Adaptação e validação da Planned Happenstance Career Inventory (PHCI) para universitários brasileiros / Adaptation and validation of the Planned Happenstance Career Inventory (PHCI) for Brazilian university Students / Adaptación y validación del Planned Happenstance Career Inventory (PHCI) para estudiantes universitarios Brasileños

A Happenstance Learning Theory é um modelo teórico que pretende explicar as diferentes trajetórias de vida das pessoas a partir dos eventos não planejados, focando-se na imprevisibilidade do desenvolvimento de carreira. Pressupõe-se que é possível se planejar para o acaso, avaliando-se as competências para tal por meio de cinco dimensões: Otimismo, Flexibilidade, Curiosidade, Persistência e Assumir riscos. O objetivo deste artigo é apresentar um estudo de tradução e adaptação da escala PHCI para o Brasil, bem como uma análise fatorial exploratória, análise confirmatória e consistência interna da escala. A escala foi aplicada online em 511 estudantes universitários. O conjunto de resultados da análise da estrutura interna aponta para uma estrutura de quatro fatores, diferente da proposta original da escala, unindo Persistência e Assumir riscos em uma única dimensão, com precisão variando entre 0,59 e 0,80. Discute-se a configuração dos fatores na amostra brasileira e possíveis diferenças culturais nos resultados.(AU)

The happenstance learning theory is a theoretical model which explains the different life trajectories due to life's non-planned events, focusing on career unpredictability. The theory assumes that it is possible to plan for chance, and five dimensions are used to assess the competences for this purpose: Optimism, Flexibility, Curiosity, Persistence and Risk taking. This article presents a translation and adaptation study of the PHCI scale for Brazil, as well as Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analyses and reliability. A total of 511 university students answered the scale online. The set of results of the analysis of the internal structure indicated a four-factor structure, different from the original proposal of the scale, combining Persistence and Risk taking in a single dimension, with reliability ranging between .59 and .80. We discuss the composition of the factors in the Brazilian sample and possible cultural differences in the results.(AU)

La Happenstance Learning Theory es un modelo teórico que pretende explicar las diferentes trayectorias vitales de las personas a partir de acontecimientos no planificados, centrándose en la imprevisibilidad del desarrollo profesional. Se asume que es posible planificar el azar, evaluando las habilidades para ello, a través de cinco dimensiones: Optimismo, Flexibilidad, Curiosidad, Persistencia y Asunción de riesgos. El objetivo de este artículo es presentar un estudio de traducción y adaptación de la escala PHCI para Brasil, así como un análisis factorial exploratorio, análisis confirmatorio y consistencia interna de la escala. La escala se aplicó en línea a 511 estudiantes universitarios. El conjunto de resultados del análisis de la estructura interna apunta a una estructura de cuatro factores, diferente de la propuesta original de la escala, uniendo Persistencia y Asumir riesgos en una sola dimensión, con una precisión oscilando entre .59 y .80. Se discute la configuración de factores en la muestra brasileña y posibles diferencias culturales en los resultados.(AU)

Sobre o jogo do amor e do azar / Considerations on the game of love and chance

Este artigo discute o estatuto conferido ao acaso nos jogos de azar e do encontro amoroso faltoso, tendo como paradigma as descrições de Alexis, personagem principal e, em parte, autobiográfico de Dostoiévski em Um jogador (1866b). A atmosfera de apostas e riscos em todos os níveis da trama permite destacar os aspectos em que se entrecruzam o amor e o jogo como no ditado universal: sorte em um, azar no outro. A aposta na transformação (pelo jogo ou pelo amor) e a repetição são, então, discutidas pela via do desejo de reconhecimento e dos conceitos de narcisismo e ideal do eu. São igualmente exploradas as estratégias da posição masoquista da escravidão voluntária, que exibem o jogador como joguete, objeto ordinário. O texto é finalizado com algumas considerações sobre o autor russo e o texto que Freud (1928) a ele consagrou, Dostoiévski e o parricídio...

