Perfil geográfico multivariado da água consumida no município de Botucatu

The following research involved some physical-chemical and bacteriological parameters that play a important role in the study of water quality by collecting daily samples from different neighborhoods in Botucatu city – SP, from the period of 2007 to 2011. The multivariate data analysis, specifically the Cluster Analysis and Principal Components Analysis was used to describe the profile of water quality of the city neighborhoods. To accomplish Cluster Analysis we used the Euclidean distance to find the similarity between the response profiles, which is the most used metric when data are quantitative, and the hierarchical method of Ward as clustering method, which produces heterogeneous clusters. Principal Components Analysis was used for achieving the reduction of the parametric space and afterward using the descriptors axes of the new data system for arranging water quality per neighborhoods, verifying the association between two used procedures. The results of cluster analysis defined the geographic profile of the water quality constituted of five groups of similarity, respectively, by 13,2, 7, 39 and 15 neighborhoods. The neighborhoods in each group were distributed according to the 4 positions of the city and the average profile of the responses of all groups were very similar to the standards of water quality established by the Brazilian Law no518, of March, 2004. The Analysis of Principal Components selected the first three components that were used to obtain the Euclidean distances of neighborhoods responses in relation to the origin of the new system. Thus, it was possible to perform the arrangement of the points (neighborhoods) according to the values of physico-chemical and bacteriological parametersConsiderou-se, na presente pesquisa, parâmetros físico-químicos e bacteriológicos ponderados como determinantes de estudo para a qualidade da água com coletas diárias de amostras em diversos bairros do município de Botucatu – SP, no período de 2007 a 2011. Para descrever o perfil da qualidade da água dos bairros, utilizou-se a técnica de análise multivariada de dados, especificamente a Análise de Agrupamento e Análise de Componentes Principais. A primeira empregou como indicador de similaridade entre os perfis de respostas dos bairros a distância euclidiana, queé a métrica mais utilizada quando os dados são quantitativos e, como algoritmo de agrupamento, o método hierárquico de Ward, que tem como objetivo produzir agrupamentos mais heterogêneos quanto possíveis. A Análise de Componentes Principais foi utilizada com o objetivo de realizar a redução do espaço paramétrico e, posteriormente, utilizar os eixos descritores do novo sistema de dados para a ordenação da qualidade da água por bairros e verificar a associação entre os dois procedimentos empregados. Os resultados obtidos pela análise de agrupamentos definiram o perfil geográfico da qualidade da água, constituído por cinco grupos de similaridade, formados respectivamente, por 13, 2, 7, 39 e 15 bairros. Os bairros em cada um dos grupos estavam praticamente distribuídos nos quatro pontos cardeais do município e os perfis médios de resposta de todos os grupos encontraram-se quase que totalmente em concordância com o padrão de qualidade da água, estabelecido pela Portaria no518, de marçoo de 2004. Já a Análise de Componentes Principais selecionou os três primeiros componentes que foram utilizados para obter as distâncias euclidianas das respostas dos bairros em relação à origem do novo sistema. Desta forma, foi possível realizar a ordenação dos pontos (bairros) de acordo com os ..

Identification Of A Statistical Method As A Quality Tool: Patient's Length Of Stay In The Operating Room.

To identify a statistical method that may express the patient length of stay in the operating room and build a 'matrix of relationship' for optimizing this time, the real and exact time of the operation. The analysis of survival and the Kaplan-Meier estimator allowed to calculate the survival curves for different times and the 'matrix of relationship' with 10 hypothesis to help in choosing the new operation. The study consisted of a simple random sample of 71 patients, from elective operations for adults in Cardiac Surgery/Clinics Hospital/Unicamp, with confidence level of 95% in 2008. On average, the times of the operations over at a range of 140 minutes to 200 minutes and excess from 5 minutes to 90 minutes. In general, on average, one operation was daily performed within 520 minutes, for a time of 720 minutes. 1) With the maximum available time of 720 minutes is not possible to perform surgery, unless using the 'matrix of relationship', whereas the maximum time available varies between 660 minutes and 690 minutes, considering the range of cleaning of the room. 2) The time of the patient in the operating room is a time that includes the time of learning by the student in an university hospital school. 3) When optimizing the time, most patients will benefit, causing a decrease from the waiting list for new opeartions. 4) The 'matrix of relationship' allows to view and express opinion on a better decision making in addition to decide upon several assumptions.24382-9

Identification of a statistical method as a quality tool: patient's length of stay in the operating room

OBJECTIVE: To identify a statistical method that may express the patient length of stay in the operating room and build a matrix of relationship for optimizing this time, the real and exact time of the operation. METHODS: The analysis of survival and the Kaplan-Meier estimator allowed to calculate the survival curves for different times and the matrix of relationship with 10 hypothesis to help in choosing the new operation. The study consisted of a simple random sample of 71 patients, from elective operations for adults in Cardiac Surgery/Clinics Hospital/Unicamp, with confidence level of 95% in 2008. RESULTS: On average, the times of the operations over at a range of 140 minutes to 200 minutes and excess from 5 minutes to 90 minutes. In general, on average, one operation was daily performed within 520 minutes, for a time of 720 minutes. CONCLUSION: 1) With the maximum available time of 720 minutes is not possible to perform surgery, unless using the matrix of relationship, whereas the maximum time available varies between 660 minutes and 690 minutes, considering the range of cleaning of the room. 2) The time of the patient in the operating room is a time that includes the time of learning by the student in an university hospital school. 3) When optimizing the time, most patients will benefit, causing a decrease from the waiting list for new opeartions. 4) The matrix of relationship allows to view and express opinion on a better decision making in addition to decide upon several assumptionsOBJETIVO: Identificar um método estatístico que expresse o tempo da presença do doente na sala de operação e construir a matriz de relação de otimização deste tempo, o tempo exato e real da operação. MÉTODOS: A análise de sobrevivência e o estimador de Kaplan-Meier permitiram calcular as curvas de sobrevivência para os diferentes tempos e a matriz de relação com 10 hipóteses para auxiliar na escolha da nova operação. A amostra aleatória simples de 71 indivíduos, das operações eletivas de adultos da Cirurgia Cardíaca/Hospital de Clínicas/UNICAMP, no ano 2008, no nível de confiança de 95%. RESULTADOS: Os tempos das operações em média sobram em um intervalo de 140 a 200 minutos e excedem de 5 a 90 minutos. No geral, realizou-se em média diariamente uma operação dentro de 520 minutos, para um tempo disponível de 720 minutos. CONCLUSÃO: 1) Com o tempo máximo disponível de 720 minutos não é possível realizar operação, a não ser utilizando da matriz de relação, sendo que o tempo máximo disponível varia entre 660 e 690 minutos, considerando-se intervalo de limpeza da sala. 2) O tempo do doente na sala de operação tem nele incluso o tempo de aprendizado pelo aluno, em um hospital escola, universitário. 3) Ao otimizar o tempo, mais doentes serão beneficiados, acarretando diminuição da fila de espera para novas operações. 4) A matriz de relação permite visualizar, opinar e decidir mediante várias hipóteses, resultando em melhor tomada de decisão38239