ChatGPT's learning and reasoning capacity in anesthesiology

Introduction: Over the past few months, ChatGPT has raised a lot of interest given its ability to perform complex tasks through natural language and conversation. However, its use in clinical decision-making is limited and its application in the field of anesthesiology is unknown. Objective: To assess ChatGPT's basic and clinical reasoning and its learning ability in a performance test on general and specific anesthesia topics. Methods: A three-phase assessment was conducted. Basic knowledge of anesthesia was assessed in the first phase, followed by a review of difficult airway management and, finally, measurement of decision-making ability in ten clinical cases. The second and the third phases were conducted before and after feeding ChatGPT with the 2022 guidelines of the American Society of Anesthesiologists on difficult airway management. Results: On average, ChatGPT succeded 65% of the time in the first phase and 48% of the time in the second phase. Agreement in clinical cases was 20%, with 90% relevance and 10% error rate. After learning, ChatGPT improved in the second phase, and was correct 59% of the time, with agreement in clinical cases also increasing to 40%. Conclusions: ChatGPT showed acceptable accuracy in the basic knowledge test, high relevance in the management of specific difficult airway clinical cases, and the ability to improve after learning.

Introducción: En los últimos meses, ChatGPT ha suscitado un gran interés debido a su capacidad para realizar tareas complejas a través del lenguaje natural y la conversación. Sin embargo, su uso en la toma de decisiones clínicas es limitado y su aplicación en el campo de anestesiología es desconocido. Objetivo: Evaluar el razonamiento básico, clínico y la capacidad de aprendizaje de ChatGPT en una prueba de rendimiento sobre temas generales y específicos de anestesiología. Métodos: Se llevó a cabo una evaluación dividida en tres fases. Se valoraron conocimientos básicos de anestesiología en la primera fase, seguida de una revisión del manejo de vía aérea difícil y, finalmente, se midió la toma de decisiones en diez casos clínicos. La segunda y tercera fases se realizaron antes y después de alimentar a ChatGPT con las guías de la Sociedad Americana de Anestesiólogos del manejo de la vía aérea difícil del 2022. Resultados: ChatGPT obtuvo una tasa de acierto promedio del 65 % en la primera fase y del 48 % en la segunda fase. En los casos clínicos, obtuvo una concordancia del 20 %, una relevancia del 90 % y una tasa de error del 10 %. Posterior al aprendizaje, ChatGPT mejoró su tasa de acierto al 59 % en la segunda fase y aumentó la concordancia al 40 % en los casos clínicos. Conclusiones: ChatGPT demostró una precisión aceptable en la prueba de conocimientos básicos, una alta relevancia en el manejo de los casos clínicos específicos de vía aérea difícil y la capacidad de mejoría secundaria a un aprendizaje.

Artificial intelligence, applications and challenges in simulation-based education

The rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) has taken the world by "surprise" due to the lack of regulation over this technological innovation which, while promising application opportunities in different fields of knowledge, including education, simultaneously generates concern, rejection and even fear. In the field of Health Sciences Education, clinical simulation has transformed educational practice; however, its formal insertion is still heterogeneous, and we are now facing a new technological revolution where AI has the potential to transform the way we conceive its application.

El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha tomado al mundo por "sorpresa" debido a la falta de regulación sobre esta innovación tecnológica, que si bien promete oportunidades de aplicación en diferentes campos del conocimiento, incluido el educativo, también genera preocupación e incluso miedo y rechazo. En el campo de la Educación en Ciencias de la Salud la Simulación Clínica ha transformado la práctica educativa; sin embargo, aún es heterogénea su inserción formal, y ahora nos enfrentamos a una nueva revolución tecnológica, en la que las IA tienen el potencial de transformar la manera en que concebimos su aplicación.

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.

Una revisión sistemática del uso de la inteligencia artificial en la educación / A systematic review of the use of artificial intelligence in education

