An emergency room influx and trauma cases prediction in a Brazilian ophthalmological hospital by an ophthalmologist without code experience / Predição do influxo de atendimentos e casos de trauma em um serviço de urgência oftalmológico brasileiro realizado por um oftalmologista sem experiência em programação

ABSTRACT Purpose: The emergency medical service is a fundamental part of healthcare, albeit crowded emergency rooms lead to delayed and low-quality assistance in actual urgent cases. Machine-learning algorithms can provide a smart and effective estimation of emergency patients' volume, which was previously restricted to artificial intelligence (AI) experts in coding and computer science but is now feasible by anyone without any coding experience through auto machine learning. This study aimed to create a machine-learning model designed by an ophthalmologist without any coding experience using AutoML to predict the influx in the emergency department and trauma cases. Methods: A dataset of 356,611 visits at Hospital da Universidade Federal de São Paulo from January 01, 2014 to December 31, 2019 was included in the model training, which included visits/day and the international classification disease code. The training and prediction were made with the Amazon Forecast by 2 ophthalmologists with no prior coding experience. Results: The forecast period predicted a mean emergency patient volume of 216.27/day in p90, 180.75/day in p50, and 140.35/day in p10, and a mean of 7.42 trauma cases/ day in p90, 3.99/day in p50, and 0.56/day in p10. In January of 2020, there were a total of 6,604 patient visits and a mean of 206.37 patients/day, which is 13.5% less than the p50 prediction. This period involved a total of 199 trauma cases and a mean of 6.21 cases/day, which is 55.77% more traumas than that by the p50 prediction. Conclusions: The development of models was previously restricted to data scientists' experts in coding and computer science, but transfer learning autoML has enabled AI development by any person with no code experience mandatory. This study model showed a close value to the actual 2020 January visits, and the only factors that may have influenced the results between the two approaches are holidays and dataset size. This is the first study to apply AutoML in hospital visits forecast, showing a close prediction of the actual hospital influx.

RESUMO Objetivo: Esse estudo tem como objetivo criar um modelo de Machine Learning por um oftalmologista sem experiência em programação utilizando auto Machine Learning predizendo influxo de pacientes em serviço de emergência e casos de trauma. Métodos: Um dataset de 366,610 visitas em Hospital Universitário da Universidade Federal de São Paulo de 01 de janeiro de 2014 até 31 de dezembro de 2019 foi incluído no treinamento do modelo, incluindo visitas/dia e código internacional de doenças. O treinamento e predição foram realizados com o Amazon Forecast por dois oftalmologistas sem experiência com programação. Resultados: O período de previsão estimou um volume de 206,37 pacientes/dia em p90, 180,75 em p50, 140,35 em p10 e média de 7,42 casos de trauma/dia em p90, 3,99 em p50 e 0,56 em p10. Janeiro de 2020 teve um total de 6.604 pacientes e média de 206,37 pacientes/dia, 13,5% menos do que a predição em p50. O período teve um total de 199 casos de trauma e média de 6,21 casos/dia, 55,77% mais casos do que a predição em p50. Conclusão: O desenvolvimento de modelos era restrito a cientistas de dados com experiencia em programação, porém a transferência de ensino com a tecnologia de auto Machine Learning permite o desenvolvimento de algoritmos por qualquer pessoa sem experiencia em programação. Esse estudo mostra um modelo com valores preditos próximos ao que ocorreram em janeiro de 2020. Fatores que podem ter influenciados no resultado foram feriados e tamanho do banco de dados. Esse é o primeiro estudo que aplicada auto Machine Learning em predição de visitas hospitalares com resultados próximos aos que ocorreram.

A geração de valor com a prática de consumo de redes sociais

O objetivo do artigo é refletir sobre a geração de valor de troca a partir do consumo de sites de redes sociais. A partir do conceito de indústria cultural, proposto por Adorno e Horkheimer (1985), é possível inferir que a teoria da escola de Frankfurt dialoga com a monetização de produtos culturais e a produção e consumo destes de maneira alienada. Por meio do método do materialismo histórico dialético de Karl Marx -o qual permite a compreensão de uma síntese de ideia apenas após o confronto de uma tese concreta com a sua negação abstrata- o trabalho conclui que é necessária uma regulamentação na obtenção, uso e venda de dados dos usuários nessa sociedade em contexto de plataformas digitais.

El propósito del artículo es reflexionar sobre la generación de valor de cambio a partir del consumo de sitios de redes sociales. A partir del concepto de industria cultural, propuesto por Adorno y Horkheimer (1985), es posible inferir que la teoría de la escuela de Frankfurt dialoga con la monetización de los productos culturales y su producción y consumo de forma alienada. A través del método del materialismo histórico dialéctico de Karl Marx -que permite la comprensión de una síntesis de idea sólo después de la confrontación de una tesis concreta con su negación abstracta- el trabajo concluye que es necesario regular la adquisición, uso y venta de datos de los usuarios de esta sociedad en el contexto de las plataformas digitales.

Algoritmo de Indicação de Equipamento Coletor para Estomias / Algorithm for Indication of Collector Equipment for Stomas / Algoritmo para la Indicación de Equipos Colectores para Estomas

Objetivo:Relatar a experiência de uma equipe de enfermeiros estomaterapeutas na construção de um algoritmo para a indicação de equipamento coletor para estomias de eliminação. Método: Relato de experiência, do período de janeiro de 2018 a setembro de 2019, sobre o processo de construção de um algoritmo para indicação de equipamento coletor para estomias de eliminação. Resultados: A partir de determinadas características clínicas (parâmetros de avaliação) e da categorização dos equipamentos coletores (solução), foi desenvolvido um algoritmo para indicação de equipamento coletor para estomias de eliminação. Conclusão: Espera-se que esse instrumento possa auxiliar os enfermeiros na sua prática profissional quanto à escolha do equipamento coletor e na construção de protocolos clínicos.

Objective:To report the experience of a team of enterostomal therapists in the construction of an algorithm for the indication of collecting equipment for elimination stomas. Method: Experience report, from January 2018 to September 2019, on the process of building an algorithm to indicate collecting equipment for elimination stomas. Results: Based on certain clinical characteristics (assessment parameters) and the categorization of collecting equipment (solution), an algorithm was developed to indicate collecting equipment for elimination stomas. Conclusion: It is expected that this instrument can help nurses in their professional practice regarding the choice of collecting equipment and the construction of clinical protocols.

