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1.
Rev. bras. enferm ; 74(1): e20200058, 2021. tab
Article in English | LILACS-Express | LILACS, BDENF | ID: biblio-1155937

ABSTRACT

ABSTRACT Objectives: to indentify the time trend of rates of organs and tissues effective donors, of reports and types of transplanted organs per million people of the Brazilian population. Methods: ecological study, of time series, about reports of organ donations and on transplants. The data were provided by the Registro Brasileiro de Transplantes and analyzed using polynomial regression. Results an increasing trend was found for potential donors and effective donors, with an average increase of 2.33 and 0.92 per year, respectively. The South Region had the highest rate of potential donors (83.8) and effective donors (34.1) and the North Region, the lowest rate (20.2 and 3.9). The family refusal was the main obstacle to accomplish the donation. Conclusions the results show an increasing trend of potential donors and effective donors throughout Brazil, with emphasis on the southern region of the country. Among the main reasons for non-donation, it is worth emphasizing family refusal and medical contraindication prescription.


RESUMEN Objetivos: identificar la tendencia temporal de las tasas de donantes efectivos de órganos y tejidos, de notificaciones y tipos de órganos trasplantados por millón de población en Brasil. Métodos: estudio ecológico, de series temporales, sobre notificaciones de donaciones y trasplantes de órganos. Los datos fueron proporcionados por el Registro Brasileño de Trasplantes, analizados mediante regresión polinomial. Resultados: se detectó una tendencia creciente para donantes potenciales y donantes efectivos, con un incremento promedio de 2,33 y 0,92 por año. La Región Sur tuvo la tasa más alta de donantes potenciales (83,8) y donantes efectivos (34,1) y la Región Norte, la más baja (20,2 y 3,9). La negativa familiar fue el principal impedimento para efectuar la donación. Conclusiones: los resultados demuestran una tendencia creciente de donantes potenciales y donantes efectivos en todo Brasil, con énfasis en la Región Sur. Entre los principales motivos para no donar destacan el rechazo familiar y contraindicación médica.


RESUMO Objetivos: identificar a tendência temporal das taxas de doadores efetivos de órgãos e tecidos, de notificações e tipos de órgãos transplantados por milhão da população no Brasil. Métodos: estudo ecológico, de séries temporais, sobre notificações de doações de órgãos e transplantes. Os dados foram fornecidos pelo Registro Brasileiro de Transplantes e analisados por meio de regressão polinomial. Resultados detectou-se tendência crescente de potenciais doadores e doadores efetivos, com aumento médio ao ano de 2,33 e 0,92, respectivamente. A Região Sul apresentou a maior taxa de potenciais doadores (83,8) e doadores efetivos (34,1) e a Região Norte, a menor (20,2 e 3,9). A recusa familiar consistiu no principal impedimento para efetivar a doação. Conclusões os resultados demonstram tendência crescente de potenciais doadores e doadores efetivos em todo o Brasil, com destaque para a região Sul. Dentre os principais motivos para a não doação, destacam-se a recusa familiar e a contraindicação médica.

2.
Rev. Soc. Odontol. La Plata ; 27(53): 27-35, mayo 2017. ilus
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-869518

ABSTRACT

MEDLINE/PubMed es una de las bases de datos de bibliografía biomédica más grandes e importantes y el principal componente de PUbMed que cubre las áreas de medicina, enfermería, odontología, veterinaria, sistemas de salud y ciencias preclínicas. La interfaz de PubMed permite realizar búsquedas, no solamente en Medline, sino también en otras 35 bases de datos del NCBI (Centro Nacional para la Información Biotecnológica). Medline fue desarrollado por la Biblioteca Nacional de Medicina de los Estados Unidos (NLM), que forma parte del Instituto Nacional de Salud (NIH). En esta sexta entrega de educación continua se describen la estructura, el funcionamiento y las características de los principales componentes de Medline/PubMed que permitirán al usuario realizar una búsqueda bibliográfica más eficiente.


MEDLINE / PubMed is one of the largest and most important biomedical bibliographic databases and the main component of PUbMed that covers the areas of medicine, nursing, dentistry, veterinary, health systems and preclinical sciences. The PubMed interface allows searching not only of Medline, but also of another 35 NCBI (National Center for Biotechnology Information) databases. Medline was developed by the National Library of Medicine of the United States (NLM), which is part of the National Institute of Health (NIH). This sixth edition of continuing education describes the structure, operation and characteristics of the main components of Medline / PubMed that will allow the user to perform a more efficient bibliographic search.


Subject(s)
Databases as Topic , Databases, Bibliographic , MEDLINE , PubMed , Information Storage and Retrieval/methods , Databases, Factual
3.
Rev. Soc. Odontol. La Plata ; 26(52): 31-37, jun. 2016. ilus, tab
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-795820

ABSTRACT

En las últimas décadas los adelantos en las Tecnologías de la Información y Comunicación permitieron que las Bases de Datos Biomédicas (BDB) se conviertan en la herramienta más impor-tante para la búsqueda y recuperación de información. La formación permanente y continua de los profesionales de la salud requiere para mantenerse actualizado de un conocimiento teórico-práctico de las diferentes BDB. Una BD es una colección de información en uno o más archivos que permiten una búsqueda y posterior recuperación de la misma mediante el empleo de una computadora. Existen diversos tipos de BD, en el área biomédi-ca las BD Documentales Bibliográficas o a Texto Completo, son las más ampliamente usadas. En esta quinta entrega de Educación Continua se analizarán las características generales, clasificación y estructura de las principales BD...


Subject(s)
Databases as Topic , Databases, Bibliographic , Databases, Factual , Education, Dental, Continuing/trends , Information Storage and Retrieval , PubMed
4.
Rev. saúde pública ; 44(2): 292-300, abr. 2010. tab
Article in English, Portuguese | LILACS | ID: lil-540976

ABSTRACT

Objetivo: Identificar, com o auxílio de técnicas computacionais, regras referentes às condições do ambiente físico para a classificação de microáreas de risco. Métodos: Pesquisa exploratória, desenvolvida na cidade de Curitiba, PR, em 2007, dividida em três etapas: identificação de atributos para classificar uma microárea; construção de uma base de dados; e aplicação do processo de descoberta de conhecimento em base de dados, por meio da aplicação de mineração de dados. O conjunto de atributos envolveu as condições de infra- estrutura, hidrografia, solo, área de lazer, características da comunidade e existência de vetores. A base de dados foi construída com dados obtidos em entrevistas com agentes comunitários de saúde, sendo utilizado um questionário com questões fechadas, elaborado com os atributos essenciais, selecionados por especialistas. Resultados: Foram identificados 49 atributos, sendo 41 essenciais e oito irrelevantes. Foram obtidas 68 regras com a mineração de dados, as quais foram analisadas sob a perspectiva de desempenho e qualidade e divididas em dois conjuntos: as inconsistentes e as que confirmam o conhecimento de especialistas. A comparação entre os conjuntos mostrou que as regras que confirmavam o conhecimento, apesar de terem desempenho computacional inferior, foram consideradas mais interessantes. Conclusões: A mineração de dados ofereceu um conjunto de regras úteis e compreensíveis, capazes de caracterizar microáreas, classificando-as quanto ao grau do risco, com base em características do ambiente físico. A utilização das regras propostas permite que a classificação de uma microárea possa ser realizada de forma mais rápida, menos subjetiva, mantendo um padrão entre as equipes de saúde, superando a influência da percepção particular de cada componente da equipe.


Subject(s)
Databases, Factual , Databases as Topic , Artificial Intelligence , Disaster Risk Zone
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