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Socidade de Medicina: Atas
No full textAtas da sessões da Socidade de Medicina de Porto Alegre dos dias 20 de maio e 03 e 17 de junho de 193
Diagnostico diferencial entre a cura clinica da tuberculose pulmonar e a cura anatomica das lesões, pela tomografia ou radiografia em secções
No full textTomografia (radiografia por cortes)
A tomografia no estudo da tuberculose pulmonar
Indicações
Conclusã
Ambiente de trabalho de enfermeiros na atenção primária: percepções e repercussões na prática profissional
No full textObjetivo: Compreender as percepções dos enfermeiros da Atenção Primária à Saúde sobre o ambiente de trabalho e suas repercussões na prática profissional. Método: Estudo qualitativo exploratório-descritivo, realizado entre setembro-outubro de 2024 com 16 enfermeiros da Atenção Primária à Saúde de Manaus. Os dados foram coletados por meio de entrevistas semiestruturadas e submetidos à Análise Temática Reflexiva, com apoio do software Atlas.ti® e sustentada pelo referencial conceitual de Ambiente de Trabalho Saudável. Resultados: A análise identificou cinco eixos temáticos: ambiente de trabalho e suas condições, que inclui sobrecarga, infraestrutura inadequada e riscos; dinâmica das relações interpessoais, abrangendo liderança, conflitos e comunicação; motivação e satisfação profissional, envolvendo reconhecimento, propósito e autonomia; saúde do trabalhador e bem-estar, que destacou a ausência de políticas institucionais e capacitação insuficiente frente às necessidades; e percepção e vivência de um ambiente saudável, incluindo estrutura física, vínculo organizacional e fatores psicossociais. Considerações Finais: Para um ambiente saudável, enfermeiros da Atenção Primária necessitam de suporte organizacional e valorização. Apesar da autonomia ser limitada por barreiras, fatores como colaboração da equipe e reconhecimento atenuam os efeitos da sobrecarga e da infraestrutura precária. Destacam-se ações locais como protocolos de segurança, apoio psicossocial e reorganização de agendas para fortalecer o ambiente laboral. Descritores: Enfermeiros; Atenção Primária à Saúde; Trabalho; Motivação; Relações Interpessoais
Histórias silenciadas: contribuições de enfermeiras para a Reforma Psiquiátrica no Rio Grande do Sul
No full textObjetivo: Ressaltar a atuação das enfermeiras que trabalharam no Hospital Psiquiátrico São Pedro, entre os anos 1960 e 1992. Método: Estudo qualitativo, de inspiração genealógica, baseado no referencial pós estruturalista. Os dados foram produzidos por meio de análise documental e entrevistas com base na história oral no período de 2021 a 2023. A coleta ocorreu no Serviço de Memória Cultural do Hospital Psiquiátrico São Pedro, local destinado a guarda de materiais sobre a memória da instituição e entrevistas com sete enfermeiras e um enfermeiro que atuaram na instituição. Foram utilizados conceitos de Michel Foucault na análise. Resultados: O Hospital Psiquiátrico São Pedro era um espaço de exclusão, onde os internos eram desumanizados e negligenciados. Com a inserção das enfermeiras, iniciou-se um processo de transformação e as ações dessas enfermeiras foram fundamentais para impulsionar a Reforma Psiquiátrica, tornando o Rio Grande do Sul uma referência nacional em saúde mental. Considerações Finais: Essa é uma história silenciada, que ao ser narrada se torna um ato de resistência e valorização da história da enfermagem. Descritores: História da Enfermagem; Enfermagem Psiquiátrica; Reforma Psiquiátrica
Fatores associados à prevalência de nefropatia induzida por contraste em cardiologia intervencionista
No full textObjetivo: Identificar fatores associados à prevalência de nefropatia induzida por contraste em pacientes submetidos a procedimentos de cardiologia intervencionista. Método: Estudo transversal retrospectivo, realizado em hospital de grande porte em Fortaleza/Ceará/Brasil, de fevereiro de 2023 a junho de 2024, com 1.191 pacientes submetidos a Intervenção Coronária Percutânea, Implante Transcateter de Válvula Aórtica e cateterismos diagnósticos. A nefropatia induzida por contraste foi definida como aumento ≥0,5mg/dL na creatinina sérica até 72 horas após o procedimento. Os dados foram analisados por meio de estatística descritiva e regressão de Poisson para estimar razões de prevalência, com intervalo de confiança de 95%, adotando p≤ 0,05. Resultados: A prevalência global da nefropatia foi de 3,7% (n= 44). Maiores frequências foram observadas em pacientes idosos (79,5%), com hipertensão arterial (79,8%) e diabetes mellitus (51%). Pacientes com troca valvar apresentaram prevalência sete vezes superior (RP= 7,38; IC: 4,45-18,3; p< 0,001). O volume médio de contraste administrado foi de 117mL, com 0,6% acima do limite de 5mL/kg. Conclusão: A prevalência observada foi compatível com a literatura, porém elevada em determinados subgrupos, como no implante valvar. Idade avançada, hipertensão e diabetes mellitus configuraram-se como fatores associados, reforçando a necessidade de protocolos assistenciais preventivos e monitoramento renal pós-procedimento. Descritores: Nefropatias; Cardiologia; Taxa de Filtração Glomerular; Meios de Contraste
Método de classificação de perdas por making-do com uso de Machine Learning
No full textThe present study investigates the potential use and best-fitting model for the automated classification of wasts from making-do in construction sites, using Machine Learning techniques to reduce the labor and inconsistencies of the manual method. Given the difficulty of manually analyzing a robust textual database of non-conformities, an automated method applying Machine Learning algorithms is proposed. A total of 8,196 records were collected from the Melius Qualidade service management platform, covering twenty-one high-end multifamily projects from three construction companies in Goiânia/GO, of which 3,598 were deemed suitable for the research after filtering. The initial classification was done manually, followed by the application of nine Machine Learning algorithms using the Orange Data Mining software for testing and evaluation. Results indicated that grouping data by company yielded the best prediction accuracy, with the Neural Network model achieving a recall of up to 98.20%, making it the most effective. The study highlights that automation accelerates the classification process and improves precision and consistency in identifying wasts from making-do, significantly contributing to the optimization of quality management in construction projects.