Introducción. El uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha sido objeto de una creciente atención en los últimos años. La IA se ha utilizado para mejorar la personalización del aprendizaje, la retroalimentación y la evaluación de los estudiantes. Sin embargo, también hay desafíos y limitaciones asociados. El objetivo de este trabajo fue identificar las principales tendencias y áreas de aplicación de la inteligencia artificial en la educación, así como analizar los beneficios y limitaciones de su uso en este ámbito. Métodos. Se llevó a cabo una revisión sistemática que exploró el empleo de la inteligencia artificial en el ámbito educativo. Esta revisión siguió una metodología de investigación basada en la búsqueda de literatura, compuesta por cinco etapas. La investigación se realizó utilizando Scopus como fuente de consulta primaria y se empleó la herramienta VOSviewer para analizar los resultados obtenidos. Resultados. Se encontraron numerosos estudios que investigan el uso de la IA en la educación. Los resultados sugieren que la IA puede mejorar significativamente la personalización del aprendizaje, proporcionando recomendaciones de actividades y retroalimentación adaptadas a las necesidades individuales de cada estudiante. Conclusiones. A pesar de las ventajas del uso de la IA en la educación, también hay desafíos y limitaciones que deben abordarse, como la calidad de los datos utilizados por la IA, la necesidad de capacitación para educadores y estudiantes, y las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos de los estudiantes. Es importante seguir evaluando los efectos del uso de la IA en la educación para garantizar su uso efectivo y responsable.

Introduction. The use of artificial intelligence (AI) in education has been the subject of increasing attention in recent years. AI has been used to improve personalized learning, feedback, and student assessment. However, there are also challenges and limitations. The aim of this study was to identify the main trends and areas of application of artificial intelligence in education, as well as to analyze the benefits and limitations of its use in this field. Methods. A systematic review was carried out on the use of artificial intelligence in education, using a literature search research methodology with five stages, based on the Scopus query and the tool for analyzing results with VOSviewer. Results. Numerous studies investigating the use of AI in education were found. The results suggest that AI can significantly improve personalized learning by providing activity recommendations and feedback tailored to the individual needs of each student. Conclusions. Despite the advantages of using AI in education, there are also challenges and limitations that need to be addressed, such as the quality of data used by AI, the need for training for educators and students, and concerns about the privacy and security of student data. It is important to continue evaluating the effects of AI use in education to ensure its effective and responsible use.

Antecedentes de Andragogía en el proceso de gestión de personas mayores por profesionales de enfermería

Introducción: La gestión del cuidado de enfermería en personas mayores es todo un desafío en la actualidad para la profesión y más aún desde un enfoque andragógico. Objetivo: Exponer la fundamentación de los antecedentes de la andragogía en el proceso de gestión del cuidado de personas mayores por profesionales de enfermería. Métodos: Se realizó una revisión con el método de análisis bibliográfico a través de una búsqueda realizada entre los años 2010 al 2022, donde se consultaron bases de datos especializadas y se seleccionaron 33 publicaciones científicas sobre el tema. Resultados: El cuidado de personas mayores requiere una mirada transdisciplinaria y profesionales comprometidos con su cuidado. El profesional de enfermería responsable de la gestión debe considerar valores, actitudes y conocimientos de la disciplina que brindan una visión distinta y específica de la gestión de los cuidados. El avance científico ha permitido el incremento de la expectativa de vida de las personas, produciéndose un aumento significativo de personas mayores en el mundo manteniendo un adecuado cuidado como eslabón importante. La andragogía se encarga de la educación entre, para y por adultos y la asume como su objeto de estudio y realización, vista o concebida esta, como autoeducación, por lo cual, cobra importancia en los cuidados, pues interpreta el hecho educativo como un hecho andragógico, donde la educación y los cuidados se realizan como autoeducación. Conclusiones: Resulta importante la ejecución de investigaciones que beneficien el desarrollo del profesional de enfermería, para ayudar a disminuir las brechas que constan en la formación investigativa de estos profesionales y en las estructuras organizativas en las que estos se incorporan, dado en el proceso de gestión del cuidado de personas mayores desde un enfoque andragógico como mecanismo esencial.

Introduction: The management of nursing care in older people is a challenge for the profession today and even more so from an andragogical approach. Objective: To present the foundation of the background of andragogy in the process of managing the care of elderly people by nursing professionals. Methods: A review was carried out using the bibliographic analysis method through a search carried out between the years 2010 to 2022, where specialized databases were consulted and 33 scientific publications on the topic were selected. Results: Caring for the elderly requires a transdisciplinary approach and professionals committed to their care. The nursing professional responsible for the management must consider values, attitudes and knowledge of the discipline that provide a different and specific vision of care management. Scientific advances have allowed an increase in people's life expectancy, producing a significant increase in the number of older people in the world, maintaining adequate care as an important link. Andragogy is responsible for education among, for and by adults and assumes it as its object of study and realization, seen or conceived, as self-education, which is why andragogy gains importance in care, since it interprets the educational fact as an andragogical fact, where education and care are carried out as self-education. Conclusions: It is important to carry out research that benefits the development of nursing professionals, to help reduce the gaps that exist in the research training of these professionals and in the organizational structures in which they are incorporated, given in the care management process of older people from an andragogical approach as an essential mechanism.

