Da superfície para a profundidade: Curva de aprendizado em lifting facial profundo estendido - meus primeiros 100 casos / From Surface to Depth: Learning Curve in Extended Deep Facelift ­ my First 100 Cases

Introdução: O envelhecimento facial é um processo gradual, complexo e multifatorial. É o resultado de mudanças na qualidade, volume e posicionamento dos tecidos. Cirurgiões plásticos têm modificado sua abordagem na cirurgia do rejuvenescimento facial optando pelo plano subaponeurótico (SMAS). O objetivo deste estudo é analisar 100 casos de pacientes operados pela técnica de SMAS profundo, avaliando sua aplicabilidade e eficácia. Método: Foram avaliados 100 pacientes, submetidos a cirurgia plástica facial pela técnica de SMAS profundo - "Deep Smas", e acompanhados por 6 meses. Observou-se a satisfação dos pacientes, número de complicações, número de reoperações, riscos e vantagens da técnica. Resultados: Foram operados 100 pacientes, num período de 3 anos. A idade variou de 41 a 79 anos, sendo 95% sexo feminino. As complicações foram 8 casos (8%) de lesões de ramos do nervo facial, sendo: 4 casos lesão do zigomático, 3 casos de lesão do mandibular e 1 caso de lesão do bucal; houve 1 caso (1%) de queloide retroauricular; 1 caso (1%) de hematoma. Em relação às revisões cirúrgicas, houve 8 casos (8%) de complementação cirúrgica por insatisfação das pacientes. Houve 15% de lesões nervosas entre a 1ª e a 40ª cirurgia, 5% entre a 41ª e a 80ª, e nenhuma lesão entre o 81º e o 100º paciente. Conclusão: O lifting facial profundo ou subSMAS mostrou ser efetivo, proporcionando bons resultados estéticos. Apresenta baixa taxa de recidiva e baixa taxa de morbidade, porém, necessita de uma longa curva de aprendizagem.

Introduction: Facial aging is a gradual, complex, and multifactorial process. It is the result of changes in the quality, volume, and positioning of tissues. Plastic surgeons have modified their approach to facial rejuvenation surgery, opting for the subaponeurotic plane (SMAS). The objective of this study is to analyze 100 cases of patients operated on using the deep SMAS technique, evaluating its applicability and effectiveness. Method: 100 patients were evaluated, undergoing facial plastic surgery using the deep SMAS technique - "Deep Smas", and followed up for 6 months. Patient satisfaction, number of complications, number of reoperations, risks, and advantages of the technique were observed. Results: 100 patients were operated on over 3 years. Age ranged from 41 to 79 years, with 95% being female. The complications were 8 cases (8%) of injuries to branches of the facial nerve, of which 4 cases of zygomatic injury, 3 cases of mandibular injury, and 1 case of buccal injury; there was 1 case (1%) of post-auricular keloid; 1 case (1%) of hematoma. Regarding surgical revisions, there were 8 cases (8%) of surgical completion due to patient dissatisfaction. There were 15% of nerve injuries between the 1st and 40th surgery, 5% between the 41st and 80th, and no injuries between the 81st and 100th patient. Conclusion: Deep facial lifting or subSMAS has proven to be effective, providing good aesthetic results. It has a low recurrence rate and low morbidity rate; however, it requires a long learning curve.

Performance analysis of pretrained convolutional neural network models for ophthalmological disease classification / Análise de desempenho de modelos de rede neural convolucional pré-treinados para classificação de doenças oftalmológicas

ABSTRACT Purpose: This study aimed to evaluate the classification performance of pretrained convolutional neural network models or architectures using fundus image dataset containing eight disease labels. Methods: A publicly available ocular disease intelligent recognition database has been used for the diagnosis of eight diseases. This ocular disease intelligent recognition database has a total of 10,000 fundus images from both eyes of 5,000 patients for the following eight diseases: healthy, diabetic retinopathy, glaucoma, cataract, age-related macular degeneration, hypertension, myopia, and others. Ocular disease classification performances were investigated by constructing three pretrained convolutional neural network architectures including VGG16, Inceptionv3, and ResNet50 models with adaptive moment optimizer. These models were implemented in Google Colab, which made the task straight-forward without spending hours installing the environment and supporting libraries. To evaluate the effectiveness of the models, the dataset was divided into 70%, 10%, and 20% for training, validation, and testing, respectively. For each classification, the training images were augmented to 10,000 fundus images. Results: ResNet50 achieved an accuracy of 97.1%; sensitivity, 78.5%; specificity, 98.5%; and precision, 79.7%, and had the best area under the curve and final score to classify cataract (area under the curve = 0.964, final score = 0.903). By contrast, VGG16 achieved an accuracy of 96.2%; sensitivity, 56.9%; specificity, 99.2%; precision, 84.1%; area under the curve, 0.949; and final score, 0.857. Conclusions: These results demonstrate the ability of the pretrained convolutional neural network architectures to identify ophthalmological diseases from fundus images. ResNet50 can be a good architecture to solve problems in disease detection and classification of glaucoma, cataract, hypertension, and myopia; Inceptionv3 for age-related macular degeneration, and other disease; and VGG16 for normal and diabetic retinopathy.

RESUMO Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré--treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes. Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal. Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857. Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

Machine learning in predicting severe acute respiratory infection outbreaks / Aprendizado de máquina na previsão de surtos de síndrome respiratória aguda grave / Aprendizaje automático en la predicción de brotes de síndrome respiratorio agudo grave

Abstract: Severe acute respiratory infection (SARI) outbreaks occur annually, with seasonal peaks varying among geographic regions. Case notification is important to prepare healthcare networks for patient attendance and hospitalization. Thus, health managers need adequate resource planning tools for SARI seasons. This study aims to predict SARI outbreaks based on models generated with machine learning using SARI hospitalization notification data. In this study, data from the reporting of SARI hospitalization cases in Brazil from 2013 to 2020 were used, excluding SARI cases caused by COVID-19. These data were prepared to feed a neural network configured to generate predictive models for time series. The neural network was implemented with a pipeline tool. Models were generated for the five Brazilian regions and validated for different years of SARI outbreaks. By using neural networks, it was possible to generate predictive models for SARI peaks, volume of cases per season, and for the beginning of the pre-epidemic period, with good weekly incidence correlation (R2 = 0.97; 95%CI: 0.95-0.98, for the 2019 season in the Southeastern Brazil). The predictive models achieved a good prediction of the volume of reported cases of SARI; accordingly, 9,936 cases were observed in 2019 in Southern Brazil, and the prediction made by the models showed a median of 9,405 (95%CI: 9,105-9,738). The identification of the period of occurrence of a SARI outbreak is possible using predictive models generated with neural networks and algorithms that employ time series.

