Potencial de Contaminação do Solo em Cemitério na Cidade de Seberi – RS

A falta de medidas de proteção ambiental no sepultamento de corpos em áreas apropriadas, fez com que muitos cemitérios fossem instalados em áreas inadequadas acarretando na contaminação do solo e dos recursos hídricos. Os poluentes inorgânicos mais tóxicos que ocorrem em solos estão sob a designação de “metais pesados”. Nesse contexto, o presente estudo tem por objetivo determinar alterações nas propriedades químicas em solo ocupado por cemitério na cidade de Seberi - RS. Para a realização do estudo foram realizadas tradagens no solo nas profundidades de 0 a 300 cm. Para a determinação dos metais foi utilizada a técnica de Espectrômetria de Fluorescência de Raios-X – EDXRF. Os valores de Al variaram de 78672 a 185479 mg kg-1, as concentrações de Ca e Fe variaram de 256 a 38368 mg kg-1 e 54815 a 205796 mg kg-1, respectivamente. Observou-se que os valores dos elementos Al e Ca apresentaram os maiores valores nas menores cotas topográficas nas profundidades até 150 cm, diferentemente do elemento Fe que apresentou o maior valor no ponto P5. Com isso é possível concluir que a área apresenta alterações em função da presença do cemitério

TRATAMENTO DE RESÍDUOS ORGÂNICOS PROVENIENTES DE RESTAURANTE UNIVERSITÁRIO: DECOMPOSIÇÃO BIOLÓGICA MONITORADA

http://dx.doi.org/10.5902/2236130810936Nowadays, increasingly becomes evident the need to take a final destination environmentally sound waste organic solids, since these are most of the waste produced by man, and being discharged into the environment incorrectly, can generate numerous problems such as contamination of soil and water, nutrient leaching and greenhouse gas emissions. This study aims to evaluate the efficiency of composting organic waste treatment resulting from restaurant meals Federal University of Santa Maria campus in Frederico Westphalen, analyze the macro and micro nutrients present in the compound, the presence or absence of undesirable parameters, and identifying the different stages of composting according to the temperature variation measured in the process. At the end of the experiment, it can be seen that the composting technique was effective, yielding a compound that may be useful in the production of food.http://dx.doi.org/10.5902/2236130810936Na atualidade, cada vez mais se torna evidente a necessidade de se dar uma destinação final ambientalmente adequada aos resíduos sólidos orgânicos, uma vez que estes são a maior parte do lixo produzido pelo homem, e sendo dispostos no meio ambiente de maneira incorreta, podem gerar inúmeros problemas, como a contaminação de solo e água, a lixiviação de nutrientes e a emissão de gases poluentes. Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência da compostagem no tratamento de resíduos orgânicos resultantes das refeições do Restaurante Universitário da Universidade Federal de Santa Maria no campus de Frederico Westphalen, analisar os macro e micro nutrientes presentes no composto, presença ou ausência de parâmetros indesejáveis, bem como identificar as diferentes fases da compostagem de acordo com as variações de temperatura medidas no decorrer do processo. Ao final do experimento, pode-se observar que a técnica de compostagem foi eficiente, gerando um composto que pode ser útil na produção de alimentos

Center of Excellence in Research Reporting in Neurosurgery - Diagnostic Ontology

Motivation: Evidence-based medicine (EBM), in the field of neurosurgery, relies on diagnostic studies since Randomized Controlled Trials (RCTs) are uncommon. However, diagnostic study reporting is less standardized which increases the difficulty in reliably aggregating results. Although there have been several initiatives to standardize reporting, they have shown to be sub-optimal. Additionally, there is no central repository for storing and retrieving related articles. Results: In our approach we formulate a computational diagnostic ontology containing 91 elements, including classes and sub-classes, which are required to conduct Systematic Reviews - Meta Analysis (SR-MA) for diagnostic studies, which will assist in standardized reporting of diagnostic articles. SR-MA are studies that aggregate several studies to come to one conclusion for a particular research question. We also report high percentage of agreement among five observers as a result of the interobserver agreement test that we conducted among them to annotate 13 articles using the diagnostic ontology. Moreover, we extend our existing repository CERR-N to include diagnostic studies. Availability: The ontology is available for download as an.owl file at: http://bioportal.bioontology.org/ontologies/3013

Systems of information and evaluation of hospital performance : the integration and interoperability among of hospital data source