Integração ensino-serviço-comunidade: perspectivas do Comitê Gestor Local do Contrato Organizativo de Ação Pública Ensino-Saúde / Integración enseñanza-servicio-comunidad: perspectivas del Comité Gestor Local del Contrato Organizativo de Acción Pública Enseñanza-Salud / Teaching-service-community integration: perspectives of the Local Management Committee of the TeachingHealth Public Action Organizational Contract

Com o objetivo de compreender o desenvolvimento da integração ensino-serviço-comunidade (Iesc) no município de Bragança Paulista, São Paulo, por meio do Contrato Organizativo de Ação Pública Ensino-Saúde (Coapes), realizou-se um estudo de caso. Uma amostra intencional com dez integrantes do Comitê Gestor Local que participaram de entrevistas semiestruturadas, em ambiente virtual, gravadas e transcritas na íntegra. Os relatos passaram por análise de conteúdo na modalidade temática e os resultados indicaram que a condução da Iesc e do Coapes foi bem-sucedida. A sustentabilidade e os êxitos da contratualização estão relacionados a estratégias, como aproximação, diálogo institucional, igualdade de valor e transparência, provenientes de discussões técnicas, compreensão do processo, escolha do formato, sensibilização e engajamento dos atores. A combinação desses elementos, aliada a novos projetos e atitudes, aponta caminhos para a consolidação da Iesc no território, que apresenta desafios a serem superados.

Con el objetivo de comprender el desarrollo de la integración enseñanza-servicio-comunidad (IESC) en el municipio de Braganza Paulista (Estado de São Paulo), a partir del Contrato Organizativo de Acción Pública Enseñanza-Salud (Coapes), se realizó un estudio de caso. Una muestra intencional con diez integrantes del Comité Gestor Local participó en entrevistas semiestructuradas, realizadas en ambiente virtual, grabadas y transcritas integralmente. Los relatos pasaron por un análisis de contenido en la modalidad temática. Los resultados indicaron que la conducción de la IESC y del Coapes fue exitosa. La sostenibilidad y los éxitos de la contractualización están relacionados con estrategias tales como la aproximación, el diálogo institucional, la igualdad de valor y transparencia, provenientes de discusiones técnicas, comprensión del proceso, elección del formato, sensibilización y compromiso de los actores. La combinación de esos elementos, aliada a nuevos proyectos y actitudes, señala caminos para la consolidación de la IESC en el territorio que presenta desafíos que hay que superar.

To comprehend the evolution of education-service-community integration (ESCI) in the municipality of Bragança Paulista, SP, through the Teaching-Health Public Action Organizational Contract (Coapes), a case study was conducted. An intentional sample of ten members from the Local Management Committee participated in semi-structured interviews, conducted virtually, recorded, and transcribed in full. The narratives underwent thematic content analysis. The results indicated that the implementation of IESC and Coapes was successful. The sustainability and achievements in contractualization are related to strategies such as approaching, institutional dialogue, equal value, and transparency, resulting from technical discussions, understanding of the process, format selection, sensitization, and actor engagement. The combination of these elements, along with new projects and attitudes, points towards the consolidation of IESC in the territory, which presents challenges to be overcome.

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.

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.

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.

Predicting the Need for Blood Transfusions in Cardiac Surgery: A Comparison between Machine Learning Algorithms and Established Risk Scores in the Brazilian Population

