Hertz Wilton De Castro Lins

Objetivo: identificar, na literatura, os principais fatores de risco e os cuidados de Enfermagem relacionados à pele em recém-nascidos internados na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal. Método: revisão de escopo baseada nas diretrizes do JBI. Incluíram-se estudos primários e secundários, sem restrição de idioma, com texto disponível na íntegra, sem recorte temporal e que respondessem à questão de pesquisa: Quais fatores de risco e cuidados de Enfermagem são evidenciados na literatura para a prevenção e a manutenção da pele do recém-nascido na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal? A coleta de dados foi realizada no período de fevereiro a março de 2024, incluiu as bases de dados: MEDLINE/PubMed, EMBASE, SCOPUS, BDENF e SCIELO. Resultados: os fatores de risco mais frequentes nos 11 artigos elegíveis foram: uso de dispositivos médicos (8), lesões relacionadas aos adesivos médicos (MARSI) (7), peso (3), idade gestacional (3), sexo (1) e tempo de internação (1). Quanto aos cuidados de Enfermagem, destacam-se: utilização de filme transparente ou hidrocoloide (7), uso de produto de barreira cutânea (7), avaliação sistemática da pele (4), removedores de adesivos (4), treinamentos da equipe (4), rodízio de dispositivos (3), mudança de decúbito (3) e controle de infecção com clorexidina e álcool (3). Conclusão: o fator de risco mais prevalente foi o uso de dispositivos médicos, e os cuidados de Enfermagem mais frequentemente identificados foram a utilização de filme transparente ou hidrocoloide, a avaliação sistemática da pele e o uso de produtos de barreira cutânea.

This article presents a heuristic usability evaluation of the Autonomus System, an assistive technology developed by Technological Innovation Laboratory in Health (LAIS/UFRN) to support communication through eye blinking for people with Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). The objective was to identify the system's strengths and weaknesses in order to propose improvements that increase its accessibility and effectiveness. The research was based on Nielsen's Heuristics, using a questionnaire administered to five expert evaluators. Data were analyzed using descriptive statistics (mean, standard deviation, range, variance, and confidence interval), complemented by classification of problem severity. The results indicated satisfactory performance, with emphasis on the visibility of system status and consistency of the interface, although aspects such as clarity of instructions, efficiency, and documentation require adjustments. The conclusion is that Autonomus represents a low-cost national solution with significant potential for social impact, but that it must evolve to fully meet the needs of users at different stages of the disease.

A evasão escolar no ambiente de aprendizagem à distância, constitui-se um indicador educacional eficaz. Portanto, o estudo objetiva mapear e identificar as evidências acerca dos indicadores de evasão em cursos de especialização EaD/on-line, com base em uma revisão de escopo de 11 artigos publicados. Como base, foram utilizados os preceitos pelo Joanna Briggs Institute (JBI) e PRISMA-ScR. Para detalhar a análise, os indicadores foram organizados em três categorias: 1 – Aspectos institucionais representa 48%, quase metade dos indicadores analisados; 2 – Aspectos sociais com 12% do total; e 3 – Aspectos pessoais com 40% das categorias identificadas. Os resultados indicam que a evasão escolar é um fenômeno multifatorial, influenciado por fatores combinados interligados. Ao sistematizar os principais indicadores de evasão, o estudo forneceu uma base para a criação de políticas institucionais mais eficazes voltadas à redução dos fatores identificados. Abstract School dropout rates in distance learning environment serves as an effective educational indicator. Therefore, this study aims to map and identify evidence regarding dropout indicators in distance learning/online specialization courses, based on a scoping review of 11 published articles. The study was guided by the principles of the Joanna Briggs Institute (JBI) and PRISMA-ScR. To detail the analysis, the indicators were organized into three categories: 1 – Institutional aspects, representing 48%, almost half of the analyzed indicators; 2 – Social aspects, with 12% of the total; and 3 – Personal aspects, with 40% of the identified categories. The results indicate that school dropout is a multifactorial phenomenon, influenced by interconnected factors. By systematizing the main dropout indicators, the study provided a basis for developing more effective institutional policies aimed at reducing the identified factors.