Objetivo:Relatar la experiencia de un equipo de enfermeros estomaterapeutas en la construcción de un algoritmo para la indicación de equipos recolectores para estomas de eliminación. Método: Informe de experiencia, de enero de 2018 a septiembre de 2019, sobre el proceso de construcción de un algoritmo para indicar equipos colectores para estomas de eliminación. Resultado: A partir de ciertas características clínicas (parámetros de evaluación) y la categorización de los equipos colectores (solución), se desarrolló un algoritmo para indicar equipos colectores para estomas de eliminación. Conclusión: Se espera que este instrumento pueda ayudar a los enfermeros en su práctica profesional en cuanto a la elección de equipos de recolección y la construcción de protocolos clínicos.

El hombre perfecto / I am your person

La fantasía que impera en este film plantea la ilusión de encontrar un ser complementario que se adapte a nuestras preferencias y nos haga plenos. "Mi algoritmo está diseñado para hacerte feliz" dice el humanoide. Ilusión de que alguien tendría la posibilidad de ser complementario, de saber exactamente lo que el otro requiere. Estamos en las antípodas de la famosa fórmula de Lacan:" (Le Séminaire, Encore, 1975) "No hay relación sexual" (o sea, no hay complementariedad). No habría resto, el sujeto no estaría atravesado por la castración simbólica. La IA compite con Zeus. La fantasía del Uno, organismo previo a la separación del andrógino por parte de Zeus, se podría materializar con la IA

The fantasy that prevails in this film, raises the illusion of finding a complementary being that adapts to our preferences and makes us full. "My algorithm is designed to make you happy," says the humanoid. Illusion that someone would have the possibility of being complementary, of knowing exactly what the other requires. We are at the antipodes of Lacan's famous formula: "(Le Séminaire, Encore, 1975) "There is no sexual intercourse" (that is, there is no complementarity). There would be no rest, the subject would not be pierced by symbolic castration. AI competes with Zeus. The fantasy of the One, an organism prior to the separation of the androgynous by Zeus, could materialize with AI.

Experiencia en la introducción de resultados científicos desde la formación doctoral / Experience in the introduction of scientific results from the doctoral training i: en

Durante estos años, condicionados por los efectos de una pandemia y la situación económica global, la incorporación oportuna de los resultados científico-técnicos es necesidad y responsabilidad de la comunidad científica. En este trabajo se expone una experiencia en la introducción de resultados científicos desde la formación doctoral, dirigida al área de la atención inicial al paciente con traumatismo maxilofacial. La importancia de esta práctica radica en los aportes social, científico y profesional y en la formación de recursos humanos para lograr la transformación y el mejoramiento de la realidad.

During these years, conditioned by the effects of a pandemic and the global economic situation, the opportune incorporation of the scientific technical results is necessity and responsibility of scientific community. An experience in the introduction of scientific results from the doctoral training, directed to the area of initial care to the patient with maxillofacial traumatism, is presented in this work. The importance of this practice resides in the social, scientific, professional contributions and in the formation of human resources to achieve the transformation and improvement of reality.

Application of data mining to extract knowledge about the occurrence of fistulas after palatoplasty / Aplicação de mineração de dados para extração de conhecimento sobre ocorrência de fístulas após palatoplastia

Introduction: Data mining techniques expand access to important information for the decision-making process during health care. The objective the study proposes using data mining techniques to identify variables (surgical treatment protocols, patient characteristics, post-surgical complications) associated with fistulas after primary palatoplasty in patients with unilateral transforamen incisor cleft (UTIC). Method: A data set of 222 patients with UTIC without syndromes, operated by four surgeons with Furlow's or von Langenbeck's primary palatoplasty techniques, was analyzed for this study. Two models for detecting the outcome of surgery were induced using data mining techniques (Decision Tree and Apriori). Results: Five rules were selected from a decision tree pointing to some variables as predictors of fistulas associated with primary palatoplasty: infection, cough, hypernasality, and surgeon. Analysis of the model indicates that it correctly classifies 95.9% of occurrences between the absence and presence of fistulas. The second model indicates that the absence of post-surgical complications (infection and fever) and normal speech results (absent hypernasality, without suggestive of velopharyngeal dysfunction) are related to the absence of fistulas. Regarding surgical procedures, the Furlow technique and the Vomer flap were more frequent in patients with fistulas. Conclusion: Data mining techniques, as applied in the present study, pointed to infection and cough, hypernasality, and surgeon and surgical techniques as predictors of fistulas related to primary palatoplasty.

Introdução: As técnicas de mineração de dados ampliam o acesso a informações importantes para o processo de tomada de decisão durante os cuidados com a saúde. O objetivo do estudo propõe a utilização de técnicas de mineração de dados para identificar variáveis (protocolos de tratamento cirúrgico, características do paciente, intercorrências pós-cirúrgicas) associadas à ocorrência de fístulas após palatoplastia primária em pacientes com fissura transforame incisivo unilateral (FTIU). Método: Um conjunto de dados de 222 pacientes com FTIU sem síndromes, operados por quatro cirurgiões com as técnicas de palatoplastia primária de Furlow ou von Langenbeck, foi analisado para este estudo. Dois modelos para detecção do resultado da cirurgia foram induzidos usando técnicas de mineração de dados (Árvore de Decisão e Apriori). Resultados: Cinco regras foram selecionadas de uma árvore de decisão apontando para algumas variáveis como preditivas de fístulas associadas à palatoplastia primária: infecção, tosse, hipernasalidade, cirurgião. A análise do modelo indica que ele classifica corretamente 95,9% das ocorrências entre ausência e presença de fístulas. O segundo modelo indica que a ausência de intercorrências pós-cirúrgicas (infecção e febre) e resultado de fala normal (hipernasalidade ausente, sem sugestivo de disfunção velofaríngea) estão relacionados à ausência de fístulas. Em relação aos procedimentos cirúrgicos, o uso da técnica de Furlow e retalho de Vomer foram mais frequentes nos pacientes com fístulas. Conclusão: Técnicas de mineração de dados, conforme aplicadas no presente estudo, apontaram para infecção e tosse, presença de hipernasalidade, cirurgião e técnica cirúrgica como preditores de fístulas relacionadas à palatoplastia primária.