Resumo: Surtos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) ocorrem anualmente, com picos sazonais variando entre regiões geográficas. A notificação dos casos é importante para preparar as redes de atenção à saúde para o atendimento e internação dos pacientes. Portanto, os gestores de saúde precisam ter ferramentas adequadas de planejamento de recursos para as temporadas de SRAG. Este estudo tem como objetivo prever surtos de SRAG com base em modelos gerados com aprendizado de máquina usando dados de internação por SRAG. Foram incluídos dados sobre casos de hospitalização por SRAG no Brasil de 2013 a 2020, excluindo os casos causados pela COVID-19. Estes dados foram preparados para alimentar uma rede neural configurada para gerar modelos preditivos para séries temporais. A rede neural foi implementada com uma ferramenta de pipeline. Os modelos foram gerados para as cinco regiões brasileiras e validados para diferentes anos de surtos de SRAG. Com o uso de redes neurais, foi possível gerar modelos preditivos para picos de SRAG, volume de casos por temporada e para o início do período pré-epidêmico, com boa correlação de incidência semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para a temporada de 2019 na Região Sudeste). Os modelos preditivos obtiveram uma boa previsão do volume de casos notificados de SRAG; dessa forma, foram observados 9.936 casos em 2019 na Região Sul, e a previsão feita pelos modelos mostrou uma mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). A identificação do período de ocorrência de um surto de SRAG é possível por meio de modelos preditivos gerados com o uso de redes neurais e algoritmos que aplicam séries temporais.

Resumen: Brotes de síndrome respiratorio agudo grave (SRAG) ocurren todos los años, con picos estacionales que varían entre regiones geográficas. La notificación de los casos es importante para preparar las redes de atención a la salud para el cuidado y hospitalización de los pacientes. Por lo tanto, los gestores de salud deben tener herramientas adecuadas de planificación de recursos para las temporadas de SRAG. Este estudio tiene el objetivo de predecir brotes de SRAG con base en modelos generados con aprendizaje automático utilizando datos de hospitalización por SRAG. Se incluyeron datos sobre casos de hospitalización por SRAG en Brasil desde 2013 hasta 2020, salvo los casos causados por la COVID-19. Se prepararon estos datos para alimentar una red neural configurada para generar modelos predictivos para series temporales. Se implementó la red neural con una herramienta de canalización. Se generaron los modelos para las cinco regiones brasileñas y se validaron para diferentes años de brotes de SRAG. Con el uso de redes neurales, se pudo generar modelos predictivos para los picos de SRAG, el volumen de casos por temporada y para el inicio del periodo pre-epidémico, con una buena correlación de incidencia semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para la temporada de 2019 en la Región Sudeste). Los modelos predictivos tuvieron una buena predicción del volumen de casos notificados de SRAG; así, se observaron 9.936 casos en 2019 en la Región Sur, y la predicción de los modelos mostró una mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). La identificación del periodo de ocurrencia de un brote de SRAG es posible a través de modelos predictivos generados con el uso de redes neurales y algoritmos que aplican series temporales.

Food patterns associated with overweight in 7-11-year old children: machine-learning approach / Padrões alimentares associados ao excesso de peso em crianças de 7 a 11 anos: abordagem de aprendizado de máquina

Abstract Longitudinal study, whose objective was to present a better strategy and statistical methods, and demonstrate its use with the data across the 2013-2015 period in schoolchildren aged 7 to 11 years, covered with the same food questionnaire (WebCAAFE) survey in Florianopolis, southern Brazil. Six meals/snacks and 32 foods/beverages yielded 192 possible combinations denominated meal/snack-Specific Food/beverage item (MSFIs). LASSO algorithm (LASSO-logistic regression) was used to determine the MSFIs predictive of overweight/obesity, and then binary (logistic) regression was used to further analyze a subset of these variables. Late breakfast, lunch and dinner were all associated with increased overweight/obesity risk, as was an anticipated lunch. Time-of-day or meal-tagged food/beverage intake result in large number of variables whose predictive patterns regarding weight status can be analyzed by machine learning such as LASSO, which in turn may identify the patterns not amenable to other popular statistical methods such as binary logistic regression.

Resumo Estudo longitudinal cujo objetivo foi apresentar melhores estratégia e métodos estatísticos e demonstrar sua utilização com os dados do período 2013-2015 em escolares de 7 a 11 anos, contemplados com o mesmo questionário alimentar (WebCAAFE) em Florianópolis, Sul do Brasil. Seis refeições/lanches e 32 alimentos/bebidas resultaram em 192 combinações possíveis denominadas item refeição/lanche-alimentos/bebidas específicos (MSFIs). O algoritmo LASSO (LASSO-regressão logística) foi usado para determinar os MSFIs preditivos de sobrepeso/obesidade e, em seguida, a regressão binária (logística) foi usada para analisar um subconjunto dessas variáveis. Café da manhã, almoço e jantar tardios foram todos associados ao aumento do risco de sobrepeso/obesidade, assim como um almoço antecipado. O consumo de alimentos/bebidas marcados na hora do dia ou na refeição resulta em um grande número de variáveis ​​cujos padrões preditivos em relação ao status do peso podem ser analisados ​​por LASSO. Essa análise pode identificar os padrões não passíveis de outros métodos estatísticos populares, como a regressão logística binária.

Learning curve in ponseti method - evolution in 5 year-intervals / Curva de aprendizado no método ponseti - evolução em intervalos de 5 anos

ABSTRACT Objective: Evaluate whether the experience of the surgeon could reduce Ponseti treatment time, and a number of cast changes, and the evolution of the Pirani Score. Methods: 2 reference centers were evaluated. At Institution 1, 254 patients with idiopathic clubfoot (403 feet) were included, and at Institution 2, 32 patients (51 feet). At institution 1 (mentor), 3 intervals of 5 years each were analyzed. At the Institution 2 (trainee), 1 interval of 5 years was analyzed. Results: Patients treated by the mentor had fewer casts compared with the trainee (p < 0.001). At Institution 1, the three mentor intervals showed differences in the number of casts (p < 0.05). A statistically significant difference was observed only in the first mentor interval (2000 to 2005, average of 3.47 casts) compared with the 2 other intervals (2005 to 2010; average of 2.6 casts and 2011 to 2015; average of 2.79 casts; p < 0.0001). Pirani score decreases the most until the third clinic visit. Conclusion: The mentor's greater expertise was associated with fewer casts and shorter time to obtain correction in isolated clubfoot, especially right after the first 5 years of practice. Progression of the Pirani score in both institutions occurs between the first and the third casts. Level of Evidence III; Therapeutic Study, Retrospective Comparative Study.

RESUMO Objetivo: Avaliar se a experiência no Método Ponseti pode reduzir o tempo de tratamento e o número de gessos. Métodos: Na instituição 1 foram incluídos 254 pacientes com pé torto idiopático (403 pés) e na instituição 2, 32 pacientes (51 pés). Na instituição 1 (mentora) foram analisados 3 intervalos de 5 anos. Na instituição 2 (estagiária), foi analisado 1 intervalo de 5 anos. Resultados: Os pacientes tratados pelo mentor tiveram menos gessos em comparação aos tratados pelo estagiário (p < 0,001). Na Instituição 1, os três intervalos de mentores apresentaram diferenças no número de gessos até a correção dos pés (p < 0,05). Diferença estatisticamente significativa foi observada no primeiro intervalo do mentor (2000 a 2005, média 3,47 gessos) em comparação com os outros 2 intervalos (2005 a 2010; média 2,6 gessos e 2011 a 2015; média 2,79 gessos; p < 0,0001). O escore de Pirani diminui mais até a terceira consulta clínica. Conclusão: A maior expertise do mentor no Método Ponseti esteve associada ao menor número de gessos e ao menor tempo para correção do pé torto, principalmente logo após os primeiros 5 anos. A maior progressão do score de Pirani ocorre entre o primeiro e o terceiro gesso. Nível de Evidência III; Estudo Terapêutico, Estudo Comparativo Retrospectivo.