Amyotrophic Lateral Sclerosis is a disease that compromises the motor system and the functional abilities of the person in an irreversible way, causing the progressive loss of the ability to communicate. Tools based on Augmentative and Alternative Communication are essential for promoting autonomy and improving communication, life quality, and survival. This Systematic Literature Review aimed to provide evidence on eye-image-based Human–Computer Interaction approaches for the Augmentative and Alternative Communication of people with Amyotrophic Lateral Sclerosis. The Systematic Literature Review was conducted and guided following a protocol consisting of search questions, inclusion and exclusion criteria, and quality assessment, to select primary studies published between 2010 and 2021 in six repositories: Science Direct, Web of Science, Springer, IEEE Xplore, ACM Digital Library, and PubMed. After the screening, 25 primary studies were evaluated. These studies showcased four low-cost, non-invasive Human–Computer Interaction strategies employed for Augmentative and Alternative Communication in people with Amyotrophic Lateral Sclerosis. The strategies included Eye-Gaze, which featured in 36% of the studies; Eye-Blink and Eye-Tracking, each accounting for 28% of the approaches; and the Hybrid strategy, employed in 8% of the studies. For these approaches, several computational techniques were identified. For a better understanding, a workflow containing the development phases and the respective methods used by each strategy was generated. The results indicate the possibility and feasibility of developing Human–Computer Interaction resources based on eye images for Augmentative and Alternative Communication in a control group. The absence of experimental testing in people with Amyotrophic Lateral Sclerosis reiterates the challenges related to the scalability, efficiency, and usability of these technologies for people with the disease. Although challenges still exist, the findings represent important advances in the fields of health sciences and technology, promoting a promising future with possibilities for better life quality.

Objective: to discuss whether the reproduction of the “No Syphilis” Project regarding the processing of large scale of personal data related to health without the consent of the holders would be possible in Portugal. Methods: analysis of the Brazilian, Portuguese, and European legislation on personal data protection, with the “No Syphilis” Project as a case study. Results: the processing of sensitive personal data without the consent of the owner is, as a rule, prohibited by the General Data Protection Regulation, however the processing for reasons of public interest in the field of health and scientific research purposes is authorized, provided that the fundamental freedoms of the holders are guaranteed. Conclusion: considering that the “No Syphilis” Project is a research project that involves addressing and eradicating syphilis in all its forms, specific hypotheses of Portuguese and European legislation authorize the processing of sensitive personal data even without the consent of the holders, specifically, the processing of personal data for reasons of public interest in the field of public health and scientific research purposes.

This paper presents the synthesis of multiband frequency selective surfaces (FSSs) using supervised machine learning (ML) with the decision tree (DT) algorithm. The proposed FSS structure is composed of an array of metallic patches printed on a dielectric substrate for stopband spatial filtering microwave applications. The shapes of the metallic patches are based on the sunflower (helianthus annus) geometry. In the first step, a parametric analysis is performed to investigate the use of different FSS geometries, including those with circular, annular and corolla integrated patch elements, to compose the sunflower geometry, regarding multiband and polarization independent performances with size reduction. Two bioinspired FSS geometries are synthesized using supervised machine learning with the decision tree algorithm. The random forest (RF) algorithm is used to validate the decision tree algorithm and to confirm the obtained results. The numerical analysis of the proposed FSS geometries is performed using Ansoft Designer software. Prototypes are fabricated and measured. The good agreement observed between simulated and measured results has validated the proposed approach. The use of supervised machine learning with the decision tree algorithm resulted in a particularly efficient and accurate synthesis procedure due to its intuitive implementation and simplified and effective data analysis modelling.