Algoritmos para prevenir lesão por pressão em paciente com COVID-19 em prona / Algoritmos para prevenir la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en prona / Algorithms to prevent pressure injury in COVID-19 patients in prone position

Resumo Objetivo Elaborar e validar o conteúdo de dois algoritmos para orientar profissionais da linha de frente na prevenção e no tratamento da lesão por pressão em paciente com COVID-19 em posição prona. Métodos Estudo realizado entre setembro e novembro de 2021. Para a construção dos algoritmos, realizou-se revisão da literatura junto às bases de dados MEDLINE®, SciELO e Lilacs. Foram pesquisados artigos publicados entre 2011 e 2021. A validação dos algoritmos foi feita por 59 profissionais da saúde (enfermeiros, fisioterapeutas e médicos), que trabalhavam na linha de frente da COVID-19, utilizando-se a técnica Delphi. Para a análise de dados, foi adotado o Índice de Validade de Conteúdo e o coeficiente alfa de Cronbach. Resultados No primeiro ciclo de avaliação, os itens dos algoritmos foram considerados pelos juízes como "parcialmente adequados a totalmente adequados", e o Índice de Validade de Conteúdo variou entre 0,87 e 0,92. O coeficiente alfa de Cronbach variou entre 0,95 e 0,96, indicando excelente consistência interna do questionário de avaliação utilizado pelos juízes. Após implementados os ajustes sugeridos pelos juízes, os algoritmos foram reenviados para o segundo ciclo de avaliação, no qual todos os itens foram julgados como "adequado" e "totalmente adequado", resultando em um Índice de Validade do Conteúdo de 1,0. Conclusão Os algoritmos para orientar profissionais da saúde na prevenção e no tratamento da lesão por pressão em pacientes com COVID-19 em posição prona foram avaliados por enfermeiros, fisioterapeutas e médicos que estavam na linha de frente de combate à COVID-19, que chegaram a um consenso quanto ao conteúdo no segundo ciclo de avaliação.

Resumen Objetivo Elaborar y validar el contenido de dos algoritmos para orientar profesionales de la línea de frente sobre la prevención y tratamiento de la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en posición prona. Métodos Estudio realizado entre septiembre y noviembre de 2021. Para la elaboración de los algoritmos, se realizó revisión de la literatura en las bases de datos MEDLINE®, SciELO y Lilacs. Se buscaron artículos publicados entre 2011 y 2021. La validación de los algoritmos fue realizada por 59 profesionales de la salud (enfermeros, fisioterapeutas y médicos), que trabajaban en la línea de frente del COVID-19, utilizando el método Delphi. Para el análisis de datos se adoptó el Índice de Validez de Contenido y el coeficiente alfa de Cronbach. Resultados En el primer ciclo de evaluación, los ítems de los algoritmos fueron considerados por los jueces como "parcialmente adecuados a totalmente adecuados", y el Índice de Validez de Contenido varió entre 0,87 y 0,92. El coeficiente alfa de Cronbach varió entre 0,95 y 0,96, lo que indica una excelente consistencia interna del cuestionario de evaluación utilizado por los jueces. Después de implementar las mejoras sugeridas por los jueces, se reenviaron los algoritmos para el segundo ciclo de evaluación, en el cual todos los ítems fueron calificados como "adecuado" y "totalmente adecuado", con un resultado del Índice de Validez de Contenido de 1,0. Conclusión Los algoritmos para orientar profesionales de la salud sobre la prevención y el tratamiento de la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en posición prona fueron evaluados por enfermeros, fisioterapeutas y médicos que estaban en la línea de frente de combate al COVID-19 y llegaron a un consenso respecto al contenido en el segundo ciclo de evaluación.

Abstract Objective To develop and validate the content of two algorithms to guide frontline professionals in the prevention and treatment of pressure injuries in COVID-19 patients in prone position. Methods Study conducted between September and November 2021. A literature review was performed in MEDLINE®, SciELO and Lilacs databases to build the algorithms. Articles published between 2011 and 2021 were searched. The validation of algorithms was performed by 59 health professionals (nurses, physical therapists and physicians) who worked on the frontline of COVID-19. The Delphi technique was used, and Content Validity Index and Cronbach's alpha coefficient were adopted for data analysis. Results In the first evaluation cycle, the items of algorithms were considered as "partially adequate to totally adequate" by the judges, and the Content Validity Index ranged between 0.87 and 0.92. Cronbach's alpha coefficient ranged between 0.95 and 0.96, indicating excellent internal consistency of the evaluation questionnaire used by the judges. After implementing the adjustments suggested by judges, the algorithms were sent to a second evaluation cycle, in which all items were judged as "adequate" and "totally adequate", resulting in a Content Validity Index of 1.0. Conclusion Algorithms to guide healthcare professionals in the prevention and treatment of pressure injury in COVID-19 patients in prone position were evaluated by nurses, physical therapists and physicians working on the frontline of COVID-19. They achieved consensus on content in the second evaluation cycle.

Hiperkalemia crónica, diagnóstico y manejo. Consenso colombiano / Chronic hyperkalemia, diagnosis and management. Colombian consensus

Resumen Objetivo: Generar recomendaciones para el diagnóstico, el manejo y el seguimiento de la hiperkalemia crónica. Método: Este consenso fue realizado por nefrólogos y cardiólogos siguiendo la metodología GRADE. Resultados: La hiperkalemia crónica puede definirse como una condición bioquímica, con o sin manifestaciones clínicas, caracterizada por una elevación recurrente de las concentraciones séricas de potasio que puede requerir una intervención farmacológica, no farmacológica o ambas. Puede clasificarse en leve (K+ 5,0 a < 5,5 mEq/l), moderada (K+ 5,5 a 6,0 mEq/l) o grave (K+ > 6,0 mEq/l). Su incidencia y prevalencia no han sido claramente determinadas. Se consideran factores de riesgo la enfermedad renal crónica, la insuficiencia cardiaca crónica, la diabetes mellitus, la edad ≥ 65 años, la hipertensión arterial y el tratamiento con inhibidores del sistema renina-angiotensina-aldosterona (iSRAA), entre otros. No hay consenso sobre el manejo de la hiperkalemia crónica. Se sugiere identificar y eliminar o controlar los factores de riesgo, brindar asesoramiento sobre la ingesta de potasio y, para quien esté indicado, optimizar la terapia con iSRAA, administrar aglutinantes orales del potasio y corregir la acidosis metabólica. Conclusiones: Se recomienda prestar atención al diagnóstico, el manejo y el seguimiento de la hiperkalemia crónica, en especial en los pacientes con factores de riesgo.

Abstract Objective: Generate recommendations for the diagnosis, management, and follow-up of chronic hyperkalemia. Method: This consensus was made by nephrologists and cardiologists following the GRADE methodology. Results: Chronic hyperkalemia can be defined as a biochemical condition with or without clinical manifestations characterized by a recurrent elevation of serum potassium levels that may require pharmacological and or non-pharmacological intervention. It can be classified as mild (K+ 5.0 to < 5.5 mEq/L), moderate (K+ 5.5 to 6.0 mEq/L) or severe (K+ > 6.0 mEq/L). Its incidence and prevalence have yet to be determined. Risk factors: chronic kidney disease, chronic heart failure, diabetes mellitus, age ≥ 65 years, hypertension, and drugs that inhibit the renin angiotensin aldosterone system (RAASi), among others. There is no consensus for the management of chronic hyperkalemia. The suggested pattern for patients is to identify and eliminate or control risk factors, provide advice on potassium intake and, for whom it is indicated, optimize RAASi therapy, administer oral potassium binders and correct metabolic acidosis. Conclusions: The recommendation is to pay attention to the diagnosis, management, and follow-up of chronic hyperkalemia, especially in patients with risk factors.