Esquema para mejorar el aprendizaje sobre el Análisis de la Situación de Salud

Introducción: El análisis de la situación de salud es una investigación primordial que se realiza en el sistema de salud cubano, en el que se estudia la salud, los elementos que la determinan y las formas de mejorarla. Objetivo: Evaluar la propuesta de diseño de un esquema que contribuya a la mejora del aprendizaje del análisis de la situación de salud de la comunidad para los residentes de la especialidad Medicina General Integral, pertenecientes a la Universidad de Ciencias Médicas de Guantánamo. Método: Se realizó una investigación pedagógica de tipo descriptiva en la antes mencionada institución durante el período marzo-julio de 2022. De un universo de 67 profesores que aceptaron participar, se seleccionaron 26 por muestreo intencional. Para obtener los datos primarios fueron aplicados tres cuestionarios tipo Likert para evaluar el esquema, en consideración con la estructura, la funcionalidad y el aporte en el aprendizaje. Dichos cuestionarios incluyeron las respuestas: Totalmente en desacuerdo, En desacuerdo, Ni de acuerdo ni en desacuerdo, De acuerdo y Totalmente de acuerdo. Los datos se resumieron en números absolutos y porcentajes. Se presentaron en tablas de distribución de frecuencias. Resultados: Los subtotales de respuestas Totalmente de acuerdo y De acuerdo sobre la evaluación estructural y funcional, así como la influencia que se espera de este para mejorar el aprendizaje del análisis de situación de salud, se consideraron adecuados al superar el estándar. Conclusiones: El esquema propuesto es evaluado como adecuado en estructura y funcionalidad. Se considera positiva la influencia que se espera de este para mejorar el aprendizaje del análisis de situación de salud de la comunidad.

Introduction: The analysis of the health situation is a fundamental investigation carried out in the Cuban health system, in which health is studied, the elements that determine it and the ways to improve it. Objective: To evaluate the design proposal of a scheme that contributes to the improvement of learning of the analysis of the health situation of the community for the residents of the Comprehensive General Medicine specialty, belonging to the Universidad de Ciencias Médicas de Guantánamo. Method: A descriptive pedagogical research was carried out in the aforementioned institution during the period March-July 2022. From a universe of 67 teachers who agreed to participate, 26 were selected by intentional sampling. To obtain primary data, three Likert-type questionnaires were applied to evaluate the scheme, taking into consideration the structure, functionality and contribution to learning. These questionnaires included the responses: Totally disagree, Disagree, Neither agree nor disagree, Agree and Totally agree. Data were summarized in absolute numbers and percentages. They were presented in frequency distribution tables. Results: The subtotals of Completely Agree and Agree responses on the structural and functional evaluation, as well as the expected influence of this to improve the learning of health situation analysis, were considered adequate when exceeding the standard. Conclusions: The proposed scheme is evaluated as adequate in structure and functionality. The influence expected from this to improve learning about the analysis of the community's health situation is considered positive.

Introdução: A análise da situação sanitária é uma investigação fundamental realizada no sistema de saúde cubano, no qual se estuda a saúde, os elementos que a determinam e as formas de melhorá-la. Objetivo: Avaliar a proposta de desenho de um esquema que contribua para a melhoria da aprendizagem da análise da situação de saúde da comunidade para os residentes da especialidade Medicina Geral Integral, pertencente à Universidad de Ciencias Médicas de Guantánamo. Método: Foi realizada uma pesquisa pedagógica descritiva na referida instituição durante o período de março a julho de 2022. De um universo de 67 professores que aceitaram participar, 26 foram selecionados por amostragem intencional. Para obtenção dos dados primários, foram aplicados três questionários do tipo Likert para avaliação do esquema, levando em consideração a estrutura, funcionalidade e contribuição para a aprendizagem. Esses questionários incluíram as respostas: Discordo totalmente, Discordo, Nem concordo nem discordo, Concordo e Concordo totalmente. Os dados foram resumidos em números absolutos e porcentagens. Eles foram apresentados em tabelas de distribuição de frequência. Resultados: Os subtotais das respostas Concordo Totalmente e Concordo na avaliação estrutural e funcional, bem como a influência esperada desta para melhorar a aprendizagem da análise da situação de saúde, foram considerados adequados quando excedem o padrão. Conclusões: O esquema proposto é avaliado como adequado em estrutura e funcionalidade.A influência que se espera disto para melhorar a aprendizagem sobre a análise da situação de saúde da comunidade é considerada positiva.

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.

Situated Learning Theory e as comunidades de prática: subsídios para a reabilitação social de pessoas com estomias / Situated Learning Theory y las comunidades de práctica: subsidios para la rehabilitación social de personas con estomias / Situated Learning Theory and communities of practice: subsidies for the social rehabilitation of people with stomas

Objetivou-se discutir trajetórias de aprendizagem situadas na reabilitação social em Comunidades de Prática (CoP) presenciais e on-line para pessoas com estomia. Foi realizada uma revisão narrativa compreensiva com linha temporal aberta e amostragem de 18 artigos internacionais. A interpretação culminou nos pilares conceituais da CoP em saúde partindo de identidades e trajetórias rumo à participação central, à perificidade legítima e à reificação; transferência educacional em cenários presenciais e on-line com artefatos; exemplos e dilemas de implantação de designers ou arranjos colaborativos para diversos tipos de adoecimento e premência da avaliação interprofissional da trajetória; e, por fim, sabendo da existência das comunidades éticas, foram propostos subsídios para comunidades de prática destinadas às pessoas com estomias no Sistema Único de Saúde, tencionando a participação social-cuidativa e a reabilitação.(AU)

El objetivo fue discutir sobre trayectorias de aprendizaje situado para la rehabilitación social en Comunidades de Práctica (CoP) presenciales y online para personas con estomia. Se desempeñó una revisión narrativa comprensiva con línea de tiempo abierta para el muestreo de 18 artículos internacionales. La interpretación culminó en los pilares conceptuales de la CoP en salud, partiendo de las identidades y trayectorias rumbo a la participación central, perificidad legítima y reificación. Transferencia educativa en escenarios presenciales y online con artefactos, ejemplos y dilemas de implantación de diseñadores o arreglos colaborativos para diversos tipos de enfermedad y la urgencia de la evaluación interprofesional de la trayectoria y, finalmente, conociendo la existencia de las comunidades éticas, se propusieron subsidios para comunidades de práctica destinadas a las personas con estomias en el Sistema Brasileño de Salud, con la intención de la participación social-cuidadora y la rehabilitación.(AU)

The objective was to discuss situated learning trajectories for social rehabilitation in face-to-face and online Communities of Practice (CoP) for people with a stoma. A comprehensive narrative review was carried out with an open timeline, with a sample of 18 international articles. The interpretation culminated in the conceptual pillars of the healthcare CoP, starting from identities and trajectories towards central participation, legitimate peripherality and reification; educational transfer in face-to-face and online settings with artifacts; examples and dilemmas of implementing collaborative designs or arrangements for different types of illness and the urgency of an interprofessional evaluation of the trajectory; finally, knowing about the existence of ethical communities, subsidies were proposed for communities of practice targeted at people with a stoma in the Brazilian National Health System, aiming at social-care participation and rehabilitation.(AU)

Aprendizagem baseada em casos clínicos no ensino de genética para medicina / Learning based on clinical cases in the teaching of genetics for medicine