El presente estudio investiga el uso potencial y el modelo más adecuado para la clasificación automatizada de wasts derivados del making-do en sitios de construcción, utilizando técnicas de Machine Learning para reducir el trabajo y las inconsistencias del método manual. Dada la dificultad de analizar manualmente una base de datos textual robusta de no conformidades, se propone un método automatizado que aplique algoritmos de Machine Learning. Se recopilaron un total de 8,196 registros de la plataforma de gestión de servicios Melius Qualidade, que abarcan veintiún proyectos multifamiliares de alta gama de tres empresas constructoras en Goiânia/GO, de los cuales 3,598 fueron considerados adecuados para la investigación después de filtrar los datos. La clasificación inicial se realizó manualmente, seguida de la aplicación de nueve algoritmos de Machine Learning utilizando el software Orange Data Mining para pruebas y evaluación. Los resultados indicaron que agrupar los datos por empresa arrojó la mejor precisión de predicción, con el modelo de Red Neuronal logrando un recall de hasta el 98,20%, siendo el más efectivo. El estudio destaca que la automatización acelera el proceso de clasificación y mejora la precisión y consistencia en la identificación de wasts derivados del making-do, contribuyendo significativamente a la optimización de la gestión de calidad en los proyectos de construcción.
O presente estudo investiga o potencial de uso e o melhor modelo de ajuste para a classificação automatizada das perdas por making-do em canteiros de obras, com técnicas de Machine Learning, visando reduzir a laboriosidade e as inconsistências do método manual. Diante da dificuldade de análise manual de um banco de dados textual robusto de inconformidades, propõe-se criar um método automatizado que aplicasse algoritmos de Machine Learning. Para tanto, foram coletados 8.196 registros da plataforma de gestão de serviços Melius Qualidade, abrangendo vinte e um empreendimentos de alto padrão multifamiliares de três construtoras em Goiânia/GO, dos quais 3.598 foram considerados qualificados para a pesquisa. A classificação inicial foi manual, seguida pela aplicação de nove algoritmos de Machine Learning no software Orange Data Mining para teste e avaliação classificatória dos dados de entrada. Os resultados indicaram que o agrupamento dos dados por empresa possui melhor ajuste para predição, com o modelo de Rede Neural atingindo um recall de até 98,20%, destacando-se como o mais eficaz. O estudo evidencia que a automação agiliza o processo de classificação, e aumenta a precisão e consistência na identificação das perdas por making-do, contribuindo de forma relevante para a otimização da gestão da qualidade em obras
Inteligência Artificial no Apoio à Mediação na Arquitetura Pedagógica: uma proposta com o Problema de Monty Hall
No full textNeste artigo, apresenta-se uma arquitetura pedagógica mediada por ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (IAGen) e concebida a partir do Problema de Monty Hall, cujo caráter contraintuitivo favorece a criação de conflitos cognitivos produtivos para a aprendizagem de probabilidade. A proposta, de natureza exploratória, fundamenta-se nos pressupostos construtivistas de Piaget (1995) e nas arquiteturas pedagógicas que valorizam a construção ativa do conhecimento. O desenvolvimento inclui simuladores digitais interativos criados com apoio das ferramentas da IAGen, que permitem aos estudantes testar diferentes estratégias e observar resultados em tempo real. A IAGen atua como mediadora inteligente, analisando as interações dos alunos e gerando feedbacks personalizados, com pistas e provocações que incentivam a reflexão e a reorganização conceitual. A proposta aponta para o potencial de a integração entre simulações, discussões em grupo e construção de argumentações favorecer a autonomia dos estudantes, a aprendizagem cooperativa e o desenvolvimento do pensamento probabilístico
Revisão sistemática da literatura sobre o uso de tecnologias assistivas para identificação do Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade em ambiente escolar
No full textDiante do cenário de crescente inclusão de alunos com necessidades educacionais especiais no sistema educacional e da alta prevalência do Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH), que impõe desafios significativos ao desempenho acadêmico e social dos estudantes, evidencia-se a necessidade de desenvolver ferramentas que auxiliem em sua identificação precoce, justificando a investigação sobre o uso de tecnologias assistivas como suporte aos educadores. Nesse contexto, este artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) com o objetivo de mapear a produção científica sobre o tema. A pesquisa abrangeu publicações dos últimos cinco anos (2019–2023) nas bases de dados ACM, IEEE, Scopus e SciELO. A partir de uma busca inicial que retornou 619 artigos e após a aplicação de rigorosos critérios de inclusão e exclusão, seis estudos foram selecionados para análise aprofundada, com foco na compreensão da eficácia, do impacto e das melhores práticas relacionadas ao uso de tecnologias assistivas para a identificação e o apoio a estudantes com TDAH em ambientes educacionais inclusivos