Exaustão algorítmica: influenciadores digitais, trabalho de plataforma e saúde mental / Algorithmic exhaustion: digital influencers, platform work, and mental health / Agotamiento algorítmico: influencers digitales, trabajo en plataformas y salud mental

Este trabalho tem como objetivo articular as noções de tecnologia, trabalho, saúde e influenciadores digitais e reivindicar essa articulação como objeto de investigação para o campo da comunicação. Especificamente, busca-se entender as particularidades do esgotamento vivido por influenciadores digitais, a partir de revisão bibliográfica e exposição de exemplos (coletados a partir de observação espontânea). Como resultado, propõe-se a noção de 'exaustão algorítmica', uma sensação relatada por influenciadores digitais relacionada aos 'problemas psicológicos' vivenciados por eles e gerados pelo ritmo de trabalho que vem sendo ditado pelo que reconhecem como 'o algoritmo'. A 'exaustão'caracteriza-se por um sentimento permanente de insatisfação, desânimo e esgotamento, ausência de criatividade, medo de penalidades das plataformas e de 'não dar conta'.

This work aims to articulate the notions of technology, work, health and digital influencers and claim this articulation as an object of investigation for the field of communication. Specifically, we seek to understand the particularities of the exhaustion experienced by digital influencers from a literature review and exposition of examples (obtained by spontaneous observation). As a result, the notion of 'algorithmic exhaustion' is proposed, a sensation reported by digital influencers that one is going through 'psychological problems' generated by the pace of work dictated by what they recognize as 'the algorithm'. 'Exhaustion' is characterized by a permanent feeling of dissatisfaction, discouragement and exhaustion, lack of creativity, fear of platform penalties and 'not getting it done'.

Este trabajo tiene como objetivo articular las nociones de tecnología, trabajo, salud e influencers digitales y reivindicar esa articulación como objeto de investigación para el campo de la comunicación. En concreto, buscamos comprender las particularidades del agotamiento que experimentan los influencers digitales a partir de una revisión bibliográfica y exposición de ejemplos (obtenidos por observación espontánea). Como resultado, se propone la noción de 'agotamiento algorítmico', sensación reportada por influencersdigitales de que se está pasando por 'problemas psicológicos' generados por el ritmo de trabajo dictado por lo que reconocen como 'el algoritmo'. El agotamiento se caracteriza por un sentimiento permanente de insatisfacción, desánimo y agotamiento, falta de creatividad, miedo a las sanciones de la plataforma y al 'no hacerlo'.

Predição de choque séptico e hipovolêmico em pacientes de unidade de terapia intensiva com o uso de machine learning / Prediction of septic and hypovolemic shock in intensive care unit patients using machine learning

RESUMO Objetivo: Criar e validar um modelo de predição de choque séptico ou hipovolêmico a partir de variáveis de fácil obtenção coletadas na admissão de pacientes internados em uma unidade de terapia intensiva. Métodos: Estudo de modelagem preditiva com dados de coorte concorrente realizada em um hospital do interior do nordeste brasileiro. Foram incluídos pacientes com 18 anos ou mais sem uso de droga vasoativa no dia da admissão e que foram internados entre novembro de 2020 e julho de 2021. Foram testados os algoritmos de classificação do tipo Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting e XGBoost para a construção do modelo. O método de validação utilizado foi o k-fold cross validation. As métricas de avaliação utilizadas foram recall, precisão e área sob a curva Receiver Operating Characteristic. Resultados: Foram utilizados 720 pacientes para criação e validação do modelo. Os modelos apresentaram alta capacidade preditiva com área sob a curva Receiver Operating Characteristic de 0,979; 0,999; 0,980; 0,998 e 1,00 para os algoritmos de Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting e XGBoost, respectivamente. Conclusão: O modelo preditivo criado e validado apresentou elevada capacidade de predição do choque séptico e hipovolêmico desde o momento da admissão de pacientes na unidade de terapia intensiva.

ABSTRACT Objective: To create and validate a model for predicting septic or hypovolemic shock from easily obtainable variables collected from patients at admission to an intensive care unit. Methods: A predictive modeling study with concurrent cohort data was conducted in a hospital in the interior of northeastern Brazil. Patients aged 18 years or older who were not using vasoactive drugs on the day of admission and were hospitalized from November 2020 to July 2021 were included. The Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting and XGBoost classification algorithms were tested for use in building the model. The validation method used was k-fold cross validation. The evaluation metrics used were recall, precision and area under the Receiver Operating Characteristic curve. Results: A total of 720 patients were used to create and validate the model. The models showed high predictive capacity with areas under the Receiver Operating Characteristic curve of 0.979; 0.999; 0.980; 0.998 and 1.00 for the Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting and XGBoost algorithms, respectively. Conclusion: The predictive model created and validated showed a high ability to predict septic and hypovolemic shock from the time of admission of patients to the intensive care unit.

Una nueva perspectiva en rinosinusitis: EPOS 2020 / A new perspective on rhinosinusitis: EPOS 2020

Resumen EPOS 2020 (European Position Paper on Rhinosinusitis and Nasal Polyps 2020) es una guía clínica desarrollada por un grupo profesionales expertos en el área rinosinusal de la Sociedad Europea de Rinología, que corresponde a la última actualización de sus versiones anteriores (2005, 2007 y 2012). El objetivo principal del documento es entregar recomendaciones claras basadas en la mejor evidencia disponible y algoritmos de manejo concisos para las patologías de rinosinusitis aguda y crónica tanto en adultos como en pacientes pediátricos. Algunas de las novedades más importantes de esta guía, son: nueva clasificación de rinosinusitis crónica en primarias y secundarias, rinosinusitis crónica en pediatría, nuevos conceptos en cirugía sinusal, entre otros. También enfatiza la importancia de manejo multidisciplinario de la patología, incluyendo el autocuidado del paciente, inclusive promoviendo el uso de medicamentos de venta libre, antes del manejo médico en niveles escalonados de atención. El objetivo de esta revisión es dar a conocer de manera resumida el manejo de rinosinusitis aguda y crónica en adultos propuesta en esta guía.