This article discusses the role conferred to chance in gambling and wrongful tryst, taking as a basis the descriptions of Alexis, the main character of Dostoyevsky’s partly autobiographical novel, The gambler (1866b). The atmosphere of bets and risks at all levels of the plot makes it possible to highlight aspects where love and gambling intertwine as the well-known saying goes: lucky at cards, unlucky in love. The bet on transformation (by gambling or by love) and the manifest repetition are then discussed via the desire for recognition and the concepts of narcissism and ego ideal. Furthermore, the discussion examines the strategies of the masochistic position of voluntary slavery that reveal the player as a plaything, an ordinary object. The article concludes with some considerations on the russian author and the text that Freud (1928) devoted to him, Dostoyevsky and parricide...

Este artículo discute el estatuto conferido al acaso en los juegos de azar y del encuentro amoroso faltoso, teniendo como paradigma las descripciones de Alexis, personaje principal y en parte autobiográfico de Dostoiévski en Un jugador (1866b). La atmósfera de apuestas y riesgos en todos los niveles de la trama permite destacar los aspectos en que se entrecruzan el amor y el juego como en el dictado universal: suerte en uno, azar en el otro. La apuesta en la transformación (por el juego o por el amor) y la repetición son así discutidas por la vía del deseo de reconocimiento y de los conceptos del narcisismo e ideal del Yo. Son igualmente exploradas las estrategias de la posición masoquista de la esclavitud voluntaria, que exhiben el jugador como juguete, objeto ordinario. El texto se concluye con algunas consideraciones sobre el autor ruso y el texto que Freud (1928) le consagró, Dostoiévski y el parricidio...

Caminata al aza predictiva de la dinámica de oesidad: predicciones de obesidaad y sobrepeso en la población infantil de Colombia y de variación peso/talla y peso/edad en México / Predictive ranomm walk of obesity dynamic and redictions of obesity and overwweight in children from Colombia and weight/height and weight/age variation in Mexico / Caminhada prvisõões preditivos dinâmicas aleatórias de obesiade e sobrepesoo e obesidade em crianças na Colômbia e variação de peso / estatura e peso / idade noMééxico

La obesidad y el sobrepeso constituyen problemas de salud pública tanto a nivel mundial como en América Latina. La teoría de la probabilidad y la caminata al azar probabilista han sido base para el desarrollo de predicciones de la dinámica de diferentes epidemias. En este trabajo se estudió el crecimiento de la obesidad en cuatro países con base en la caminata al azar, para confirmar la capacidad de la metodología para describir y predecir esta dinámica específica, y se desarrollaron simulaciones de variables asociadas al estudio de sobrepeso y obesidad en Colombia y México, proyectando una predicción al 2015. Se estudiaron tasas de obesidad de Estados Unidos, Finlandia, Australia e Inglaterra desde 1982 a 1996, en analogía con una caminata al azar probabilista, evaluando su capacidad predictiva para el año 1997. Posteriormente se desarrollaron simulaciones de la dinámica de sobrepeso y obesidad en Colombia con base en reportes reales de los años 2005 y 2010 de acuerdo con el índice de masa corporal (IMC), así como simulaciones de la dinámica de peso/talla y peso/edad en la población mexicana de menores de 0 a 5 años, dividida en cuatro regiones, con base en los reportes de 1999 y 2006, proyectándolas hasta el 2015, con base en la caminata al azar. El análisis de la dinámica de crecimiento de la obesidad con base en la caminata al azar, permite predecir cuando los índices van a permanecer estables o cuando van a subir en Estados Unidos, Finlandia, Australia e Inglaterra, logrando predicciones con un porcentaje de efectividad igual o superior al 97,85% para 1997. Las simulaciones obtenidas para México y Colombia predicen un comportamiento probable hasta el 2015, encontrando que en 2015 en Colombia las prevalencias de obesidad para niños de 0 a 9 años oscilarán entre 4,2 y 11,2, y de sobrepeso para niños entre 10 y 17 años entre 12,9 y 19,4. También se encontraron valores predictivos entre 0,1 y 7,7 para el 2015 en México en niños de 0 a 5 años, respecto a la variable de peso/talla, mientras que respecto a peso/ edad se encontraron entre 0,2 y 11,89. Se evidenció que la metodología utilizada es útil para el estudio de diferentes variables asociadas a la dinámica de obesidad y sobrepeso y sirve como base para el desarrollo de predicciones de utilidad en la toma de decisiones de salud pública.