ABSTRACT Introduction: Blood transfusion is a common practice in cardiac surgery, despite its well-known negative effects. To mitigate blood transfusion-associated risks, identifying patients who are at higher risk of needing this procedure is crucial. Widely used risk scores to predict the need for blood transfusions have yielded unsatisfactory results when validated for the Brazilian population. Methods: In this retrospective study, machine learning (ML) algorithms were compared to predict the need for blood transfusions in a cohort of 495 cardiac surgery patients treated at a Brazilian reference service between 2019 and 2021. The performance of the models was evaluated using various metrics, including the area under the curve (AUC), and compared to the commonly used Transfusion Risk and Clinical Knowledge (TRACK) and Transfusion Risk Understanding Scoring Tool (TRUST) scoring systems. Results: The study found that the model had the highest performance, achieving an AUC of 0.7350 (confidence interval [CI]: 0.7203 to 0.7497). Importantly, all ML algorithms performed significantly better than the commonly used TRACK and TRUST scoring systems. TRACK had an AUC of 0.6757 (CI: 0.6609 to 0.6906), while TRUST had an AUC of 0.6622 (CI: 0.6473 to 0.6906). Conclusion: The findings of this study suggest that ML algorithms may offer a more accurate prediction of the need for blood transfusions than the traditional scoring systems and could enhance the accuracy of predicting blood transfusion requirements in cardiac surgery patients. Further research could focus on optimizing and refining ML algorithms to improve their accuracy and make them more suitable for clinical use.

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.

Team-Based Learning online: percepção dos graduandos de saúde e influência do perfil comportamental do estudante / Online Team-Based Learning: perception of health undergraduates and influence of the student's behavioral profile

Resumo Introdução: O Team-Based Learning (TBL) é uma metodologia ativa que tem se mostrado efetiva para a formação de profissionais de saúde. Em 2020, devido à pandemia da Covid-19, a aplicação do TBL migrou da modalidade presencial para online síncrona. Objetivos: Este estudo objetivou avaliar a percepção de graduandos de saúde sobre o TBL online e analisar se existe diferença de percepção dessa modalidade entre os grupos de estudantes com níveis distintos de exposição anterior às sessões presenciais e online do método, além de verificar se tal percepção pode ser afetada pelo perfil comportamental do estudante. Método: Trata-se de um estudo observacional, transversal de caráter descritivo-exploratório, comparativo, relacional, de abordagem quantitativa, realizado nos cursos de graduação em Medicina e Enfermagem, entre setembro e dezembro de 2021. Aplicou-se, virtualmente, um questionário sobre os dados sociodemográficos, além dos instrumentos Avaliação da Percepção do Aluno-Team-Based Learning (APA-TBL) e Teste de Perfil Comportamental DISC. Resultados: Dos 241 estudantes participantes, houve predominância do sexo feminino (81%), na faixa etária de 20,8 a 24,4 anos, que já tinham frequentado mais de 10 sessões de TBL presencial (90%) e TBL online (53%). Das 24 questões do APA-TBL, 17 obtiveram índice igual ou superior a 75% na soma das respostas "concordo totalmente"/"concordo", valores considerados como percepção positiva neste estudo. Os alunos com exposição a mais de 10 sessões do TBL online apresentaram uma percepção significativamente mais negativa em três das quatro dimensões do APA-TBL, quando comparados aos menos expostos. O grupo que havia participado de mais de 10 sessões de TBL presencial apresentou uma percepção significativamente mais negativa em apenas uma dimensão do instrumento, quando comparados aos menos expostos. O principal fator DISC encontrado entre os perfis comportamentais dos participantes foi a estabilidade ("S"). Não houve correlação entre o perfil comportamental do aluno e sua percepção sobre o método na versão online. Conclusões: Observou-se uma percepção favorável dos graduandos de saúde sobre o TBL online. A exposição anterior prolongada ao método, tanto no modo online, quanto presencial, impactou negativamente a percepção dos estudantes sobre o TBL online. Não foi evidenciada influência do perfil comportamental do estudante em sua percepção do método.

Abstract Introduction: Team-Based Learning (TBL) is an active methodology that has shown to be effective for the training of health professionals. In 2020, due to the COVID-19 pandemic, TBL utilization migrated from the in-person to the synchronous online mode. Objectives: This study aimed to evaluate the perception of health undergraduate students about online TBL and to analyze whether there is a difference regarding this perception between groups of students with different levels of exposure prior to in-person and online sessions of the teaching method, in addition to verifying whether such perception can be affected by the student's behavioral profile. Method: This is an observational, cross-sectional, descriptive-exploratory level II comparative study with a quantitative approach, carried out in undergraduate Nursing and Medicine courses between September and December 2021. A questionnaire on sociodemographic data was applied virtually, in addition to the Assessment of Student Perception-Team-Based Learning (ASP-TBL) and the DISC Personality Test instruments. Results: Of the 241 participating students, most were females (81%), aged between 20.8 and 24.4 years, who had already attended more than 10 sessions of in-person TBL (90%) and online TBL (53%). Of the 24 ASP-TBL questions, 17 obtained an index equal to or greater than 75% in the sum of the answers "I totally agree"/"I agree", values considered as a positive perception in this study. Students exposed to more than 10 online TBL sessions had a significantly more negative perception in three of the four dimensions of the ASP-TBL, when compared to less exposed students. The group that had participated in more than 10 in-person TBL sessions had a significantly more negative perception in only one dimension of the instrument, when compared to the less exposed ones. The main DISC Personality test factor found among the participants' behavioral profiles was submission ("S"). There was no correlation between the student's behavioral profile and their perception of the method in the online version. Conclusions: There was a favorable perception of health undergraduate students regarding online TBL. Previous prolonged exposure to the method, both online and in-person, represented a significant difference in the students' perception of online TBL. There was no evidence of the influence of the student's behavioral profile on their perception of the teaching method.