Com o avanço tecnológico, a valorização da informação, o ritmo acelerado das mudanças e a globalização, características que fazem com que os hospitais (sejam eles, filantrópicos, governamentais ou privados), aliada às exigências cada vez maiores dos pacientes, aumentem a busca pela qualidade na prestação dos serviços. Sobre este pretexto, os hospitais integrantes do Sistema Único de Saúde (SUS), devem elaborar seus respectivos Censos Hospitalares e apresentar seus dados estatísticos ao Ministério da Saúde, baseado nas definições da Portaria no. 312 de 02 de maio de 2002. Estes indicadores não são os únicos necessários ou importantes para a gestão hospitalar, entretanto são considerados como informaçãoes básicas em uma instituição desta natureza. Contudo, a disponibilidade destas informações de forma contínua, sustentável e confiável não tem se mostrado uma tarefa trivial, principalmente devido alguns fatores: falta de registro, registro inadequado e incompleto, falta de padronização na aplicação do vocabulário médico e mudanças constantes nas rotinas administrativas. Em hospitais considerados de grande porte, este problema pode tomar uma extensão ainda maior. Por ser bastante complexo o Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo HCFMUSP, considerado o maior complexo hospitalar da América Latina, com aproximadamente 2.200 leitos e atendendo em média 6.000 pacientes ambulatoriais por dia, constitui um bom objeto para estudo de caso, pois permite que vários desafios em relação ao tratamento da informação, como por exemplo: compartilhamento, conectividade, interoperabilidade e integração, possam surgir de maneira mais acentuada a outros hospitais de menor complexidade. Segundo esta abordagem, o trabalho também pretende explorar o nível de contribuição dos diversos Sistemas de Informação Hospitalar utilizados pelo hospital na obtenção de variáveis, para a composição de informações que serão utilizadas como base para as ações administrativas e avaliação de desempenho. O alto grau de heterogeneidade presente nas soluções no domínio da saúde, distribuídos nos diferentes sistemas de informação, apontam para a v necessidade de compartilhar e troca informações entre ambientes heterogêneos. Neste contexto, a interoperabilidade tem um papel fundamental, pois permite a comunicação de forma transparente entre sistemas e ambientes heterogêneos, autônomos e distribuídos. Foram utilizados neste estudo documentos oficiais relativos aos sistemas de informação assistencial e sua gestão no HC-FMUSP, além de atas de Reuniões do Comitê de Tecnologia da Informação do hospital (CTI). Para a coleta de dados foi aplicada a técnica de entrevista semi-estruturada aos sujeitos responsáveis pelo Serviço de Arquivo Médico SAME de áreas estratégicas do hospital e do Núcleo de Informação em Saúde NIS. A crescente complexidade da assistência à saúde torna premente a necessidade de integração dos sistemas corporativos, bem como a adoção de padrões de registro e procedimentos, porém, não basta resolver as questões somente do ponto de vista tecnológico, o desafio é trabalhar estes problemas considerando toda a sua complexidade e articulando diferentes áreas, em busca de resultados efetivosWith the technological advance, the valuation of the information, the sped up rhythm of the changes and the globalization, characteristics that make with that the hospitals (they are they, philanthropy, governmental or private), allied to the bigger requirements each time of the patients, increase the search for the quality in the installment of the services. On this excuse, the integrant hospitals of the Only System of Health (SUS), must elaborate its respective Hospital Censuses and present its statistical data to the Health department, based on the definitions of governmental decree no. 312 of 02 of May of 2002. These pointers are not only the necessary ones or important for the hospital management, however they are considered as basic information in an institution of this nature. However, the availability of these information of continuous, sustainable and trustworthy form if has not shown a trivial task, mainly had some factors: lack of register, inadequate and incomplete register, constant lack of standardization in the application of the medical vocabulary and changes in the administrative routines. In considered hospitals of great transport, this problem can take an extension still bigger. Of to be sufficiently complex the Hospital of the Clinics of the College of Medicine of the University of Sao Paulo - HCFMUSP, considered the hospital complex greater of Latin America, with approximately 2,200 stream beds and taking care of in average 6,000 patients per day in the ambulatory, constitutes a good object for case study, therefore it allows that some challenges in relation to the treatment of the information, as for example: sharing, connectivity, interoperability and integration, can appear more of accented way to other hospitals of lesser complexity. According to this boarding, the work also intends to explore the level of contribution of the diverse systems of hospital information used by the hospital in the attainment of the variables, for the composition of information that will be used as base for the administrative cases and evaluation of performance. The high degree of present heterogeneity in the solutions in the domain of health distributed in the different systems of information, points with respect to the necessity to share and changes information between heterogeneous environments. In this vii context, the interoperability has a basic paper, therefore it allows to the communication of transparent form between systems and heterogeneous, independent and distributed environments. Official documents to the systems of health care information and its management in the HCFMUSP had been used in this study relative, beyond acts of meetings of the Committee of Technology of the Information of the hospital (CTI). For the collection of data the technique of interview half-structuralized to the responsible citizens for the Service of Medical Archive was applied - SAME of strategical areas of the hospital and the Nucleus of Information in Health - NIS. The increasing complexity of the health care becomes pressing the necessity of integration of the corporative systems, as well as the adoption of register standards and procedures, however, are not enough to only decide the questions of the technological point of view, the challenge are to work these problems considering all its complexity and articulating different areas, in search of effective result