Resumo Introdução: A necessidade premente de formar médicos autônomos e proativos implica novas abordagens didáticas e formas de mediar o conteúdo. Nesse contexto, a utilização de métodos ativos de ensino e aprendizagem pode incrementar o perfil do novo profissional. A Aprendizagem Baseada em Casos (ABC) é uma estratégia fundamentada na capacidade de o estudante relacionar teoria e prática com autonomia e tomada de decisão. A disciplina de genética aborda conteúdos que podem parecer distantes do cotidiano e da prática profissional futura, e, por isso, a necessidade de utilizar estratégias de ensino que facilitem a compreensão da aplicação desse conhecimento na prática médica. Objetivo: O presente trabalho teve por objetivo avaliar a ABC como abordagem pedagógica no processo de ensino-aprendizagem de genética para o curso de Medicina de uma instituição pública. Método: Aplicou-se um protocolo de método ativo composto por nove casos clínicos a 46 estudantes de Medicina da Universidade de Brasília que, posteriormente, foram divididos em nove grupos. Por meio de questionários, avaliaram-se o desempenho e as percepções em relação ao método. Os resultados quantitativos foram analisados por meio do teste t de Student. Resultado: O rendimento do trabalho em grupo foi estatisticamente maior em oito dos nove casos em comparação ao trabalho individual. A atividade foi considerada boa ou muito boa por 76% dos estudantes, e 90% mencionaram que houve aumento da motivação. Além disso, 71,4% destes demonstraram interesse em estudar mais sobre o assunto após a aula, 20% se consideraram capazes de ensinar o assunto a outras pessoas, e 42% avaliaram que acertariam todas ou a maioria das questões caso fossem submetidos a uma nova avaliação. Com relação ao trabalho em equipe, 38% relataram se sentir mais motivados. Por fim, 86% consideraram relevante ou muito relevante a discussão de casos clínicos para a formação profissional. Conclusão: Os resultados demostraram sucesso no uso do método ABC na abordagem de genética, porém apontaram que há dificuldades na utilização de métodos de ensino alternativos à aula expositiva. Apesar disso, fica explícito que a estratégia adotada pode levar à mobilização de conhecimentos prévios em situações da prática profissional.

Abstract Introduction: The pressing need to train autonomous and proactive professionals demands new ways of mediating content. In this context, the use of active teaching and learning methods can improve the profile of the new professional. Case-Based Learning (CBL) is a strategy based on the student's ability to relate theory and practice, with autonomy and decision-making. The discipline of Genetics addresses contents that may seem distant from everyday life and future professional practice, so it is necessary to use teaching strategies that facilitate the understanding of the application of this knowledge in medical practice. Objective: This study aimed to evaluate the CBL as a pedagogical approach in the teaching-learning process of Genetics for Medicine courses in a public institution. Methods: An active methodology protocol that consisted of nine clinical cases was applied to 46 medical students from Universidade de Brasília, who were later divided into nine groups. The performance and perceptions regarding the methodology were evaluated by questionnaires. Quantitative results were analyzed using Student's t test. Results: The performance of group work was statistically higher in 8 of 9 cases compared to individual work. Most students considered the activity good or very good (76%), but approximately half reported no increase in motivation. Moreover, 71.4% felt motivated to learn more about the subject after class and 20% considered they were able to teach the subject to others and 42% assessed they would get all or most of the questions correct if they were submitted to a new assessment. Regarding teamwork, 38% reported feeling more motivated. Finally, 86% considered the discussion of clinical cases relevant or very relevant for professional training. Final considerations: The results show, in general, success in the use of CBL on the study of genetic diseases but point out that there are difficulties in the use of alternative teaching methods to the lecture. Despite this, it is clear that learning based on clinical cases can lead to the mobilization of previous knowledge in situations of professional practice.

Advances in diffuse glial tumors diagnosis / Avanços no diagnóstico dos gliomas difusos

Abstract In recent decades, there have been significant advances in the diagnosis of diffuse gliomas, driven by the integration of novel technologies. These advancements have deepened our understanding of tumor oncogenesis, enabling a more refined stratification of the biological behavior of these neoplasms. This progress culminated in the fifth edition of the WHO classification of central nervous system (CNS) tumors in 2021. This comprehensive review article aims to elucidate these advances within a multidisciplinary framework, contextualized within the backdrop of the new classification. This article will explore morphologic pathology and molecular/genetics techniques (immunohistochemistry, genetic sequencing, and methylation profiling), which are pivotal in diagnosis, besides the correlation of structural neuroimaging radiophenotypes to pathology and genetics. It briefly reviews the usefulness of tractography and functional neuroimaging in surgical planning. Additionally, the article addresses the value of other functional imaging techniques such as perfusion MRI, spectroscopy, and nuclear medicine in distinguishing tumor progression from treatment-related changes. Furthermore, it discusses the advantages of evolving diagnostic techniques in classifying these tumors, as well as their limitations in terms of availability and utilization. Moreover, the expanding domains of data processing, artificial intelligence, radiomics, and radiogenomics hold great promise and may soon exert a substantial influence on glioma diagnosis. These innovative technologies have the potential to revolutionize our approach to these tumors. Ultimately, this review underscores the fundamental importance of multidisciplinary collaboration in employing recent diagnostic advancements, thereby hoping to translate them into improved quality of life and extended survival for glioma patients.

Resumo Nas últimas décadas, houve avanços significativos no diagnóstico de gliomas difusos, impulsionados pela integração de novas tecnologias. Esses avanços aprofundaram nossa compreensão da oncogênese tumoral, permitindo uma estratificação mais refinada do comportamento biológico dessas neoplasias. Esse progresso culminou na quinta edição da classificação da OMS de tumores do sistema nervoso central (SNC) em 2021. Esta revisão abrangente tem como objetivo elucidar esses avanços de forma multidisciplinar, no contexto da nova classificação. Este artigo irá explorar a patologia morfológica e as técnicas moleculares/genéticas (imuno-histoquímica, sequenciamento genético e perfil de metilação), que são fundamentais no diagnóstico, além da correlação dos radiofenótipos da neuroimagem estrutural com a patologia e a genética. Aborda sucintamente a utilidade da tractografia e da neuroimagem funcional no planejamento cirúrgico. Destacaremos o valor de outras técnicas de imagem funcional, como ressonância magnética de perfusão, espectroscopia e medicina nuclear, na distinção entre a progressão do tumor e as alterações relacionadas ao tratamento. Discutiremos as vantagens das diferentes técnicas de diagnóstico na classificação desses tumores, bem como suas limitações em termos de disponibilidade e utilização. Além disso, os crescentes avanços no processamento de dados, inteligência artificial, radiômica e radiogenômica têm grande potencial e podem em breve exercer uma influência substancial no diagnóstico de gliomas. Essas tecnologias inovadoras têm o potencial de revolucionar nossa abordagem a esses tumores. Em última análise, esta revisão destaca a importância fundamental da colaboração multidisciplinar na utilização dos recentes avanços diagnósticos, com a esperança de traduzi-los em uma melhor qualidade de vida e uma maior sobrevida.