Diagnóstico da retinopatia diabética por inteligência artificial por meio de smartphone / Diagnosis of diabetic retinopathy by artificial intelligence using smartphone

RESUMO Objetivo: Obter imagens de fundoscopia por meio de equipamento portátil e de baixo custo e, usando inteligência artificial, avaliar a presença de retinopatia diabética. Métodos: Por meio de um smartphone acoplado a um dispositivo com lente de 20D, foram obtidas imagens de fundo de olhos de pacientes diabéticos; usando a inteligência artificial, a presença de retinopatia diabética foi classificada por algoritmo binário. Resultados: Foram avaliadas 97 imagens da fundoscopia ocular (45 normais e 52 com retinopatia diabética). Com auxílio da inteligência artificial, houve acurácia diagnóstica em torno de 70 a 100% na classificação da presença de retinopatia diabética. Conclusão: A abordagem usando dispositivo portátil de baixo custo apresentou eficácia satisfatória na triagem de pacientes diabéticos com ou sem retinopatia diabética, sendo útil para locais sem condições de infraestrutura.

ABSTRACT Introduction: To obtain fundoscopy images through portable and low-cost equipment using artificial intelligence to assess the presence of DR. Methods: Fundus images of diabetic patients' eyes were obtained by using a smartphone coupled to a device with a 20D lens. By using artificial intelligence (AI), the presence of DR was classified by a binary algorithm. Results: 97 ocular fundoscopy images were evaluated (45 normal and 52 with DR). Through AI diagnostic accuracy around was 70% to 100% in the classification of the presence of DR. Conclusion: The approach using a low-cost portable device showed satisfactory efficacy in the screening of diabetic patients with or without diabetic retinopathy, being useful for places without infrastructure conditions.

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.

Use of surgical videos available on social media among retina surgeons: results of a vitreoretinal specialist survey / Uso de vídeos cirúrgicos nas mídias sociais entre cirurgiões de retina: resultados de uma pesquisa com especialista em retina

ABSTRACT Purpose: This study aimed to assess and interpret how vitreoretinal surgeons use surgical videos available on social media as complementary learning tools to improve, review, or update their abilities, considering their different levels of expertise. Methods: In this cross-sectional survey, an online survey was sent to vitreoretinal specialists and fellows. Results: This survey included 258 participants, of whom 53.88% had been in practice for >10 years (senior surgeons), 29.07% between 4 and 10 years (young surgeons), and 17.05% for <3 years (surgeons in training). Retinal surgical videos available on social media were used by 98.84% of the participants (95% confidence interval, 97.52%-100%). YouTube (91%) was the most common source of videos, and surgeons in training watched more videos on YouTube than senior surgeons. Regarding the preferred method when preparing for a procedure, 49.80% of the participants watched surgical videos available on social media, 26.27% preferred to "consult colleagues", and 18.82% preferred to seek information in scientific articles. Participants valued the most the "image quality" (88%) and presence of "surgical tips and tricks" (85%). Conclusion: Surgical videos can provide benefits in acquiring strategic skills, such as decision-making, surgical planning, and situational awareness. Retina surgeons used them as teaching aids regardless of their level of expertise, despite being relatively more valuable to surgeons in training or young surgeons.