Use of claims data to development of predictive models for unplanned hospital readmission risk in elderly patients in a tertiary public hospital in São Paulo City, Brazil

Introdução: A readmissão hospitalar pode causar impactos negativos aos pacientes e seus familiares e levar à ineficiência operacional limitando a capacidade de entrega dos serviços. Dessa forma, a redução das readmissões hospitalares não planejadas constitui-se uma oportunidade de melhoria da qualidade assistencial e da sustentabilidade do sistema de saúde, sobretudo em pacientes idosos, que apresentam uma carga de morbidade mais elevada e, portanto, maior necessidade de serviços hospitalares especializados. Assim, técnicas de modelagem de dados e algoritmos de predição que visam identificar pacientes com risco de readmissão hospitalar passaram a ser amplamente implementadas entre os pesquisadores. Essas técnicas podem subsidiar a tomada de decisão e a implementação de programas individualizados de alta hospitalar. Para superar este desafio, aprendizagem automática baseadas em redes neurais profundas (deep learning) tem sido muito utilizada para a previsão de fatores de risco de readmissão hospitalar. Objetivos: Identificar padrões e fatores determinantes de readmissões hospitalares ocorridas em até 30 dias após a alta hospitalar em uma população idosa atendida em um hospital terciário da cidade de São Paulo. Métodos: Estudo observacional com dados derivados de bases administrativas de produção do Sistema Único de Saúde (SUS), considerando apenas internação de pacientes idosos (60 anos ou mais) no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP), entre janeiro de 2016 a dezembro de 2019, excetuando-se óbitos, transferências e internações de longa permanência. O processo de curadoria dos dados resultou em 187 variáveis, compostas por dados demográficos, administrativos, serviços hospitalares e histórico clínico. Como parte do experimento, criamos quatro cenários: a) variáveis disponíveis durante a internação; b) atendimentos ambulatoriais realizados até 12 meses antes da admissão; c) quantidade de serviços anteriores à admissão; d) comorbidades. Estes cenários foram aplicados às duas coortes, criadas para o desenvolvimento dos modelos preditivos. O primeiro modelo analisou apenas as internações e altas ocorridas dentro do HCFMUSP. O segundo modelo analisou as mesmas internações da coorte anterior, mas também avaliou se houve internações fora do HCFMUSP. Para cada cenário, o processo de seleção de variáveis foi baseado no uso de algoritmos de árvores de decisão, Random Forest, e, para a identificação dos fatores de risco e análise de desempenho entre os cenários, utilizamos redes neurais por meio do MultiLayer Perceptron (MLP). O desempenho preditivo de todos os modelos foi comparado por meio da área sob a curva roc (AUC) e pelo coeficiente de correlação de Matthews (MCC). Resultados: A população do estudo foi composta por 26.833 pacientes, com idade média de 69,5 ± 8,5 anos, sendo 48,6% do sexo masculino e totalizando 44.086 hospitalizações. As taxas de readmissões foram de 9,2% e 12,0% para as coortes HCFMUSP e HCFMUSP+, respectivamente. Considerando a análise da sensibilidade de economia, para a coorte HCFMUSP, o melhor cenário representou uma possibilidade máxima de economia na ordem de R$2,0 milhões, quanto na coorte HCFMUSP+, R$ 2,3 milhões. Conclusões: O desenvolvimento de modelos de predição por meio de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado aplicados em uma coorte com mais de 26 mil pacientes idosos consecutivos, com dados derivados de bases administrativas hospitalares, permitiu a identificação de subgrupos com maior risco para readmissões. Esses modelos resultaram em informações que podem ser transponíveis para a prática assistencial e replicado para qualquer estabelecimento do SUS, contribuindo, dessa forma, com a melhoria da qualidade dos serviços hospitalaresIntroduction: Hospital readmissions can negatively impact patients and their families, and lead to operational inefficiencies, limiting the efficiency of healthcare service delivery. Therefore, reduction of unplanned hospital readmissions presents an opportunity to improve the quality of care and sustainability of the healthcare system. This is especially important for the care of elderly patients, who carry a higher morbidity burden and, therefore, a greater need for specialized hospital services. Thus, data modeling techniques and prediction algorithms that aim to identify patients at risk of readmission have become more widely implemented among researchers. These techniques can support decision-making and implementation of individualized hospital discharge programs. To overcome this challenge, machine learning techniques, namely deep neural networks (deep learning), have been implemented for the prediction of risk factors for hospital readmission. Objectives: To identify patterns and determinants of hospital readmissions within 30 days after hospital discharge in an elderly population treated at a tertiary hospital in the city of São Paulo. Methods: Observational study with data derived from administrative databases of the Unified Health System (SUS), considering only the hospitalization of elderly patients (60 years or older) at the Hospital das Clínicas of the Faculty of Medicine of the University of São Paulo (HCFMUSP), between January 2016 and December 2019, excluding deaths, transfers, and long-term hospitalizations. The data curation process resulted in 187 variables, consisting of demographic and administrative data, hospital services, and clinical history. As part of the experiment, we created four scenarios: a) variables available during hospitalization; b) outpatient visits performed up to 12 months before admission; c) number of services prior to admission; d) comorbidities. These scenarios were applied to the two cohorts, created for the development of the predictive models. The first model only analyzed hospitalizations and discharges that occurred within HCFMUSP. The second model analyzed the same hospitalizations of the previous cohort, but also evaluated whether there were hospitalizations outside HCFMUSP. For each scenario, the variable selection process was based on the use of decision tree algorithms, Random Forest, and, for the identification of risk factors and performance analysis between scenarios, neural networks through MultiLayer Perceptron (MLP). The predictive performance of all models was compared using the area under the roc curve (AUC) and the Matthews correlation coefficient (MCC). Results: The study population consisted of 26,833 patients, with a mean age of 69.5 ± 8.5 years, 48.6% of whom were male, and totaling 44,086 hospitalizations. Readmission rates were 9.2% and 12.0% for the HCFMUSP and HCFMUSP+ cohorts, respectively. Considering the cost sensitive, for the HCFMUSP cohort, the best scenario represented a maximum possibility of savings of around R$2.0 million, as for the HCFMUSP+ cohort, R$2.3 million. Conclusions: The development of prediction models using supervised machine learning techniques applied to a cohort of more than 26,000 consecutive elderly patients, with data derived from hospital administrative databases, successfully identified subgroups of patients at higher risk for readmissions. These models provided information that can be applied to medical practices and be replicated in any SUS establishment, thus contributing to improving the quality of hospital service