Effectiveness of the Flipped Classroom in Health Sciences University Programs: A Literature Review / Efectividad del Aula Invertida en carreras universitarias de Ciencias de la Salud: Revisión de literatura / Efetividade da sala de aula invertida nas carreiras universitárias de ciências da saúde: revisão de literatura

Introduction: Higher education institutions have implemented active learning approaches, such as the Flipped Classroom, to promote the education of their students. Nevertheless, there is conflicting evidence regarding the benefits derived from its implementation. Objective: To determine the effectiveness of the Flipped Classroom application in the education of university students from Health Sciences undergraduate programs. Materials and methods: A systematized narrative review of the literature published between 2012 and 2022. Pubmed, SciELo, Scopus y Web of Science were used as sources of primary articles. A revised version of the Kirkpatrick model was used to assess the effectiveness of the Flipped Classroom. Results: 34 out of the 1020 retrieved articles reached the quantitative synthesis phase. Students value positively this didactic model and acknowledge its contributions in the development of attitudes, knowledge and skills. In contrast, some studies show an increase in the workload and stress levels of students. Conclusions: The evidence suggests that Flipped Classroom is a valid didactic model for the education of Health Sciences students. Future studies should consider the effectiveness of its implementation at a long term organizational level.

Introduction: Higher education institutions have implemented active learning approaches, such as the Flipped Classroom, to promote the education of their students. Nevertheless, there is conflicting evidence regarding the benefits derived from its implementation. Objective: To determine the effectiveness of the Flipped Classroom application in the education of university students from Health Sciences undergraduate programs. Materials and methods: A systematized narrative review of the literature published between 2012 and 2022. Pubmed, SciELo, Scopus y Web of Science were used as sources of primary articles. A revised version of the Kirkpatrick model was used to assess the effectiveness of the Flipped Classroom. Results: 34 out of the 1020 retrieved articles reached the quantitative synthesis phase. Students value positively this didactic model and acknowledge its contributions in the development of attitudes, knowledge and skills. In contrast, some studies show an increase in the workload and stress levels of students. Conclusions: The evidence suggests that Flipped Classroom is a valid didactic model for the education of Health Sciences students. Future studies should consider the effectiveness of its implementation at a long term organizational level.

Introducción: Las instituciones de educación superior han implementado enfoques activos de aprendizaje como el Aula Invertida para favorecer la formación de sus estudiantes. Sin embargo, existe evidencia diversa respecto de los beneficios derivados de su implementación. Objetivo: Determinar la efectividad de la aplicación del Aula Invertida en la formación de estudiantes universitarios de carreras de pregrado de las Ciencias de la Salud. Materiales y métodos: Se realizó una revisión narrativa sistematizada de la literatura publicada entre 2012 y 2022, utilizando Pubmed, SciELo, Scopus y Web of Science como fuentes de artículos primarios. Se utilizó la versión revisada del modelo de Kirkpatrick para valorar la efectividad del Aula Invertida. Resultados: Se obtuvieron 1020 artículos, 34 de ellos ingresaron a la fase de síntesis cuantitativa. Los estudiantes valoran positivamente este modelo didáctico y reconocen su aporte en el desarrollo de actitudes, conocimientos y habilidades. Algunos estudios mencionan un aumento de la carga de trabajo y niveles de estrés en los estudiantes. Conclusiones: La evidencia sugiere que Aula Invertida es un modelo didáctico válido para la formación de estudiantes de las Ciencias de la Salud. Futuros estudios deberían considerar la efectividad de su implementación a nivel organizacional y a largo plazo.

Development of a convolutional neural network for diagnosing osteoarthritis, trained with knee radiographs from the ELSA-Brasil Musculoskeletal / Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético

Abstract Objective: To develop a convolutional neural network (CNN) model, trained with the Brazilian "Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Musculoesquelético" (ELSA-Brasil MSK, Longitudinal Study of Adult Health, Musculoskeletal) baseline radiographic examinations, for the automated classification of knee osteoarthritis. Materials and Methods: This was a cross-sectional study carried out with 5,660 baseline posteroanterior knee radiographs from the ELSA-Brasil MSK database (5,660 baseline posteroanterior knee radiographs). The examinations were interpreted by a radiologist with specific training, and the calibration was as established previously. Results: The CNN presented an area under the receiver operating characteristic curve of 0.866 (95% CI: 0.842-0.882). The model can be optimized to achieve, not simultaneously, maximum values of 0.907 for accuracy, 0.938 for sensitivity, and 0.994 for specificity. Conclusion: The proposed CNN can be used as a screening tool, reducing the total number of examinations evaluated by the radiologists of the study, and as a double-reading tool, contributing to the reduction of possible interpretation errors.

Resumo Objetivo: Desenvolver um modelo computacional - rede neural convolucional (RNC) - treinado com radiografias da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Musculoesquelético (ELSA-Brasil Musculoesquelético), para a classificação automática de osteoartrite dos joelhos. Materiais e Métodos: Trata-se de um estudo transversal abrangendo todos os exames da linha de base do ELSA-Brasil Musculoesquelético (5.660 radiografias dos joelhos em incidência posteroanterior). Os exames foram interpretados por médico radiologista com treinamento específico e calibração previamente publicada. Resultados: A RNC desenvolvida apresentou área sob a curva característica de operação do receptor de 0,866 (IC 95%: 0,842-0,882). O modelo pode ser calibrado para alcançar, não simultaneamente, valores máximos de 0,907 para acurácia, 0,938 para sensibilidade e 0,994 para especificidade. Conclusão: A RNC desenvolvida pode ser utilizada como ferramenta de triagem, reduzindo o número total de exames avaliados pelos radiologistas do estudo, e/ou como ferramenta de segunda leitura, contribuindo com a redução de possíveis erros de interpretação.

Validation of a deep learning algorithm for bone age estimation among patients in the city of São Paulo, Brazil / Validação de algoritmo de aprendizado profundo para detecção da idade óssea em pacientes de São Paulo, Brasil

Abstract Objective: To validate a deep learning (DL) model for bone age estimation in individuals in the city of São Paulo, comparing it with the Greulich and Pyle method. Materials and Methods: This was a cross-sectional study of hand and wrist radiographs obtained for the determination of bone age. The manual analysis was performed by an experienced radiologist. The model used was based on a convolutional neural network that placed third in the 2017 Radiological Society of North America challenge. The mean absolute error (MAE) and the root-mean-square error (RMSE) were calculated for the model versus the radiologist, with comparisons by sex, race, and age. Results: The sample comprised 714 examinations. There was a correlation between the two methods, with a coefficient of determination of 0.94. The MAE of the predictions was 7.68 months, and the RMSE was 10.27 months. There were no statistically significant differences between sexes or among races (p > 0.05). The algorithm overestimated bone age in younger individuals (p = 0.001). Conclusion: Our DL algorithm demonstrated potential for estimating bone age in individuals in the city of São Paulo, regardless of sex and race. However, improvements are needed, particularly in relation to its use in younger patients.

Resumo Objetivo: Validar em indivíduos paulistas um modelo de aprendizado profundo (deep learning - DL) para estimativa da idade óssea, comparando-o com o método de Greulich e Pyle. Materiais e Métodos: Estudo transversal com radiografias de mão e punho para idade óssea. A análise manual foi feita por um radiologista experiente. Foi usado um modelo baseado em uma rede neural convolucional que ficou em terceiro lugar no desafio de 2017 da Radiological Society of North America. Calcularam-se o erro médio absoluto (mean absolute error - MAE) e a raiz do erro médio quadrado (root mean-square error - RMSE) do modelo contra o radiologista, com comparações entre sexo, etnia e idade. Resultados: A amostra compreendia 714 exames. Houve correlação entre ambos os métodos com coeficiente de determinação de 0,94. O MAE das predições foi 7,68 meses e a RMSE foi 10,27 meses. Não houve diferenças estatisticamente significantes entre sexos ou raças (p > 0,05). O algoritmo superestimou a idade óssea nos mais jovens (p = 0,001). Conclusão: O nosso algoritmo de DL demonstrou potencial para estimar a idade óssea em indivíduos paulistas, independentemente do sexo e da raça. Entretanto, há necessidade de aprimoramentos, particularmente em pacientes mais jovens.

