Previsão de preços das commodities agrícolas: uma revisão bibliométrica sobre modelos

Objetivo - Identificar a lacuna de pesquisa sobre modelos de previsão aplicados nos preços das commodities agrícolas e mostrar as principais tendências da previsão. Desenho/ metodologia/abordagem - A análise bibliométrica possibilitou identificar a lacuna científica e gerou resultados quantitativos e tendências. Resultados - Os resultados mostraram que as abordagens ARIMA e redes neurais são os modelos mais utilizados na previsão de preços de commodities agrícolas, no entanto, o modelo ARIMA não tem gerado previsões superiores em comparação aos algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e modelos híbridos. As redes neurais são mais precisas para prever preços de commodities agrícolas do que os modelos econométricos. Os modelos híbridos de IA geram predições com melhores níveis de acurácia em comparação aos métodos estatísticos tradicionais ARIMA, modelos individuais e redes neurais em que o desempenho de previsão dos modelos híbridos são melhores do que os dos modelos únicos. É uma tendência a abordagem de modelos híbridos para prever preços de commodities agrícolas em pesquisas futuras. Implicações de pesquisa, práticas e sociais - Estes achados permitem discussões sobre modelagem e previsão de preços de commodities agrícolas. Os modelos abordados neste estudo bibliométrico podem fornecer referência para os econometristas do campo da previsão de preços de produtos agrícolas, e a pesquisa aponta as tendências sobre a temática, assim pode fornecer direções de pesquisa para econometristas. Originalidade/Relevância - No estudo bibliométrico realizado nas bases de dados Web of Science e SCOPUS, não foi encontrada uma revisão bibliométrica ou sistemática sobre o tema. Os estudos dedicados à revisão sobre previsão de preços de commodities agrícolas, ainda são poucos como as revisões de literatura (Brandt e Bessler, 1983; Wang, et al., 2020)

A qualitative analysis of the main factors in bed management in high complexity hospital emergencies

Overcrowding in the emergency department is a problem that generates several implications for bed management, which is deemed one of a hospital's most critical processes. Effective management of hospital production capacity includes bed management processes, which can be improved in order to leverage hospital performance. Thus, this study sought to understand how bed management works and identify the main factors that influence its management. The study was performed through a case study, with data collected from semi-structured interviews and bibliographic research, which were triangulated. Thematic content analysis of the interviews and cross-analysis were performed. As a result, the main factors that influence hospital Bed management were identified: communication between teams and units; definition of performance goals; decisions shared between units; occupation and discharge planning by the teams; length of stay; the role of the nurses; and COVID-19. The greatest difficulties in the management process are related to these factors. Additionally, suggestions are provided to mitigate such reported difficulties

ESTILO DE VIDA E CONDIÇÃO METABÓLICA DE MULHERES DIABÉTICAS E/OU HIPERTENSAS DE UMA REGIÃO URBANA

A presente investigação objetivou relacionar o estilo de vida com a condição metabólica de mulheres atendidas no Centro de Atendimento ao Diabético e Hipertenso na cidade de Feira de Santana/BA. Realizou-se um estudo transversal com 259 mulheres adultas, no qual foi traçado o perfil sociodemográfico, de condição de saúde e estilo de vida das participantes a partir de um formulário e por meio de entrevista. O desfecho foi determinado conforme a presença da Síndrome Metabólica (SM). Foram obtidas frequências simples e relativas. A comparabilidade entre os grupos foi feita com o teste qui-quadrado de Pearson ou Exato de Fisher, com nível de significância de 5%. A SM estava presente em 71,81% das participantes. E a média da idade foi 59 ± 13,1 anos. Mulheres não brancas com renda ≥ 1 salário mínimo apresentaram indicadores mais elevados de SM. O consumo de álcool e fumo, a prática de atividade física e o autocuidado bucal foram considerados baixos e todos os componentes da SM mostraram diferenças significantes entre os grupos, exceto a glicemia de jejum. Observaram frequências altas de SM. No entanto a amostra não teve poder suficiente para detectar a real influência de características de estilo de vida na sua ocorrência

Assessment of risk scores to predict mortality of COVID-19 patients admitted to the intensive care unit

ObjectivesTo assess the ABC2-SPH score in predicting COVID-19 in-hospital mortality, during intensive care unit (ICU) admission, and to compare its performance with other scores (SOFA, SAPS-3, NEWS2, 4C Mortality Score, SOARS, CURB-65, modified CHA2DS2-VASc, and a novel severity score).Materials and methodsConsecutive patients (≥ 18 years) with laboratory-confirmed COVID-19 admitted to ICUs of 25 hospitals, located in 17 Brazilian cities, from October 2020 to March 2022, were included. Overall performance of the scores was evaluated using the Brier score. ABC2-SPH was used as the reference score, and comparisons between ABC2-SPH and the other scores were performed by using the Bonferroni method of correction. The primary outcome was in-hospital mortality.ResultsABC2-SPH had an area under the curve of 0.716 (95% CI 0.693–0.738), significantly higher than CURB-65, SOFA, NEWS2, SOARS, and modified CHA2DS2-VASc scores. There was no statistically significant difference between ABC2-SPH and SAPS-3, 4C Mortality Score, and the novel severity score.ConclusionABC2-SPH was superior to other risk scores, but it still did not demonstrate an excellent predictive ability for mortality in critically ill COVID-19 patients. Our results indicate the need to develop a new score, for this subset of patients

A qualitative analysis of the main factors in bed management in high complexity hospital emergencies

Overcrowding in the emergency department is a problem that generates several implications for bed management, which is deemed one of a hospital's most critical processes. Effective management of hospital production capacity includes bed management processes, which can be improved in order to leverage hospital performance. Thus, this study sought to understand how bed management works and identify the main factors that influence its management. The study was performed through a case study, with data collected from semi-structured interviews and bibliographic research, which were triangulated. Thematic content analysis of the interviews and cross-analysis were performed. As a result, the main factors that influence hospital Bed management were identified: communication between teams and units; definition of performance goals; decisions shared between units; occupation and discharge planning by the teams; length of stay; the role of the nurses; and COVID-19. The greatest difficulties in the management process are related to these factors. Additionally, suggestions are provided to mitigate such reported difficulties