Computational Ontologies in Orthopaedic Surgery

10.1007/s11999-010-1382-9Clinical Orthopaedics and Related Research468102612-2620CORT

Interrelation of Solidification Processing Variables and Microstructure of a Horizontally Solidified Al-based 319.1 Alloy

In this paper, primary (λ1) and tertiary (λ3) dendritic arm spacings of a ternary Al – 7wt.% Si – 3 wt.% Cu alloy casting were characterized and correlated with solidification processing variables: growth rates (VL), cooling rates (TC) as well as local solidification times (tSL). Horizontal directional solidification experiments were carried out under transient heat extraction undergoing cooling rates varying from 0.9 oC/s to 22 oC/s to be associated with samples having quite different microstructural length parameters. Techniques of metallography and optical microscopy were applied in order to have λ1 and λ3 measured. The obtained as-cast microstructures consisted of dendritic α-Al, with Si particles in the aluminum-rich matrix as well distributed along the interdendritic regions in the eutectic mixture interlinked with θ (Al2Cu) intermetallic phase developing the microstructure α-Al + θ + Si. The results showed that power laws – 1.1, – 0 .55 and 0.55 express the variations of both λ1 and λ3 with VL, TC and tSL, respectively, for investigated alloy. A comparative study with the Al – 3wt.% Cu alloy from literature was also performed and the results show that the growth law of λ1 as a function of TC is represented, for both the investigated alloys, by the mathematical expression given by λ1 = constant (TC)-0.55

Physiological quality of dynamically cooled and stored soybean seeds

Storage is an important step in the production of soybean seeds, mainly in tropical regions, where high temperatures can drastically reduce seed quality. The storage at cooler temperatures may be a feasible alternative to preserve seed quality during storage. The objective of this study was to evaluate the physiological quality of soybean seeds artificially cooled by a dynamic process and stored in an environment, with non controlled temperature and relativity humidity. Two seed lots of cultivars Monsoy 8757, TMG 115 RR and BRS Valiosa RR were used. After processing and during packaging the seeds were cooled to 18 ºC by a dynamic process. Seed samples were collected after 0, 60 and 120 days of storage, using the following parameters germination, accelerated aging, seedling emergence in sand, speed of emergence index, electrical conductivity, tetrazolium and seed health. Although soybean seeds artificially cooled by the dynamic method may have slightly superior performance in maintaining physiological quality during storage in non-refrigerated warehouse, for lots of high physiological quality, these advantages are not observed

Classes omitted from the RCT ontology.

<p>Classes omitted from the RCT ontology.</p