Implantação e Padronização dos Serviços de Atenção Farmacêutica no Programa de Automonitoramento Glicêmico Capilar da Universidade do Extremo Sul Catarinense

A atenção farmacêutica é um processo assistencial que ocorre por meio da interação direta do farmacêutico com o paciente para atender suas necessidades relacionadas aos medicamentos, visando uma farmacoterapia racional e a obtenção de resultados definidos e mensuráveis, cooperando, assim, para a melhoria da qualidade de vida do paciente

A psicologia na atenção domiciliar: relato de experiência de uma estratégia saúde da família do município de Criciúma

O psicólogo, pode ter um papel fundamental dentro da equipe multidisciplinar, a escuta, que pode favorecer a ampliação da percepção da equipe e da própria família acerca dos problemas suscitados por esta

Desempenho cognitivo de pacientes diabéticos tipo II em tratamento com insulina

O Diabetes Mellitus é uma doença crônica que ocorre quando o pâncreas não produz insulina suficiente, ou o organismo não é capaz de utilizar eficazmente a insulina produzida. A classificação atual pela Diabetes Mellitus baseia-se na etiologia e não no tipo de tratamento, os tipos mais frequentes são o tipo 1 e o tipo 2. O Diabetes Mellitus tem sido fortemente associado com o dano ao Sistema Nervoso Central e, consequentes déficits cognitivos e a mudanças estruturais e neurofisiológicas do cérebro. O presente estudo teve como objetivo investigar possíveis danos cognitivos em pacientes com Diabetes Mellitus tipo II em tratamento com insulina do Programa de Automonitoramento Glicêmico Capilar por meio de testagens neuropsicológicas. Métodos: Estudo censitário, observacional, transversal, analítico, com abordagem quantitativa. Foram avaliados 37 pacientes diabéticos tipo II, com idade a partir de 18 anos em uso de insulina e inscrito no Programa de Automonitoramento Glicêmico Capilar, analisados todos os prontuários, aplicado um questionário complementar e os testes Wais III e Wisconsin. Resultados: Na análise da idade e tempo de estudo dos pacientes com o teste Wisconsin a variável Percentual de Respostas de Nível Conceitual apresentaram diferença considerada estatisticamente significativa p<0,05. Discussão/Conclusão: O processo de envelhecimento por si só trás consigo perda de densidade cerebral e prejuízos cognitivos decorrentes do envelhecimento, demonstram ainda uma piora significativa das funções executivas quando associada a um quadro de DM conforme mostram nossos resultados

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Desempenho cognitivo de pacientes diabéticos tipo II em tratamento com insulina

O Diabetes Mellitus é uma doença crônica que ocorre quando o pâncreas não produz insulina suficiente, ou o organismo não é capaz de utilizar eficazmente a insulina produzida. A classificação atual pela Diabetes Mellitus baseia-se na etiologia e não no tipo de tratamento, os tipos mais frequentes são o tipo 1 e o tipo 2. O Diabetes Mellitus tem sido fortemente associado com o dano ao Sistema Nervoso Central e, consequentes déficits cognitivos e a mudanças estruturais e neurofisiológicas do cérebro. O presente estudo teve como objetivo investigar possíveis danos cognitivos em pacientes com Diabetes Mellitus tipo II em tratamento com insulina do Programa de Automonitoramento Glicêmico Capilar por meio de testagens neuropsicológicas. Métodos: Estudo censitário, observacional, transversal, analítico, com abordagem quantitativa. Foram avaliados 37 pacientes diabéticos tipo II, com idade a partir de 18 anos em uso de insulina e inscrito no Programa de Automonitoramento Glicêmico Capilar, analisados todos os prontuários, aplicado um questionário complementar e os testes Wais III e Wisconsin. Resultados: Na análise da idade e tempo de estudo dos pacientes com o teste Wisconsin a variável Percentual de Respostas de Nível Conceitual apresentaram diferença considerada estatisticamente significativa p&lt;0,05. Discussão/Conclusão: O processo de envelhecimento por si só trás consigo perda de densidade cerebral e prejuízos cognitivos decorrentes do envelhecimento, demonstram ainda uma piora significativa das funções executivas quando associada a um quadro de DM conforme mostram nossos resultados

Gestão do Conhecimento - O Algoritmo Unsupervised Robust C-Prototypes para a Tarefa de Clusterização Utilizando o Método de Lógica Fuzzy

Os avanços tecnológicos facilitaram, às mais diversas  organizações, o armazenamento de grandes bases de dados. Desta forma, para seu próprio benefício, surgiu a necessidade de análise desta informação. O data mining, principal etapa do processo de descoberta de conhecimento, é responsável por encontrar padrões e relações nos dados, funcionando como auxílio para a tomada de decisão. Este artigo descreve a modelagem matemática e a implementação do algoritmo de lógica fuzzy Unsupervised Robust C-Prototypes, para a tarefa de clusterização. Esta tarefa é responsável por agrupar uma base de dados considerando a semelhança entre os dados, sendo que o método de lógica fuzzy melhora os resultados encontrados por possibilitar aos elementos a pertencerem a mais de cluster simultaneamente

Data Mining - O Algoritmo Unsupervised Robust C-Prototypes para a Tarefa de Clusterização Utilizando o Método de Lógica Fuzzy

Os avanços tecnológicos facilitaram, às mais diversas organizações, o armazenamento de grandes bases de dados. Desta forma, para seu próprio benefício, surgiu a necessidade de análise desta informação. O data mining, principal etapa do processo de descoberta de conhecimento, é responsável por encontrar padrões e relações nos dados, funcionando como auxílio para a tomada de decisão. Este artigo descreve a modelagem matemática e a implementação do algoritmo de lógica fuzzy Unsupervised Robust C-Prototypes, para a tarefa de clusterização. Esta tarefa é responsável por agrupar uma base de dados considerando a semelhança entre os dados, sendo que o método de lógica fuzzy melhora os resultados encontrados por possibilitar aos elementos a pertencerem a mais de cluster simultaneamente

Gestão do Conhecimento - O Algoritmo Unsupervised Robust C-Prototypes para a Tarefa de Clusterização Utilizando o Método de Lógica Fuzzy

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Inteligência Computacional Aplicada à Saúde - O Algoritmo Unsupervised Robust C-Prototypes para a Tarefa de Clusterização Utilizando o Método de Lógica Fuzzy

Os avanços tecnológicos facilitaram, às mais diversas organizações, o armazenamento de grandes bases de dados. Desta forma, para seu próprio benefício, surgiu a necessidade de análise desta informação. O data mining, principal etapa do processo de descoberta de conhecimento, é responsável por encontrar padrões e relações nos dados, funcionando como auxílio para a tomada de decisão. Este artigo descreve a modelagem matemática e a implementação do algoritmo de lógica fuzzy Unsupervised Robust C-Prototypes, para a tarefa de clusterização. Esta tarefa é responsável por agrupar uma base de dados considerando a semelhança entre os dados, sendo que o método de lógica fuzzy melhora os resultados encontrados por possibilitar aos elementos a pertencerem a mais de cluster simultaneamente

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