Efeitos do ensino remoto de emparelhamento auditivo-visual com letras na nomeação de letras em crianças com Síndrome de Down e Autismo / Effects of remote teaching of auditory-visual matching with letters on letter naming in children with Down Syndrome and Autism / Efectos de enseñar a distancia del emparejamiento auditivo-visual com letras para nombrar las letras em niños con Síndrome de Down y Autismo

Este artigo realizou uma replicação sistemática do estudo de Hayashi et al. (2013) e teve como objetivo ava-liar a emergência de nomeação de letras a partir do ensino de emparelhamento auditivo-visual, no contexto do ensino remoto, diante da pandemia de Covid-19. Participaram da pesquisa quatro alunos, de ambos os gêneros, com idades entre 5 e 10 anos, três deles com síndrome de Down e uma participante com Transtorno do Espectro Autista. A coleta de dados realizou-se por meio da plataforma Zoom, individualmente, e utilizou um software específico para programação e registro das respostas. O ensino constituiu na seleção da letra maiúscula impressa, apresentada na tela do computador simultaneamente com as demais letras impressas do conjunto, diante do nome da letra ditado. Na avaliação, a criança deveria nomear a letra. Foi empregado um delineamento de múltiplas sondagens entre conjuntos de letras. Os resultados mostraram que os quatros participantes apresentaram aumento da nomeação correta das letras após as sessões de ensino para a maio-ria dos conjuntos. Os dados indicaram que o procedimento de ensino pode ser uma alternativa viável para estabelecer o reconhecimento e nomeação de letras com pessoas público-alvo da educação especial, suple-mentando o ensino da escola regular e podendo ser conduzido por professores e familiares

This study aimed to replicate the study of Hayashi et al. (2013) and to assess the emergence of letter naming from the teaching of auditory-visual pairing, in the context of remote teaching, in view of the Covid-19 pandemic. Four students, of both genders, aged five to ten years, three of them with Down syndrome and one participant with Autistic Spectrum Disorder participated in the research. Data collection was performed using the Zoom platform, individually. Teaching consisted of the selection of the printed capital letter, presented on the computer screen simultaneously the printed letters of the set, and the letter name dictated. In the evaluation, the child named the letter. A design of multiple probes between sets of letters was used. The results showed that all four participants showed an increase in correct letter naming after the teaching sessions for most letter sets. The data indicated that the teaching procedure can be a viable alternative to establish the recognition and naming of letters with people who are the target audience of Special Education, supplementing regular school teaching and can be conducted by teachers and family members

Esta investigación tuvo como objetivo replicar el estudio de Hayashi et al. (2013) y evaluar el surgimiento de la denominación de letras desde la enseñanza del binomio auditivo-visual, en el contexto de la enseñanza remota, frente a la pandemia del Covid-19. Participaron en la investigación cuatro estudiantes, de ambos sexos, con edades entre 5 y 10 años, tres de ellos con síndrome de Down y uno con Trastorno del Espectro Autista. La colecta de datos se realizó a través de la plataforma Zoom, de forma individual. El proceso de enseñanza consistió en la selección de la letra mayúscula impresa presentada en la pantalla de la compu-tadora simultáneamente a las letras impresas del conjunto frente al nombre de la letra dictada. En la eva-luación, el niño nombró la letra. Se utilizó un diseño de sonorización múltiple entre conjuntos de letras. Los resultados mostraron que los cuatro participantes tuvieron un aumento en la denominación correcta de las letras después de las sesiones de enseñanza para la mayoría de los conjuntos de letras. Los datos indicaron que el procedimiento de enseñanza puede ser una alternativa viable para las personas que requieren de educación especial al establecer el reconocimiento y el nombramiento de las letras, este método puede ser un suplemento de la escolarización y puede llevarse a cabo por profesores y familiares.

Gamificação: uso de mecânicas de jogos em contextos alheios ao lazer / Gamification: use of game mechanics in non-leisure contexts

Não é recente o uso de jogos pela humanidade. Por seus elementos fundantes é que o jogo ganhou, ao longo dos anos, universos não inicialmente esperados e se tornou objeto de estudo nas mais diversas ciências. Com o avanço do uso de jogos ou de elementos de jogos nos mais diversos contextos foi concebida a teoria da gamificação. Gamificar é o ato de se apropriar de elementos e técnicas de jogos e aplicá-los em contextos alheios ao lazer. Aplicar elementos de jogos, em razão da sua potencialidade, em espaços em que não se exige e, por vezes, sequer cabe ludicidade é o ato de gamificar. Com base nessa premissa a pesquisa tem como objetivo indicar os elementos necessários para que se considere uma determina ferramenta como gamificada sob a ótica de Mc Gonigal, referencial teórico. Utilizará o método hipotético dedutivo e a pesquisa bibliográfica.

The use of games by humanity is not recent. It is due to its founding elements that the game has gained, over the years, universes not initially expected and has become an object of study in the most diverse sciences. With the advancement of the use of games or game elements in the most diverse contexts, the theory of gamification was conceived. Gamifying is the act of appropriating game elements and techniques and applying them in contexts outside of leisure. Applying game elements, due to their potential, in spaces where playfulness is not required and sometimes does not even fit is the act of gamifying. Based on this premise, the research aims to indicate the necessary elements to consider a certain tool as gamified from the perspective of Mc Gonigal, theoretical reference. It will use the deductive hypothetical method and bibliographical research.

Curva de aprendizagem de dissecção endoscópica de submucosa por endoscopistas ocidentais treinados no Japão: Experiência na América Latina / Learning curve in esophageal endoscopic submucosal dissection by western endoscospists trained in japan: experience in latin america

ABSTRACT Background: Esophageal endoscopic submucosal dissection (EESD) is a complex and time-consuming procedure at which training are mainly available in Japan. There is a paucity of data concerning the learning curve to master EESD by Western endoscopists. Objective: This study aimed to assess the learning curve effect on patient's clinical outcome for EESD. Methods: This is a retrospective observational study. Enrolling patients that underwent EESD from 2009 to 2021. The analysis was divided into two periods; T1: case 1 to 49 and T2: case 50 to 98. The following features were analyzed for each group: patients and tumors characteristics, en-bloc, complete and curative resection rates, procedure duration and adverse events rate. Results: Ninety-eight EESD procedures were performed. Mean procedure time was 111.8 min and 103.6 min for T1 and T2, respectively (P=0.004). En bloc resection rate was 93.8% and 97.9% for T1 and T2, respectively (P=0.307). Complete resection rate was 79.5% and 85.7% for T1 and T2, respectively (P=0.424). Curative resection rate was 65.3% and 71.4% for T1 and T2, respectively (P=0.258). Four patients had complications; three during T1 period and one during T2 period. Overall mortality rate: 0%. Conclusion: The esophageal endoscopic submucosal dissection could be performed effectively and safely by an adequately trained Western endoscopist.