O atual contexto de inovação tecnológica digital que a indústria 4.0 trouxe, gerando um gigantesco volume de dados, traz novos desafios para a comunicação interna das organizações. Os hospitais são instituições naturalmente complexas em virtude de sua diversidade de atividades, perfis de profissionais, tipos de públicos e regulamentações a serem seguidas, sendo um exemplo de instituição com demandas de gerenciamento de dados em larga escala. O perfil organizacional dos hospitais universitários e seu papel na sociedade, instigaram a reflexão sobre a importância da qualidade das informações, a maneira como são divulgadas, bem como a forma que são recebidas pelo público interno de um hospital universitário, ou seja, sobre a eficácia na comunicação interna desse tipo de instituição, tendo em vista que esta vai impactar a todos que lidam direta ou indiretamente com pacientes, influenciando nos resultados entregues, seja na formação acadêmica ou na assistência de saúde. Porém, observa-se que os processos referentes à comunicação interna nesse tipo de organização apresentam algumas dificuldades como a falta de comunicação dirigida e interatividade entre os diversos segmentos do público interno. O objetivo deste trabalho foi verificar as necessidades e carências do público interno de um grande hospital universitário da rede Ebserh (Complexo Hospital de Clínicas da UFPR) e fazer uma proposta de utilização de inteligência artificial como instrumento para realizar a comunicação dirigida, por meio de recomendação de conteúdo. O estudo pautou-se em pesquisa bibliográfica, pesquisa quanti-qualitativa junto à amostra qualificada do público interno do Complexo Hospital de Clínicas da UFPR (formado por profissionais e residentes de todas as áreas), bem como o desenvolvimento de uma prova de conceito para recomendação de conteúdo a partir de notícias disponibilizadas nos portais do CHC-UFPR e Ebserh. Este trabalho proporcionou verificar a importância e as dificuldades que existem na comunicação interna de um grande hospital universitário, ao mesmo tempo em que demonstrou que o uso de inteligência artificial, como gestão de dados e recomendação de conteúdo, pode ser uma solução viável e promissora para essas carências inserindo esse tipo de organização na era da comunicação 4.0.

Introdução: O volume de informação técnico-científica produzida nas instituições de saúde tem crescido exponencialmente; e reuni-las, armazená-las, recuperá-las e facilitar seu acesso torna-se, então, um desafio. O objetivo do trabalho é construir a modelagem descritiva de um Repositório Institucional (RI) de Protocolos de Cuidado a Saúde que possa atender a essa demanda e ainda otimizar os processos de trabalho e melhorar a qualidade assistencial nos hospitais universitários brasileiros. Métodos: Estudo híbrido de produção e pesquisa metodológica de um RI de Protocolos de Cuidado a Saúde permeada por três etapas: Observação, Revisão Integrativa da literatura e construção da Modelagem Descritiva. Resultados: A modelagem apresenta 3 atores de uso: usuários dos sistemas (servidores/residentes multiprofissionais); gestor local e central. Cada protocolo é inserido no RI através de um formulário padrão estruturado com atualização periódica. Após acessar os protocolos, o usuário pode avaliar seu conteúdo, gerando um feedback ao gestor. O RI produzirá relatórios estatísticos subsidiarão a gestão e a educação permanente. Conclusão: A facilidade de acesso à informação possibilita maior adesão e utilização dos protocolos. O que efetiva a padronização frente a diversidades de condutas, diminuindo os eventos adversos, melhorando a qualidade assistencial, além de conferir respaldo jurídico e reduzir custos aos hospitais.

The goal of this paper is to present a critical review on the main systems that use artificial intelligence to identify groups at risk for osteoporosis or fractures. The systems considered for this study were those that fulfilled the following requirements: range of coverage in diagnosis, low cost and capability to identify more significant somatic factors. A bibliographic research was done in the databases, PubMed, IEEExplorer Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information (LILACS), Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Scopus, Web of Science, and Science Direct searching the terms “Neural Network”, “Osteoporosis Machine Learning” and “Osteoporosis Neural Network”. Studies with titles not directly related to the research topic and older data that reported repeated strategies were excluded. The search was carried out with the descriptors in German, Spanish, French, Italian, Mandarin, Portuguese and English; but only studies written in English were found to meet the established criteria. Articles covering the period 2000–2017 were selected; however, articles prior to this period with great relevance were included in this study. Based on the collected research, it was identified that there are several methods in the use of artificial intelligence to help the screening of risk groups of osteoporosis or fractures. However, such systems were limited to a specific ethnic group, gender or age. For future research, new challenges are presented. It is necessary to develop research with the unification of different databases and grouping of the various attributes and clinical factors, in order to reach a greater comprehensiveness in the identification of risk groups of osteoporosis. For this purpose, the use of any predictive tool should be performed in different populations with greater participation of male patients and inclusion of a larger age range for the ones involved. The biggest challenge is to deal with all the data complexity generated by this unification, developing evidence-based standards for the evaluation of the most significant risk factors.