Abstract EPOS 2020 (European Position Paper on Rhinosinusitis and Nasal Polyps 2020) is a clinical guide developed by a group of professional experts in the rhinosinusal area of the European Society of Rhinology, which corresponds to the latest update of its previous versions (2005, 2007 and 2012). The main objective of the document is to bring clear recommendations based on the best available evidence and concise management algorithms for the pathologies of acute and chronic rhinosinusitis in both adults and pediatric patients. Some of the most important novelties of this guide are: new classification of chronic rhinosinusitis in primary and secondary, chronic rhinosinusitis in pediatrics, new concepts in sinus surgery, among others. It also emphasizes the importance of multidisciplinary management of the pathology, including self-care of the patient, promoting the use of over-the-counter medications, before medical management at tiered levels of care. The objective of this review is to present in a summarized way the management of acute and chronic rhinosinusitis in adults proposed in this guide.

Inteligencia artificial en la evaluación y manejo de pacientes con epilepsia / Artificial intelligence in the evaluation and management of patients with epilepsy

RESUMEN La epilepsia es una enfermedad que frecuentemente conlleva significativos niveles de morbi-mortalidad, afecta seriamente la calidad de vida y, en cerca de un tercio de los pacientes, es refractaria a diversos tratamientos. La inteligencia artificial (IA) ha beneficiado el estudio, tratamiento y pronóstico de los pacientes con epilepsia a través de los años. Estos logros abarcan diagnóstico, predicción de crisis automatizada, monitoreo avanzado de crisis epilépticas y electroencefalograma, uso de recursos genéticos en manejo y diagnóstico, algoritmos en imagen y tratamiento, neuromodulación y cirugía robótica. La presente revisión explica de forma práctica los avances actuales y futuros de la inteligencia artificial, rama de la ciencia que ha mostrado resultados prometedores en el diagnóstico y tratamiento de pacientes con epilepsia.

SUMMARY Epilepsy is a condition that frequently coexists with significant morbi-mortality levels, seriously affects the quality of life and, in up to one third of patients, is refractory to a variety of treatment approaches. Artificial intelligence (AI) has largely benefitted the study, treatment, and prognosis of patients with epilepsy through the course of recent years. These achievements applied the fields of diagnosis, automated seizure prediction, advanced seizure monitoring and electroencephalogram, use of genetics in diagnosis and management, imaging algorithms in the treatment, neuromodulation, and robotic surgery. This review conveys the actual and future directions of AI. a branch of science that has shown promising results in the treatment and diagnosis of patients with epilepsy.

Inteligência artificial na fisiologia coronária: onde estamos? / Artificial intelligence in coronary physiology: where do we stand?

O uso da fisiologia coronariana invasiva na seleção de indivíduos para revascularização coronariana foi estabelecido nas orientações atuais para manejo da doença arterial coronariana estável. Em comparação com a angiografia isolada, a fisiologia coronariana provou melhorar os resultados clínicos e a relação custo-efetividade no processo de revascularização. Ensaios controlados randomizados, no entanto, questionaram a eficácia do teste de isquemia na seleção de indivíduos para revascularização. Após uma intervenção coronária percutânea com sucesso angiográfico, 20 a 40% dos pacientes apresentaram angina persistente ou recorrente. A inteligência artificial é definida como o uso de vários algoritmos e conceitos computacionais para realizar tarefas complexas de maneira eficiente. Pode ser classificada em dois tipos: abordagens não supervisionadas e supervisionadas. O aprendizado supervisionado é usado principalmente nas tarefas de regressão e classificação, e nele é realizado um mapeamento otimizado entre variáveis de saída e entrada pareadas para executar as tarefas. Em contraste com isso, o aprendizado não supervisionado funciona de maneira diferente. Nesse aprendizado, os dados das variáveis de saída não estão disponíveis, e outros clusters e relações entre os dados de entrada são descobertos, usando-se vários algoritmos. Para se adquirir uma representação mais abstrata dos dados, a tecnologia de aprendizado profundo que utiliza as redes neurais multicamadas domina o aprendizado artificial atualmente.

The use of invasive coronary physiology to select individuals for coronary revascularization has been established in current guidelines for the management of stable coronary artery disease. Compared to angiography alone, coronary physiology has been proven to improve clinical outcomes and cost-effectiveness in the revascularization process. Randomized controlled trials, however, have questioned the efficacy of ischemia testing in selecting individuals for revascularization. After an angiographically successful percutaneous coronary intervention, 20 to 40% of patients experienced persistent or recurrent angina. Artificial intelligence is defined as the usage of various algorithms and computational concepts to perform the complex tasks in an efficient manner. It can be classified into two types: unsupervised and supervised approaches. Supervised learning is majorly used for the regression and classification tasks, and in this optimized mapping between output variables and paired input is carried out to perform the tasks. In contrast to this, unsupervised learning works in the different manner. In unsupervised learning, output variables data is not available and further clusters and relations between input data are found out by using the various algorithms. To acquire more abstract representation of data, deep learning technology, which uses the multilayer neural networks, dominates the artificial learning nowadays.

Enfermedad celíaca: un reto diagnóstico en Colombia / Celiac disease: a diagnostic challenge in Colombia

Introducción: la enfermedad celíaca (EC) es una patología sistémica inmunomediada por el gluten en la dieta en personas genéticamente susceptibles con un amplio rango de manifestaciones clínicas, respuesta serológica específica y un daño variable de la mucosa intestinal. Objetivo: revisar la fisiopatología, manifestaciones clínicas, diagnóstico, tratamiento, seguimiento y pronóstico de la EC, resaltando la importancia de reconocerla y proponer un algoritmo diagnóstico para la población colombiana. Materiales y métodos: revisión crítica de la literatura científica en las bases de datos Medline y buscadores específicos PUBMED, SCIENCE DIRECT, SCIELO, filtrando resultados a revisiones sistemáticas, metaanálisis, ensayos controlados aleatorios y guías de práctica clínica, con un total de 1209 artículos, de los cuales se priorizaron 53. Resultados y discusión: la prevalencia de la EC viene en aumento en países en vía de desarrollo. El diagnóstico tiene tres pilares fundamentales: la identificación de casos de alto riesgo o sospecha por manifestaciones clínicas, un perfil serológico de anticuerpos específicos y hallazgos histológicos característicos. El tratamiento se basa en una dieta sin gluten, en la detección temprana de complicaciones y el manejo de las alteraciones nutricionales. Conclusión: en Colombia no existen protocolos de diagnóstico y tratamiento de la EC, como tampoco una legislación clara con respecto al etiquetado de productos libres de gluten. Hay que establecer estrategias para impactar el curso natural de la enfermedad, las morbilidades asociadas y la calidad de vida de los pacientes.