RESUMO Contexto: A dissecção endoscópica da submucosa do esôfago (DSEE) é um procedimento complexo, cujo treinamento está disponível principalmente no Japão. Há uma escassez de dados sobre a curva de aprendizado para se capacitar na realização da DSEE por endoscopistas ocidentais. Objetivo: Este estudo teve como objetivo avaliar o efeito da curva de aprendizado no resultado clínico dos pacientes submetidos a DSEE. Métodos: Trata-se de um estudo observacional retrospectivo. Foram incluídos pacientes submetidos a DSEE no período de 2009 a 2021. A análise foi dividida em dois períodos; T1: caso 1 a 49 e T2: caso 50 a 98. Os seguintes parâmetros foram analisados para cada grupo: características clínicas dos pacientes e dos tumores de esôfago, taxas de ressecção em bloco, completa e curativa, duração do procedimento e taxa de eventos adversos. Resultados: Noventa e oito procedimentos de DSEE foram realizados. O tempo médio do procedimento foi de 111,8 min e 103,6 min nos períodos T1 e T2, respectivamente (P=0,004). A taxa de ressecção em bloco foi de 93,8% e 97,9% nos períodos T1 e T2, respectivamente (P=0,307). A taxa de ressecção completa foi de 79,5% e 85,7% nos períodos T1 e T2, respectivamente (P=0,424). A taxa de ressecção curativa foi de 65,3% e 71,4% para T1 e T2, respectivamente (P=0,258). Quatro pacientes tiveram complicações; três durante o período T1 e um durante o período T2. Taxa de mortalidade geral: 0%. Conclusão: A DSEE pode ser realizada de forma eficaz e segura por um endoscopista ocidental adequadamente treinado.

Clinical experience with adjustable scleral lenses / Experiência clínica com lentes esclerais ajustáveis

ABSTRACT Purpose: The aim of this study was to evaluate the fitting process of a scleral lens that allows several parameter adjustments during trials and after the initial period of use. In addition, we verified which adjustments were needed and used the most, their indications, and how often these resources were used, and checked the results. Methods: Scleral contact lens fittings in a private clinic setting were prospectively analyzed in a sequential, non-randomized, and non-comparative manner. All the patients underwent a complete ophthalmic examination and had an indication for scleral lens use (Zenlens, Alden Optical). Results: Scleral fit was analyzed in 80 eyes of 45 patients. Regarding diagnosis, 72% of the patients had keratoconus; 12%, radial keratotomy; 5%, post-refractive surgery ectasia; 5%, dry eye; and 3%, high myopia. In 66 (82.5%) of the 80 eyes studied, parameters were modified when the lenses were ordered. The reasons that led to the modifications were apical touch or decreased sagittal height, increased sagittal height, cylindrical over-refraction, poor visual acuity, lens flexure, peripheral touch, 360° edge compression, horizontal edge compression, and vertical edge compression. Conclusion: In this study, the use of Zenlens scleral lenses was shown to be a promising corrective treatment for patients requiring the use of scleral lenses. Although the study suggests a learning curve, as many adjustments were allowed, the lens could be customized according to the patients' needs. This increased the success rates of fitting and wearing, and consequently, use of the lens became a great option for the visual rehabilitation of patients.

RESUMO Objetivo: Avaliar o processo de adaptação de uma lente escleral que permite vários ajustes de parâmetros durante os testes e após o período inicial do seu uso; verificar quais os ajustes foram necessários, quais foram os mais utilizados, as suas indicações, a frequência com que estes recursos foram utilizados, e avaliar os resultados das mudanças realizadas. Métodos: A adaptação da lente de contato escleral foi analisada prospectivamente, de forma sequencial, não aleatória e não comparativa. Todos os pacientes foram submetidos a um exame oftalmológico completo e tinham indicação para o uso de lentes esclerais. Foi utilizada a lente Zenlens (Alden Optical). Resultados: Foi analisada a adaptação de lentes de contato esclerais em 80 olhos de 45 pacientes. Quanto ao diagnóstico, 72% tinham ceratocone, 12% tinham sido submetidos a ceratotomia radial, 5% tinham ectasia pós-cirurgia refrativa, 5% tinham olho seco, e 3%, alta miopia. Em 66 dos 80 olhos estudados (82,5%), os parâmetros foram modificados quando as lentes foram encomendadas. As razões foram: toque apical ou diminuição da altura sagital, aumento da altura sagital, sobre-refração cilíndrica, baixa acuidade visual, flexão da lente, toque periférico, compressão da borda em 360° e compressão da borda horizontal e/ou vertical. Conclusão: O uso de lentes esclerais Zenlens demonstrou ser uma forma de correção muito promissora para os pacientes que requerem o uso de lentes esclerais. Embora o estudo sugira uma curva de aprendizagem, é possível personalizar as lentes de acordo com as necessidades de cada pacientes. Este fato melhora a adaptação e aumenta a chance de sucesso do uso.

Processos de aprendizagem sobre equidade para reflexão da prática social da Enfermagem / Learning processes about equity for reflection on the social practice of nursing / Procesos de aprendizaje sobre equidad para la reflexión sobre la práctica social de enfermería

Objetivo: descrever uma experiência de processo de aprendizagem sobre equidade, para reflexão sobre a prática social da Enfermagem. Método: relato de experiência, no qual se adotou a metodologia da problematização, com uso do procedimento do Arco de Maguerez, auxiliado por tecnologias digitais colaborativas e com múltiplas funcionalidades, via E-learning, que foi realizada entre agosto e dezembro de 2020, por uma universidade pública da região Norte do país. A experiência foi vinculada a uma atividade curricular intitulada "Exercício de Enfermagem" e contou com as participações de 36 alunos de graduação, 1 aluno de pós-graduação e 1 professor. O aporte teórico foi desenvolvido, via contribuições da Teoria da Atividade. Resultados: as estratégias mediadoras subsidiaram o aprendizado sobre práticas sociais, considerando as cinco etapas do Arco de Maguerez, explorando conceitos, determinantes estruturais e iniquidades em saúde e contextos macrossocial e microinstitucional, sinalizados por definições intermediárias em saúde a partir dos seguintes eixos temáticos: desigualdade, renda, racismo, assédio no SUS e vulnerabilidades. Os constructos sobre equidade e sobre vulnerabilidades sociais foram alinhados a estratégias de aprendizagem para avaliação formativa e somativas, considerando estudo de caso real escolhido pelo discente, as características da disciplina e os seus objetivos. Conclusão: a experiência oportunizou a discussão sobre equidade, por meio do protagonismo dos alunos e a inclusão de realidades e peculiaridades regionais, de modo crítico e reflexivo, sobre o papel social da Enfermagem em contextos de vulnerabilidade, embasando argumentações sobre transformações da sociedade e do sistema de saúde.(AU)