RESUMO Objetivo: Avaliar e interpretar como os cirurgiões vitreorretinianos utilizam os vídeos cirúrgicos disponíveis nas mídias sociais como ferramentas complementares de aprendizagem para melhorar, revisar ou atualizar suas habilidades, considerando seus diferentes níveis de especialização. Métodos: Nesta pesquisa transversal, um survey online foi enviado à especialistas e aprendizes na área vítreo-retiniana. Resultados: Esta pesquisa incluiu 258 participantes, dos quais 53,88% atuavam há mais de 10 anos (cirurgiões seniores), 29,07% entre 4 e 10 anos (cirurgiões jovens) e 17,05% há menos de 3 anos (cirurgiões em treinamento). Vídeos cirúrgicos de retina nas mídias sociais foram usados por 98,84% dos participantes (intervalo de confiança de 95%, 97,52%-100%). A fonte mais comum de acesso aos vídeos foi o YouTube (91%), e o grupo de cirurgiões com menos de 3 anos de experiência assistiu mais vídeos no YouTube em comparação aos cirurgiões seniores. Assistir a vídeos cirúrgicos nas redes sociais foi o método preferido na preparação para um procedimento para 49,80% dos participantes versus 26,27% que preferiram "consultar colegas" e 18,82% que preferiram buscar informações em artigos científicos. A "qualidade de imagem" (88%) e a presença de "dicas e truques cirúrgicos" (85%) foram as características dos vídeos mais valorizadas pelos participantes. Conclusão: O uso de vídeos cirúrgicos pode trazer benefícios na aquisição de habilidades estratégicas, como tomada de decisão, planejamento cirúrgico e consciência situacional. Sua aplicação como auxiliar de ensino foi utilizada por cirurgiões de retina independentemente de seu nível de especialização, apesar de ser relativamente mais valioso para cirurgiões em formação ou com menos de 10 anos de experiência.

Desempenho em decodificação e escrita de crianças com Transtorno do Desenvolvimento da Linguagem: dados preliminares / Performance in decoding and writing of children with Developmental Language Disorder: preliminary data

RESUMO Objetivo Verificar o desempenho de crianças com diagnóstico de Transtorno do Desenvolvimento da Linguagem em provas de decodificação e escrita para assim entender melhor suas manifestações e o processo de aquisição das habilidades da linguagem escrita. Método Foram sujeitos do estudo 80 crianças. Compuseram o Grupo-Pesquisa 16 crianças com diagnóstico de Transtorno do Desenvolvimento da Linguagem, sendo 13 do gênero masculino e 3 do gênero feminino, média de idade de 7,3. O Grupo Controle contou com 64 sujeitos pareados em gênero, idade, escolaridade e nível sócio econômico com o Grupo Controle na proporção 4:1. Foi realizada avaliação da habilidade de decodificação de palavras e pseudopalavras de ambos os grupos, contabilizando-se o tempo de leitura de palavras corretas e a porcentagem de acertos, considerando-se também a extensão da palavra/pseudopalavra. A avaliação da escrita foi realizada no grupo controle, que teve seus erros ortográficos analisados e categorizados. Todos os dados passaram por análise estatística descritiva e inferencial. Resultados Os dados indicaram maior tempo de decodificação e menor porcentagem de acertos para as crianças do Grupo Pesquisa. Em relação aos erros ortográficos, observou-se a predominância de erros de ortografia arbitrária. Conclusão Os dados evidenciam que crianças com Transtorno do Desenvolvimento da Linguagem tendem a apresentar maior tempo de decodificação, maior porcentagem de erros do que seus além, de erros ortográficos mais concentrados na ortografia natural.

ABSTRACT Purpose to verify the performance of children with Developmental Language Disorder in decoding and writing tests in order to better understand their manifestations and the process of acquiring written language skills. Methods The study subjects were 80 children. The Research Group consisted of 16 children diagnosed with Developmental Language Disorder, 13 males and 3 females, mean age of 7.3. The Control Group counted on 64 subjects paired in gender, age, education and socioeconomic level with the Control Group in a 4:1 ratio. The ability to decode words and pseudowords of both groups was evaluated, measuring the time spent to correctly read words and the percentage of correct answers, also considering the length of the word/pseudoword. The writing evaluation was carried out in the control group, which had its spelling errors analyzed and categorized. All data underwent descriptive and inferential statistical analysis. Results The data indicated a longer decoding time and a lower percentage of correct answers for the children from the Research Group. Regarding spelling errors, there was a predominance of arbitrary spelling errors. Conclusion The data showed that children with Developmental Language Disorder tend to have a longer decoding time, greater percentage of errors than their peers and tend to present spelling errors more concentrated in natural orthography.

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.