Introduction: celiac disease (CD) is a systemic diet-gluten-immune-mediated enteropathy occurring in genetically susceptible individuals featuring a broad range of clinical manifestations, a specific serological response and variable intestinal mucosal damage. Objective: to review CD pathophysiology, clinical manifestations, diagnosis, treatment, follow-up and prognosis, highlighting the importance of awareness about this disorder and development of a diagnostic algorithm for Colombian population. Materials and methods: scientific literature critical review in the Medline databases and PUBMED, SCIENCE DIRECT, SCIELO specific search engines, using filters to retrieve systematic reviews, metanalyses, randomized controlled trials and clinical practice guidelines, finding 1209 articles, prioritizing 53. Results and discussion: the prevalence of CD is increasing in developing countries. Diagnosis is based on 3 fundamental pillars: identification of higher-risk populations or suspicion based on clinical manifestations, serological profile of specific antibodies and characteristic histological findings. Treatment is based on a gluten-free diet, early detection of complications and nutritional alterations management. Conclusion: there are no CD diagnosis and treatment protocols, nor clear regulations on labelling gluten-free products, in Colombia. Establishing strategies to impact the natural course of CD, associated morbidities and quality of life, is required

Aplicabilidade de algoritmo de apoio à decisão na avaliação perineal para o parto / Aplicabilidad de algoritmo para respaldar la decisión en la evaluación perineal para el parto / Applicability of decision support algorithm in perineal assessment for childbirth

Resumo Objetivo Desenvolver um algoritmo para avaliação perineal na assistência ao parto e aferir sua aplicabilidade e acurácia utilizando um protótipo de sistema de suporte à decisão. Métodos Pesquisa aplicada de desenvolvimento tecnológico, constituída pela construção de algoritmo, avaliação por profissionais com expertise na área, criação de um protótipo de Sistema de Apoio à Decisão usando ferramentas on-line e avaliação de sua aplicabilidade e acurácia durante a assistência a 305 partos realizados por enfermeiros. Os dados foram analisados por estatística descritiva, teste Qui-quadrado e exato de Fisher além do coeficiente de Kappa para avaliar a concordância entre o procedimento indicado pelo sistema e o realizado pelo profissional. Resultados Houve concordância entre a sugestão do algoritmo e a decisão do profissional em 93,1% dos partos; em 6,9% o profissional decidiu caminhos opostos ao recomendado. Os profissionais que optaram por seguir a sugestão do algoritmo obtiveram como desfecho a integridade perineal ou a ocorrência de lacerações de 1°grau. Os que optaram por não seguir a recomendação houve ocorrência de lacerações de 2º ou 3º graus em 28,6% das parturientes. Já na análise de acurácia, o algoritmo sugeriu que a episiotomia deveria ser realizada em 45 dos 305 partos assistidos. Verificou-se associação entre divergências de conduta e número de eventos adversos (p=0,001). Conclusão O algoritmo mostrou-se ferramenta útil para a avaliação perineal na assistência ao parto.

Resumen Objetivo Desarrollar un algoritmo para la evaluación perineal en la asistencia al parto y determinar su aplicabilidad y precisión utilizando un prototipo de sistema para respaldar la decisión. Métodos Investigación aplicada de desarrollo tecnológico, constituida mediante la construcción del algoritmo, evaluación de profesionales con experiencia en el área, creación de un prototipo de Sistema para Respaldar la Decisión usando herramientas en línea y evaluación de su aplicabilidad y precisión durante la atención a 305 partos realizados por enfermeros. Los datos fueron analizados mediante estadística descriptiva, prueba χ2 de Pearson y prueba exacta de Fisher, además del coeficiente Kappa para evaluar la concordancia entre el procedimiento indicado por el sistema y el realizado por el profesional. Resultados Hubo concordancia entre la sugerencia del algoritmo y la decisión del profesional en el 93,1 % de los partos, en el 6,9 % el profesional decidió un camino opuesto al recomendado. Los profesionales que optaron por seguir la sugerencia del algoritmo obtuvieron como resultado la integridad perineal o episodios de desgarro de primer grado. Los que optaron por no seguir la recomendación, tuvieron episodios de desgarros de segundo y tercer grado en el 28,6 % de las parturientas. Por otro lado, en el análisis de precisión, el algoritmo sugirió que la episiotomía debería ser realizada en 45 de los 305 partos atendidos. Se verificó relación entre divergencias de conducta y número de eventos adversos (p=0,001). Conclusión El algoritmo demostró ser una herramienta útil para la evaluación perineal en la atención a partos.

Abstract Objective To develop an algorithm for perineal assessment in childbirth care and assess its applicability and accuracy using a decision support system prototype. Methods This is applied research of technological development, consisting of the construction of an algorithm, assessment by professionals with expertise in the area, creation of a Decision Support System prototype using online tools and assessment of its applicability and accuracy during care for 305 childbirths performed by nurses. Data were analyzed using descriptive statistics, chi-square and Fisher's exact tests, in addition to the Kappa coefficient to assess the agreement between the procedure indicated by the system and that performed by professionals. Results There was agreement between the algorithm's suggestion and professional decision in 93.1% of childbirths. In 6.9%, professionals decided opposite paths to the recommended one. The professionals who chose to follow the algorithm's suggestion had perineal integrity or the occurrence of first-degree tear as an outcome. Those who chose not to follow the recommendation had second- or third-degree tears in 28.6% of parturient women. In the accuracy analysis, the algorithm suggested that episiotomy should be performed in 45 of the 305 assisted childbirths. There was an association between divergences in conduct and the number of adverse events (p=0.001). Conclusion The algorithm proved to be a useful tool for perineal assessment in childbirth care.

Algoritmos para manejo de cicatrizes: a importância da sistematização de condutas / Algorithms for the management of scars: the importance of systematizing behaviors

■ RESUMO Introdução: As cicatrizes patológicas ocorrem a partir de hiperproliferaçãoo de fibroblastos, podendo ser classificadas em cicatrizes hipertróficas e queloides, basicamente as cicatrizes hipertróficas não crescem além dos limites da ferida original, enquanto os queloides crescem horizontalmente de forma nodular. Apesar da diversidade de instrumentos utilizados para orientar a prevenção, tratamento e seguimento de cicatrizes patológicas, existe a necessidade de instrumentos que contemplem realidades locais. O objetivo é realizar uma revisão narrativa de literatura sobre algoritmos para manejo de cicatrizes e criar um algoritmo atualizado. Métodos: Estudo descritivo de revisão narrativa de literatura, sendo realizado uma pesquisa nas bases de dados PubMed, SciELO, LILACS, MEDLINE e Cochrane, no período de novembro de 2010 até novembro de 2020, publicados nos idiomas inglês, português e espanhol. Os descritores utilizados foram: "cicatrix", "keloid", "algorithms" e "wound healing". A seleção da amostra consistiu da identificação dos artigos, leitura dos títulos e resumos e seleção de estudos relacionados ao tema e, posteriormente, foi realizada a leitura na íntegra dos estudos selecionados e classificação segundo os critérios de elegibilidade. Resultados: Foram encontrados 209 artigos sendo eliminados 116 devido duplicidade resultando em 45 artigos. Foram identificados um total de 8 artigos que preencheram os critérios de inclusão e após análise e reunião de consenso foram excluídos quatro artigos devido à ausência de algoritmos com rigor científico sendo este estudo composto de quatro artigos. Conclusão: Foram encontrados quatro algoritmos na revisão de literatura que resultaram na elaboração de um algoritmo atualizado para cicatrizes.