Objective: To describe an experience of the learning process about equity, for reflection on the social practice of Nursing. Method: Experience report, in which the problematization methodology was adopted, using the Maguerez Arch procedure, aided by collaborative digital technologies with multiple functionalities, via E-learning, which was carried out between August and December 2020, in a public university in the North region of the country. The experience was associated with a curricular activity entitled "Nursing Exercise" and had the participation of 36 undergraduate students, one graduate student and one teacher. The theoretical support was developed, via contributions from the Activity Theory. Results: The mediating strategies supported learning about social practices, considering the five steps of the Maguerez Arch, exploring concepts, structural determinants and inequities in health and macrosocial and micro-institutional contexts, signaled by intermediate definitions in health based on the following thematic axes: inequality, income, racism, harassment in the SUS and vulnerabilities. The constructs on equity and on social vulnerabilities were aligned with learning strategies for formative and summative evoluation, considering a real case study chosen by the student, the characteristics of the discipline and its objectives. Conclusion: The experience provided an opportunity to discuss equity, through the protagonism of students and the inclusion of realities and regional peculiarities, in a critical and reflective way, on the social role of Nursing in contexts of vulnerability, supporting arguments about transformations in society and the health system.(AU)

Objetivo: describir una experiencia de un proceso de aprendizaje sobre equidad, para la reflexión sobre la práctica social de Enfermería. Método: relato de experiencia, en la cual se adoptó la metodología de problematización, utilizando el procedimiento del Arco de Maguerez, auxiliado por tecnologías digitales colaborativas y con múltiples funcionalidades, vía E-learning, que fue realizada entre agosto y diciembre de 2020, en una universidad pública de la Región Norte del país. La experiencia estuvo vinculada a una actividad curricular, bajo el título de Ejercicio de Enfermería, y contó con la participación de 36 estudiantes de pregrado, uno de posgrado y un profesor. El marco teórico se desarrolló a partir de aportes de la Teoría de la Actividad. Resultados: las estrategias mediadoras subsidiaron el aprendizaje sobre prácticas sociales, considerando las cinco etapas del Arco de Maguerez explorando conceptos, determinantes estructurales e inequidades en salud y contextos macro-sociales y micro-institucionales señalados por definiciones intermedias en salud, a partir de los ejes temáticos desigualdad, renta, racismo, acoso en el SUS y vulnerabilidades. Las construcciones sobre ...(AU)

The effect of the "K" technique on levels of anxiety and salivar cortisol in adolescents / O efeito da técnica "K" nos níveis de ansiedade e cortisol salivar em adolescentes / El efecto de la técnica "K" sobre la ansiedad y los niveles de cortisol salivales en adolescentes

This research presents theoretical arguments of a new approach called Technique "K," which aims to reduce student's anxiety before a cognitive challenge. Through a randomized, controlled clinical trial, we evaluate the Beck Anxiety Inventory and salivary cortisol. We compared the results in the last year of high school, who were facing school tests, before and after the application of the "K" technique (intervention group) and placebo (control group). Statistical analyses consisted of using the Chisquare, Spearman and the Wilcoxon test. The principal component analysis observed in the case group, - 10.50 (-18.25; -4.75), was statistically higher than the control group, -6.00 (-8.75; -1.25). It is not possible to identify statistical significance (p = 0.462) in the variation of salivary cortisol concentration. The results suggest the effectiveness of the "K" technique in managing anxiety in high school students. Although, future research is needed to extend the preliminary data obtained in this study

Esta pesquisa apresenta argumentos teóricos de uma nova abordagem denominada Técnica "K", visando reduzir a ansiedade do aluno diante de um desafio cognitivo. Por meio de um ensaio clínico randomizado e controlado, avaliamos o Inventário de Ansiedade de Beck e o cortisol salivar. Comparamos os resultados dos alunos, que estavam enfrentando provas escolares, antes e após a aplicação da técnica "K" (grupo intervenção) e placebo (grupo controle). As análises estatísticas consistiram na utilização do Qui-quadrado, Spearman e teste de Wilcoxon. A análise de componentes principais observada no grupo caso, -10,50 (-18,25; -4,75), foi estatisticamente superior ao grupo controle, -6,00 (-8,75; -1,25). Não é possível identificar significância estatística (p = 0,462) na variação da concentração de cortisol salivar. Os resultados sugerem a eficácia da técnica "K" no manejo da ansiedade em estudantes do ensino médio. No entanto, pesquisas futuras são necessárias para estender os dados preliminares obtidos neste estudo

Esta investigación presenta argumentos teóricos para un nuevo enfoque denominado Técnica "K", con el objetivo de reducir la ansiedad de los estudiantes frente a un desafío cognitivo. A través de un ensayo clínico aleatorizado y controlado, evaluamos el Inventario de Ansiedad de Beck y el cortisol salival. Comparamos los resultados de los estudiantes, que se enfrentaban a pruebas escolares, antes y después de la aplicación de la técnica "K" (grupo de intervención) y placebo (grupo control). Los análisis estadísticos consistieron en utilizar la prueba de Chicuadrado, Spearman y Wilcoxon. El análisis de componentes principales observado en el grupo de casos, -10,50 (-18,25; -4,75), fue estadísticamente superior al grupo control, -6,00 (-8,75; -1,25). No es posible identificar significación estadística (p = 0,462) en la variación de la concentración de cortisol salival. Los resultados sugieren la efectividad de la técnica "K" en el manejo de la ansiedad en estudiantes de secundaria. Sin embargo, se necesitan futuras investigaciones para ampliar los datos preliminares obtenidos en este estudio

Innovations in surgical training: exploring the role of artificial intelligence and large language models (LLM) / Inovações no treinamento cirúrgico: explorando o papel da inteligência artificial e dos grandes modelos de linguagem (LLM)

ABSTRACT The landscape of surgical training is rapidly evolving with the advent of artificial intelligence (AI) and its integration into education and simulation. This manuscript aims to explore the potential applications and benefits of AI-assisted surgical training, particularly the use of large language models (LLMs), in enhancing communication, personalizing feedback, and promoting skill development. We discuss the advancements in simulation-based training, AI-driven assessment tools, video-based assessment systems, virtual reality (VR) and augmented reality (AR) platforms, and the potential role of LLMs in the transcription, translation, and summarization of feedback. Despite the promising opportunities presented by AI integration, several challenges must be addressed, including accuracy and reliability, ethical and privacy concerns, bias in AI models, integration with existing training systems, and training and adoption of AI-assisted tools. By proactively addressing these challenges and harnessing the potential of AI, the future of surgical training may be reshaped to provide a more comprehensive, safe, and effective learning experience for trainees, ultimately leading to better patient outcomes. .

RESUMO O cenário do treinamento cirúrgico está evoluindo rapidamente com o surgimento da inteligência artificial (IA) e sua integração na educação e simulação. Este artigo explora as aplicações e benefícios potenciais do treinamento cirúrgico assistido por IA, em particular o uso de modelos de linguagem avançados (MLAs), para aprimorar a comunicação, personalizar o feedback e promover o desenvolvimento de habilidades. Discutimos os avanços no treinamento baseado em simulação, ferramentas de avaliação impulsionadas por IA, sistemas de avaliação baseados em vídeo, plataformas de realidade virtual (RV) e realidade aumentada (RA), e o papel potencial dos MLAs na transcrição, tradução e resumo do feedback. Apesar das oportunidades promissoras apresentadas pela integração da IA, vários desafios devem ser abordados, incluindo precisão e confiabilidade, preocupações éticas e de privacidade, viés nos modelos de IA, integração com os sistemas de treinamento existentes, e treinamento e adoção de ferramentas assistidas por IA. Ao abordar proativamente esses desafios e aproveitar o potencial da IA, o futuro do treinamento cirúrgico pode ser remodelado para proporcionar uma experiência de aprendizado mais abrangente, segura e eficaz para os aprendizes, resultando em melhores resultados para os pacientes.