Obesity and overweight are public health problems both globally and in Latin America. The theory of probability and probabilistic random walk have been the basis for developing predictions of the dynamics of different epidemics. In this work, the growth of obesity in four countries is studied based on the random walk, to confirm the ability of the methodology to describe and predict this specific dynamics. Besides, simulations were developed to study variables associated with overweight and obesity in Colombia and Mexico, projecting a possible prediction to 2015. We studied obesity rates in the United States, Finland, Australia and England from 1982 to 1996 in analogy with a probabilistic random walk, assessing its predictive ability for 1997.Subsequently, dynamics simulations of overweight and obesity in Colombia were developed based on actual reports of 2005 and 2010, as well as simulations of the dynamics of weight/age and weight/ height in the Mexican population younger than 0-5 years, divided into four regions, based on the reports of 1999 and 2006. All the simulations were projected to 2015, based on the random walk. The analysis of the dynamics of the obesity rates based on random walk predicts if rates will remain stable or if they will go up in the United States, Finland, Australia and England, making predictions with an effectiveness rate equal to or higher than 97.85% in 1997. The simulations obtained for Mexico and Colombia predict a probable behavior until 2015 both with a regular growth and with the random walk. It was found that in 2015 in Colombia the prevalence of obesity for children aged 0 to 9 years will range between 4.2 and 11.2, and overweight in children between 10 and 17 years will range between 12.9 and 19.4. Predictive values between 0.1 and 7.7 were also found in Mexico for 2015 in children aged 0-5 years relating to the variable weight/height, while regarding weight/age values ranging between 0.2 and 11.89 were found. It was evident that the methodology is useful for the study of different variables associated with overweight and obesity dynamics and serve as a basis for developing predictions useful in making public health decisions.

A obesidade e o sobrepeso constituem problemas de saúde pública tanto a nível mundial quanto na América Latina. A teoria da probabilidade e a caminhada ao acaso probabilista têm sido base para o desenvolvimento de predições da dinâmica de diferentes epidemias. Em este trabalho se estudou o crescimento da obesidade em quatro países com base na caminhada ao acaso para confirmar a capacidade da metodologia para descrever e predizer esta dinâmica específica, e se desenvolveram simulações de variáveis associadas ao estudo de sobrepeso e obesidade na Colômbia e no México, projetando uma predição a 2015. Estudaram-se taxas de obesidade dos Estados Unidos, da Finlândia, da Austrália e da Inglaterra desde 1982 até 1996 em analogia com uma caminhada ao acaso probabilista, avaliando sua capacidade preditiva para o ano 1997. Posteriormente se desenvolveram simulações da dinâmica de sobrepeso e obesidade na Colômbia com base em reportes reais dos anos 2005 e 2010 de acordo ao índice de massa corporal (IMC), assim como simulações da dinâmica de peso/tamanho e peso/idade na população mexicana de menores de 0 a 5 anos, dividida em quatro regiões, com base nos reportes de 1999 e 2006, projetando-as até 2015, com base na caminhada ao acaso. Análise da dinâmica de crescimento da obesidade com base na caminhada ao acaso permite predizer quando os índices vão permanecer estáveis ou quando vão subir Nos Estados Unidos, na Finlândia, na Austrália e na Inglaterra, logrando predições com uma percentagem de efetividade igual ou superior ao 97,85% para 1997. As simulações obtidas para o México e a Colômbia predizem um comportamento provávelaté 2015, encontrando que em 2015 na Colômbia as prevalências de obesidade para crianças de 0 a 9 anos oscilarão entre 4,2 e 11,2, e de sobrepeso para crianças entre 10 e 17 anos entre 12,9 e 19,4. Também se encontraram valores preditivos entre 0,1 e 7,7 para 2015 no México em crianças de 0 a 5 anos, respeito à variável de peso/tamanho, por enquanto com respeito a peso/ idade se encontraram entre 0,2 e 11,89. Evidenciou-se que a metodologia utilizada é útil para o estudo de diferentes variáveis associadas à dinâmica de obesidade e sobrepeso e serve como base para o desenvolvimento de predições de utilidade na toma de decisões de saúde pública.

