados relacionais começam a perder a luta contra o volume de dados, numa altura em que um novo paradigma de armazenamento surge, exatamente com o intuito de dominar o grande volume inerente aos dados Big Data. Ainda é mais interessante o pensamento de que, possivelmente, estes novos sistemas NoSQL podem trazer vantagens para o mundo dos armazéns de dados. Assim, neste trabalho de mestrado, irá ser estudada a viabilidade e as implicações da adoção de bases de dados NoSQL, no contexto de armazéns de dados, em comparação com a abordagem tradicional, implementada sobre sistemas relacionais. Para alcançar esta tarefa, vários estudos foram operados tendo por base o sistema relacional SQL Server 2014 e os sistemas NoSQL, MongoDB e Cassandra. Várias etapas do processo de desenho e implementação de um armazém de dados foram comparadas entre os três sistemas, sendo que três armazéns de dados distintos foram criados tendo por base cada um dos sistemas. Toda a investigação realizada neste trabalho culmina no confronto da performance de consultas, realizadas nos três sistemas.

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Com o advento da invenção do modelo relacional em 1970 por E.F.Codd, a forma como a informação era gerida numa base de dados foi totalmente revolucionada. Migrou‐se de sistemas hierárquicos baseados em ficheiros para uma base de dados relacional com tabelas relações e registos que simplificou em muito a gestão da informação e levou muitas empresas a adotarem este modelo. O que E.F.Codd não previu foi o facto de que cada vez mais a informação que uma base de dados teria de armazenar fosse de proporções gigantescas, nem que as solicitações às bases de dados fossem da mesma ordem. Tudo isto veio a acontecer com a difusão da internet que veio ligar todas as pessoas de qualquer parte do mundo que tivessem um computador. Com o número de adesões à internet a crescer, o número de sites que nela eram criados também cresceu (e ainda cresce exponencialmente). Os motores de busca que antigamente indexavam alguns sites por dia, atualmente indexam uns milhões de sites por segundo e, mais recentemente as redes sociais também estão a lidar com quantidades gigantescas de informação. Tanto os motores de busca como as redes sociais chegaram à conclusão que uma base de dados relacional não chega para gerir a enorme quantidade de informação que ambos produzem e como tal, foi necessário encontrar uma solução. Essa solução é NoSQL e é o assunto que esta tese vai tratar. O presente documento visa definir e apresentar o problema que as bases de dados relacionais têm quando lidam com grandes volumes de dados, introduzir os limites do modelo relacional que só até há bem pouco tempo começaram a ser evidenciados com o surgimento de movimentos, como o BigData, com o crescente número de sites que surgem por dia e com o elevado número de utilizadores das redes sociais. Será também ilustrada a solução adotada até ao momento pelos grandes consumidores de dados de elevado volume, como o Google e o Facebook, enunciando as suas características vantagens, desvantagens e os demais conceitos ligados ao modelo NoSQL. A presente tese tenciona ainda demonstrar que o modelo NoSQL é uma realidade usada em algumas empresas e quais as principias mudanças a nível programático e as boas práticas delas resultantes que o modelo NoSQL traz. Por fim esta tese termina com a explicação de que NoSQL é uma forma de implementar a persistência de uma aplicação que se inclui no novo modelo de persistência da informação.

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Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

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O aumento da quantidade de dados gerados que se tem verificado nos últimos anos e a que se tem vindo a dar o nome de Big Data levou a que a tecnologia relacional começasse a demonstrar algumas fragilidades no seu armazenamento e manuseamento o que levou ao aparecimento das bases de dados NoSQL. Estas estão divididas por quatro tipos distintos nomeadamente chave/valor, documentos, grafos e famílias de colunas. Este artigo é focado nas bases de dados do tipo column-based e nele serão analisados os dois sistemas deste tipo considerados mais relevantes: Cassandra e HBase.

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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação

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O projeto Evidência visa estimular os enfermeiros na utilização das bases de dados de informação científica. Este estudo teve por objetivos desenhar uma intervenção formativa facilitadora do acesso a essas bases de dados por parte dos enfermeiros, efetuar avaliação de diagnóstico relativamente aos hábitos dos enfermeiros quanto a esse tipo de ferramenta e determinar o impacto de uma intervenção formativa sobre essas matérias entre os enfermeiros residentes nos Açores. Em termos metodológicos, foi desenhado um projeto de intervenção e realizado um estudo quantitativo, do tipo descritivo, para avaliar esse impacto aos dois e cinco mêses após a formação, em dimensões como o conhecimento, hábitos e objetivos de utilização. No projeto participaram 192 enfermeiros, e os resultados apontam para um impacto positivo dessa formação, não só no aumento da frequência de utilização das bases de dados de informação científica, como na autopercepção de competência na sua utilização e motivos invocados para explorar esse tipo de informação.

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Apresenta o processo desenvolvido pela Companhia de Informática do Paraná (Celepar) na conversão de uma base de dados bibliográfica de recuperação de informações em MicroISIS, para disponibilização por meio da Internet. Relata quais os passos seguidos nesta conversão, desde a decisão pela utilização de banco de dados não relacional, até sua recuperação por intermédio de páginas web. Mostra como foi o processo de conversão do arquivo mestre do MicroISIS para um arquivo seqüencial, possibilitando assim o acesso a este em ambiente mainframe. Apresenta ainda a estrutura do módulo de pesquisa, especialmente com relação às facilidades do sistema.

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O artigo aborda os programas de pesquisa do Centro de Estudos Informétricos de Copenhague. Descrevendo a informetria como subcampo da bibliometria, discute uma nova abordagem para a área, qual seja, a combinação de teorias e metodologias avançadas de recuperação da informação com o estudo científico dos fluxos da informação. O Centro objetiva aplicar métodos bibliométricos não somente em estudos cienciométricos e em avaliações da pesquisa científica e tecnológica, mas também na análise de suas relações sociais, econômicas etc., ampliando as análises bibliométricas tradicionais para abranger as comunidades não acadêmicas nas quais a informação é produzida, comunicada e usada. A autora também convoca os profissionais de biblioteconomia e ciência da informação para enfrentarem o desafio dessa nova área de estudos quantitativos, aprendendo a explorar as bases de dados também como um instrumento para desenvolver atividades de análise, enfatizando as possibilidades que esses profissionais têm para elevar o nível de suas posições hierárquicas, assim como para explorar as técnicas informétricas no gerenciamento de políticas e de tomadas de decisão.

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Bases de dados são fundamentais para o processo de análise de C&T em suas relações com o desenvolvimento socioeconômico e com a esfera política mais ampla. Isto implica necessariamente a discussão da questão da qualidade das informações que subsidiam tal análise. Este artigo discute o papel das bases de dados na gestão de C&T para produção de indicadores, mostrando um breve diagnóstico de bases produzidas no Brasil.