■ ABSTRACT Introduction: Pathological scars occur from the hyperproliferation of fibroblasts and can be classified into hypertrophic scars and keloids. Basically, hypertrophic scars do not grow beyond the limits of the original wound, while keloids grow horizontally in a nodular form. Despite the diversity of instruments used to guide the prevention, treatment and follow-up of pathological scars, there is a need for instruments that address local realities. The objective is to carry out a narrative review of the literature on scar management algorithms and create an updated algorithm. Methods: Descriptive study of narrative literature review, with a search in PubMed, SciELO, LILACS, MEDLINE and Cochrane databases, from November 2010 to November 2020, published in English, Portuguese and Spanish. The descriptors used were: "cicatrix," "keloid," "algorithms," and "wound healing." The sample selection consisted of identifying the articles, reading the titles and abstracts, and selecting studies related to the topic. Subsequently, the full reading of the selected studies and classification according to the eligibility criteria were carried out. Results: 209 articles were found, and 116 were eliminated due to duplicity, resulting in 45 articles. A total of 8 articles that met the inclusion criteria were identified. Four articles were excluded after analysis and consensus meeting due to the absence of algorithms with scientific rigor; this study is composed of four articles. Conclusion: Four algorithms were found in the literature review that resulted in the development of an updated algorithm for scars.

Improved biological image tracking algorithm of athlete's cervical spine health / Algoritmo aprimorado de rastreamento de imagens biológicas da saúde da coluna cervical do atleta / Algoritmo mejorado de seguimiento de imágenes biológicas de la salud de la columna cervical del atleta

ABSTRACT Introduction This paper research an improved biological image tracking algorithm of athlete's cervical spine health under color feedback. Objective A new algorithm is proposed to improve the accuracy of detection and tracking. Methods In this study, the first thing is to apply the color feedback algorithm to improve and optimize the Improved Camshift algorithm. The optimized algorithm was used to track the center of the image, and the video was processed frame by frame. The center position of the tracking frame was obtained. Results The average number of head twists per person is 39 times. Among the three groups, children twisted the least, and older adults twisted the most. Conclusion The algorithm proposed in this study has certain effectiveness and superiority and can be well applied to detecting the number of head twists during exercise. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Introdução Este artigo investiga um algoritmo aprimorado para rastrear imagens biológicas da saúde da coluna cervical do atleta sob feedback de cores. Objetivo Um novo algoritmo é proposto para melhorar a precisão de detecção e monitoramento. Métodos neste estudo, primeiro aplicamos o algoritmo de feedback de cores para otimizar o algoritmo Camshift aprimorado. O algoritmo otimizado foi usado para rastrear o centro da imagem e o vídeo foi processado quadro a quadro. A posição central do quadro de rastreamento foi obtida. Resultados o número médio de voltas da cabeça por pessoa é 39 vezes. Entre os três grupos, as crianças viraram menos e os adultos mais velhos viraram mais. Conclusão O algoritmo proposto neste estudo tem alguma eficácia e superioridade e pode ser bem aplicado para detectar o número de giros da cabeça durante o exercício. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos: investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Introducción Este artículo investiga un algoritmo mejorado de seguimiento de imágenes biológicas de la salud de la columna cervical del atleta bajo retroalimentación de color. Objetivo Se propone un nuevo algoritmo para mejorar la precisión de la detección y el seguimiento. Métodos En este estudio, lo primero es aplicar el algoritmo de retroalimentación de color para optimizar el algoritmo Camshift mejorado. El algoritmo optimizado se utilizó para rastrear el centro de la imagen y el video se procesó cuadro por cuadro. Se obtuvo la posición central del marco de seguimiento. Resultados El número medio de giros de cabeza por persona es 39 veces. Entre los tres grupos, los niños eran los que menos giraban y los adultos mayores eran los que más. Conclusión El algoritmo propuesto en este estudio tiene cierta efectividad y superioridad y se puede aplicar bien para detectar el número de giros de cabeza durante el ejercicio. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos: investigación de los resultados del tratamiento.

Analysis of ultrasound image biological image algorithm in the restoration of muscle group movement function / Análise do algoritmo de imagem biológica por ultrassom na restauração da função de movimento do grupo muscular / Análisis del algoritmo de imágenes biológicas de imágenes de ultrasonido en la restauración de la función de movimiento del grupo muscular