O caos, o acaso e o trágico / The chaos, the hazard and the tragic

O trabalho discute a concepção de caos, de acaso e de trágico desde a Antiguidade Grega, passando pela filosofia trágica, até chegar à psicanálise.

This paper considers the concept of chaos, hazard and tragic, from the Ancient Greece, passing through the tragic philosophy, finally coming to psychoanalysis.

Comparação de métodos de imputação única e múltipla usando como exemplo um modelo de risco para mortalidade cirúrgica / Comparison of simple and multiple imputation methods using a risk model for surgical mortality as example

INTRODUÇÃO: A perda de informações é um problema frequente em estudos realizados na área da Saúde. Na literatura essa perda é chamada de missing data ou dados faltantes. Através da imputação dos dados faltantes são criados conjuntos de dados artificialmente completos que podem ser analisados por técnicas estatísticas tradicionais. O objetivo desse artigo foi comparar, em um exemplo baseado em dados reais, a utilização de três técnicas de imputações diferentes. MÉTODO: Os dados utilizados referem-se a um estudo de desenvolvimento de modelo de risco cirúrgico, sendo que o tamanho da amostra foi de 450 pacientes. Os métodos de imputação empregados foram duas imputações únicas e uma imputação múltipla (IM), e a suposição sobre o mecanismo de não-resposta foi MAR (Missing at Random). RESULTADOS: A variável com dados faltantes foi a albumina sérica, com 27,1 por cento de perda. Os modelos obtidos pelas imputações únicas foram semelhantes entre si, mas diferentes dos obtidos com os dados imputados pela IM quanto à inclusão de variáveis nos modelos. CONCLUSÕES: Os resultados indicam que faz diferença levar em conta a relação da albumina com outras variáveis observadas, pois foram obtidos modelos diferentes nas imputações única e múltipla. A imputação única subestima a variabilidade, gerando intervalos de confiança mais estreitos. É importante se considerar o uso de métodos de imputação quando há dados faltantes, especialmente a IM que leva em conta a variabilidade entre imputações para as estimativas do modelo.

INTRODUCTION: It is common for studies in health to face problems with missing data. Through imputation, complete data sets are built artificially and can be analyzed by traditional statistical analysis. The objective of this paper is to compare three types of imputation based on real data. METHODS: The data used came from a study on the development of risk models for surgical mortality. The sample size was 450 patients. The imputation methods applied were: two single imputations and one multiple imputation and the assumption was MAR (Missing at Random). RESULTS: The variable with missing data was serum albumin with 27.1 percent of missing rate. The logistic models adjusted by simple imputation were similar, but differed from models obtained by multiple imputation in relation to the inclusion of variables. CONCLUSIONS: The results indicate that it is important to take into account the relationship of albumin to other variables observed, because different models were obtained in single and multiple imputations. Single imputation underestimates the variability generating narrower confidence intervals. It is important to consider the use of imputation methods when there is missing data, especially multiple imputation that takes into account the variability between imputations for estimates of the model.