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1.
Brasília; IPEA; 20200500. 18 p. (Nota Técnica / IPEA. Diset, 64).
Monography in Portuguese | ECOS, LILACS | ID: biblio-1102199

ABSTRACT

Esta nota técnica procura mapear as políticas para pesquisa e inovação que estão sendo adotadas, em alguns países, a fim de se buscarem soluções para a crise. Mais do que recursos disponibilizados pelos governos nacionais para pesquisas sobre a doença, busca-se identificar medidas adotadas para preservar a capacidade de inovação das empresas e de que forma os governos têm articulado suas ações internacionalmente e com a comunidade científica.


Subject(s)
Public Policy , Research , Coronavirus Infections , Coronavirus , Health Sciences, Technology, and Innovation Management , Pandemics
2.
Brasília; IPEA; 2020. 59 p. ilus.(Texto para Discussão / IPEA, 2557).
Monography in Portuguese | ECOS, LILACS | ID: biblio-1100676

ABSTRACT

A medicina de precisão, ou medicina personalizada, é a customização de tratamento médico com base na capacidade de classificar indivíduos em subpopulações que diferem na susceptibilidade a uma determinada doença ou na resposta a um tratamento específico. Essa nova percepção sobre a forma de diagnóstico e tratamento vem ganhando espaço, dado o envelhecimento da população e a consequente transição epidemiológica, com ganho de evidência para as doenças crônico-degenerativas. As principais tecnologias incorporadas pela literatura no conceito de medicina de precisão são testes genéticos (diagnóstico); biossensores e wearables (monitoramento); e terapias celulares e gênicas (tratamento), sendo a maioria de recente implementação ou ainda em desenvolvimento. Os benefícios individuais do uso dessas tecnologias são claros, mas ainda há desafios para seu uso coletivo, tendo em vista, principalmente, seus custos. Este texto apresenta as tecnologias de medicina de precisão já existentes e discute sua eficácia e eficiência, bem como seus impactos nos custos e nos sistemas de saúde de forma geral. Além disso, são avaliados os desafios para o seu desenvolvimento e em que medida países como o Brasil podem atuar como usuários ou produtores dessas tecnologias.


Precision medicine or personalized medicine refers to the customization of medical treatment based on the ability to classify individuals into subpopulations that differ in susceptibility to a particular disease or in response to a specific treatment. This new perception about diagnosis and treatment is growing throughout the world, given the aging of the population and the consequent epidemiological transition, with gain of evidence for chronic-degenerative diseases. The main technologies incorporated by the literature in the concept of precision medicine are genetic tests (diagnosis), biosensors and wearables (monitoring), cellular and gene therapies (treatment), most of which have been recently implemented or are still under development. Individual benefits of precision medicine are clear, but there are still challenges for their collective use, given mainly its costs. This text presents the existing technologies and discusses their effectiveness and efficiency as well as their costs and impacts on the health system. In addition, we also discuss challenges to its development and to how countries such as Brazil could play a role as users or producers of these technologies.


Subject(s)
Genetic Testing , Health , Genomics , Precision Medicine
3.
Brasília; IPEA; 2020. 20 p. ilus.(Nota Técnica / IPEA. Diset, 72).
Monography in Portuguese | ECOS, LILACS | ID: biblio-1139882

ABSTRACT

Análises sobre como a pandemia tem afetado de modo distinto as diferentes camadas da população e sobre quais grupos socioeconômicos seriam mais vulneráveis ainda carecem de informações mais precisas e transparentes por parte do poder público. Nesse sentido, o perfil socioeconômico da população, utilizado aqui e em outros estudos similares, foi inferido por meio do local de residência do indivíduo, já que indicadores de renda ou emprego inexistem ou são incompletos nos sistemas de notificação utilizados para o monitoramento da doença no país. A categorização dos bairros segundo indicadores de desenvolvimento como o IDS é a opção disponível até o momento para esse tipo de análise. Com base nas informações disponíveis, percebe-se claramente que os indicadores de letalidade são muito maiores nos bairros com menor desenvolvimento social dentro do município do Rio de Janeiro. Ao mesmo tempo, quando se observam os óbitos como proporção da população, nota-se que esse indicador tem taxas mais próximas entre quase todos os grupos de bairros, exceto por aqueles com IDS muito alto (grupo 5), que se destacam dos demais por uma menor mortalidade em praticamente todas as faixas etárias. Cabe ressaltar que esses números podem ser influenciados por vários fatores, entre eles: i) a maior exposição ao risco da população residente nas áreas menos desenvolvidas; ii) o menor acesso aos serviços de saúde nessas áreas; iii) a menor testagem dessa população residente em áreas menos desenvolvidas quando comparada com a população residente em bairros com maior IDS; e iv) o fato de,no caso do município do Rio de Janeiro, a estrutura territorial e socioeconômica da cidade apresentar características muito específicas, com a existência de regiões mais pobres dentro de áreas mais desenvolvidas da cidade. Os resultados expostos reforçam a necessidade de informações mais precisas e detalhadas sobre a pandemia nessa cidade, assim como no restante do país. O número de testes realizados é um indicador relevante que, atualmente, não está disponível para os diferentes municípios. Da mesma forma, seria necessário ter acesso aos dados individualizados e identificados que permitiriam o cruzamento com bases de dados com informações sobre a renda ou a ocupação dos indivíduos. Esse tipo de informação permitiria uma abordagem mais precisa e bem-informada do poder público no que diz respeito à definição de estratégias para lidar e controlar a pandemia da Covid-19.


Subject(s)
Coronavirus , Endemic Diseases , Socioeconomic Factors , Coronavirus Infections , Mortality
4.
Brasília; IPEA; 2020. 16 p. graf.(Nota Técnica / IPEA. Diset, 76).
Monography in Portuguese | ECOS, LILACS | ID: biblio-1145221

ABSTRACT

Esta nota técnica tem o objetivo de realizar uma análise sobre o perfil socioeconômico da população que teve confirmada a infecção pela Covid-19 no estado do Rio de Janeiro e investigar em que medida determinadas características socioeconômicas afetam as chances de morrer da doença. Para isso, serão utilizadas informações socioeconômicas individualizadas disponíveis para o conjunto dos trabalhadores formais do estado.


Subject(s)
Cause of Death , Coronavirus , Endemic Diseases , Socioeconomic Factors , Coronavirus Infections , Death , Pandemics , Brazil
5.
Monography in Portuguese | LILACS, ECOS | ID: biblio-997720
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