ABSTRACT Objective: By studying the recognition effect of ultrasonic biological image data analysis on muscle group motion function, the evaluation value and significance of ultrasonic biomedical image combination algorithm on muscle group motion function are discussed. Methods: A Gabor filtering algorithm is proposed to smooth the original image. The MVEF algorithm is used to enhance the ultrasonic image and binary further the image again. Using the principle of the Hove transform, the thickness of the muscle is automatically estimated. Results: The square of correlation coefficients of the manual measurement method, Gabor filtering algorithm and MVEF algorithm are 91.3%, 91.3% and 87.8%, respectively. The difference between the manual measurement and the estimation based on the Gabor filtering algorithm is 1.45 ± 0.48mm. The difference between the results of manual measurement and the MVEF algorithm is 1.38 ± 0.56mm. The computation time of the MVEF algorithm and Gabor algorithm are 5 seconds and 0.3 seconds, respectively. Conclusions: The algorithm proposed in this study can effectively measure the muscle thickness, fast, convenient and accurate, and can reflect the contractility of skeletal muscle well, which is of great value for the recognition and evaluation of muscle group movement function. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Objetivo: Ao estudar o efeito de reconhecimento da análise de dados de imagem biológica ultrassônica na função de movimento do grupo muscular, o valor de avaliação e a importância do algoritmo de combinação de imagem biomédica ultrassônica na função de movimento do grupo muscular são discutidos. Métodos: Um algoritmo de filtragem Gabor é proposto para suavizar a imagem original. O algoritmo MVEF é usado para aprimorar ainda mais a imagem ultrassônica e binar a imagem novamente. Usando o princípio da transformada de H ove, a espessura do músculo é automaticamente estimada. Resultados: O quadrado dos coeficientes de correlação do método de medição manual, algoritmo de filtragem Gabor e algoritmo MVEF são 91,3%, 91,3% e 87,8%, respectivamente. A diferença entre a medição manual e a estimativa baseada no algoritmo de filtragem Gabor é 1,45 ± 0,48 mm. A diferença entre os resultados da medição manual e o algoritmo MVEF é de 1,38 ± 0,56 mm. O tempo de cálculo do algoritmo MVEF e do algoritmo Gabor é de 5 segundos e 0,3 segundos, respectivamente. Conclusões: O algoritmo proposto neste estudo pode medir efetivamente a espessura muscular, de forma rápida, conveniente e precisa, e pode refletir bem a contratilidade do músculo esquelético, o que é de grande valor para o reconhecimento e avaliação da função de movimento do grupo muscular. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Objetivo: Al estudiar el efecto de reconocimiento del análisis de datos de imágenes biológicas ultrasónicas sobre la función del movimiento del grupo muscular, se discuten el valor de evaluación y la importancia del algoritmo de combinación de imágenes biomédicas ultrasónicas sobre la función del movimiento del grupo muscular. Métodos: Se propone un algoritmo de filtrado de Gabor para suavizar la imagen original. El algoritmo MVEF se utiliza para mejorar aún más la imagen ultrasónica y volver a binar la imagen. Utilizando el principio de la transformada de H ove, el grosor del músculo se estima automáticamente. Resultados: El cuadrado de los coeficientes de correlación del método de medición manual, el algoritmo de filtrado de Gabor y el algoritmo MVEF son 91,3%, 91,3% y 87,8%, respectivamente. La diferencia entre la medición manual y la estimación basada en el algoritmo de filtrado de Gabor es de 1,45 ± 0,48 mm. La diferencia entre los resultados de la medición manual y el algoritmo MVEF es 1,38 ± 0,56 mm. El tiempo de cálculo del algoritmo MVEF y el algoritmo de Gabor son 5 segundos y 0,3 segundos respectivamente. Conclusiones: El algoritmo propuesto en este estudio puede medir eficazmente el grosor muscular, de forma rápida, conveniente y precisa, y puede reflejar bien la contractilidad del músculo esquelético, lo cual es de gran valor para el reconocimiento y evaluación de la función del movimiento de grupos musculares. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.

Algorithms for clinical assessment of the cervical spine in patients with severe trauma: a mixed-method analyzis / Algoritmos de avaliação clínica da coluna cervical em pacientes com traumatismo grave: uma análise mista / Algoritmos de evaluación clínica de la columna cervical en pacientes con traumatismo grave: un análisis mixto

ABSTRACT Objective: Cervical trauma is an important cause of morbidity and mortality, affecting 2% of patients admitted to emergency units. Therefore, this study aims to compare the use of two clinical cervical spine evaluation algorithms, the Canadian C-Spine Rule (CCR) and the National Emergency X-radiography Utilization Study (NEXUS). Methods: A descriptive study of the use of the two algorithms by medical residents in the initial assessment of severely traumatized patients admitted to the regional emergency unit was conducted. The evaluation of the indication for imaging tests and the positive predictive value of the algorithms were the parameters analyzed. Finally, the residents answered a questionnaire evaluating the applicability, degree of confidence and advantages of both flowcharts. Results: There was no significant difference between the number of indications for imaging or their predictive values. In the analysis of the questionnaires, the CCR proved to be more reliable and the NEXUS more applicable, and the positive and negative points of applying each of them were highlighted. Conclusion: It is concluded that the two methods are similar in detecting injuries and optimizing the use of imaging exams, being equally indicated to evaluate cervical trauma. However, the technical specifics of each must be taken into account when deciding which to use. Level of evidence IV; Descriptive Study.

RESUMO Objetivo: O trauma cervical é uma importante causa de morbidade e mortalidade, com acometimento de 2% dos pacientes admitidos nas unidades de emergência. Assim sendo, a pesquisa visa comparar a utilização de dois algoritmos clínicos de avaliação da coluna cervical: Canadian C-Spine Rule (CCR) e National Emergency X-radiography Utilization Study (NEXUS). Métodos: Foi realizado um estudo descritivo da utilização dos dois algoritmos por médicos residentes na avaliação inicial de pacientes traumatizados graves admitidos na unidade de emergência regional. A avaliação da indicação de exames de imagem e do valor preditivo positivo dos algoritmos foram os parâmetros analisados. Por fim, os residentes responderam a um questionário de avaliação da aplicabilidade, grau de confiança e vantagens de ambos os fluxogramas. Resultados: Não houve diferença significativa entre os números de indicação para imagem nem dos valores preditivos. Na análise do questionário, o CCR mostrou-se mais confiável e o NEXUS foi mais aplicável, sendo destacados os pontos positivos e negativos da aplicação de cada um deles. Conclusões: Conclui-se que houve semelhança na detecção de lesões e otimização da utilização de exames de imagem entre os dois métodos, sendo igualmente indicados para avaliação de traumatismo cervical, contudo cada um tem especificidades técnicas que devem ser levadas em conta no momento da escolha. Nível de evidência IV; Estudo descritivo.

RESUMEN Objetivo: El trauma cervical es una importante causa de morbilidad y mortalidad, con acometimiento de 2% de los pacientes admitidos en las unidades de emergencia. Siendo así, la investigación tiene como objetivo comparar el uso de dos algoritmos clínicos de evaluación de la columna cervical: Canadian C-Spine Rule (CCR) y National Emergency X-radiography Utilization Study (NEXUS). Métodos: Fue realizado un estudio descriptivo del uso de los dos algoritmos por médicos residentes en la evaluación inicial de los pacientes traumatizados graves admitidos en la unidad de emergencia regional. La evaluación de la indicación de exámenes de imagen y del valor predictivo positivo de los algoritmos fueron los parámetros analizados. Finalmente, los residentes respondieron un cuestionario de evaluación de la aplicabilidad, grado de confianza y ventajas de ambos diagramas de flujo. Resultados: No hubo diferencia significativa entre los números de indicación para imagen ni de los valores predictivos. En el análisis del cuestionario, el CCR se mostró más confiable y el NEXUS fue más aplicable, siendo destacados los puntos positivos y negativos de la aplicación de cada uno de ellos. Conclusiones: Se concluye que hubo semejanza en la detección de lesiones y optimización del uso de exámenes de imagen entre los dos métodos, siendo igualmente indicados para la evaluación de traumatismo cervical, aunque cada uno tiene especificidades técnicas que deben ser llevadas en cuenta en el momento de elegir. Nivel de evidencia IV; Estudio descriptivo.