Assessing the reaction to and efficacy of the Screener drug discovery and development board game as a pedagogical tool in postgraduate courses

Screener, a board game supplemented with online resources, was introduced and distributed by the Brazilian Society of Pharmacology and Experimental Therapeutics to postgraduate programs as an instructional tool for the process of drug discovery and development (DDD). In this study, we provided a comprehensive analysis of five critical aspects for evaluating the quality of educational games, namely: 1) description of the intervention; 2) underlying pedagogical theory; 3) identification of local educational gaps; 4) impact on diverse stakeholders; and 5) elucidation of iterative quality enhancement processes. We also present qualitative and quantitative assessments of the effectiveness of this game in 11 postgraduate courses. We employed the MEEGA+ online survey, comprising thirty-three close-ended unipolar items with 5-point Likert-type response scales, to assess student perceptions of the quality and utility of Screener. Based on 115 responses, the results indicated a highly positive outlook among students. In addition, we performed a preliminary evaluation of learning outcomes in two courses involving 28 students. Pre- and post-quizzes were applied, each consisting of 20 True/False questions directly aligned with the game's content. The analysis revealed significant improvement in students' performance following engagement with the game, with scores rising from 8.4 to 13.3 (P<0.0001, paired t-test) and 9.7 to 12.7 (P<0.0001, paired t-test). These findings underscore the utility of Screener as an enjoyable and effective tool for facilitating a positive learning experience in the DDD process. Notably, the game can also reduce the educational disparities across different regions of our continental country.

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.

Audience response system smartphone application as an adjunct to tuberculosis teaching for medical students during the coronavirus disease 2019 pandemic

SUMMARY OBJECTIVE: The growing availability of devices for mobile learning has created new opportunities for teaching. With the development of smartphone apps based on audience response systems, there is a possibility to quickly assess student knowledge. The education of health professionals, including medical students, is an essential strategy for tuberculosis control. In the context of the coronavirus disease 2019 pandemic, audience response systems are very useful as online assessment tools. The aim of this study was to use the audience response systems Socrative to assess medical students during a class on tuberculosis. METHODS: This is a quasi-experimental before-and-after study, with pre- and post-tests carried out through the Socrative app, respectively, before and after a lecture on tuberculosis for medical students. Also, a cross-sectional study was carried out after the course to evaluate the participant's satisfaction through an electronic, structured questionnaire with a Likert-type scale. RESULTS: A total of 126 students were included in the study. The overall mean pre- and post-test scores were 5.98±1.59 and 8.37±1.36, respectively, with a statistically significant difference (p<0.0001). Almost all students were totally satisfied with the use of Socrative on pre- and post-tests. CONCLUSION: This study describes how the use of Socrative in a tuberculosis class was well received by students. In addition, the baseline knowledge on tuberculosis was low in some topics, with some improvement after the lecture. These findings emphasize the need to further improve the students' knowledge on tuberculosis and help instructors customize the lecture based on the gaps identified in the Socrative assessment.

Terapia oromotora: Estudio de un modelo educativo para cuidadores primarios / Oral-motor therapy: Study of a distance learning educational model for primary caregivers / Terapia motora oral: estudo de um modelo de ensino à distância para cuidadores primários

Los trastornos alimentarios y de deglución afectan considerablemente la calidad de vida de niños y niñas con discapacidades neuromotoras. La pandemia de COVID-19 agravó estos desafíos al limitar el acceso a la atención en salud. Este estudio evaluó un modelo educativo de aprendizaje a distancia en terapia oral-motora, dirigido a personas cuidadoras de niños y niñas con discapacidades neuromotoras en Mérida, México. Participaron incialmente treinta personas cuidadoras de niños y niñas entre 2 y 12 años de edad con trastornos alimentarios y de deglución, quienes recibían atención en siete instituciones. 23 participantes completaron el programa. Se usó un diseño cuasiexperimental de prueba pre y post. El programa incluyó sesiones teóricas y prácticas. Los resultados mostraron mejoras significativas en el conocimiento teórico y en las competencias prácticas, con niveles de competencia superiores al 80%. Aun así, se reconocen limitaciones del estudio como el tamaño de la muestra y la ausencia de un grupo de control. Abordar estas limitaciones en investigaciones futuras fortalecerá la evidencia sobre la efectividad de este enfoque innovador centrado en la persona cuidadora, crucial para gestionar trastornos alimentarios y de deglución de manera efectiva y mejorar la calidad de vida de niños y niñas con discapacidades neuromotoras.

Eating and swallowing disorders are prevalent among children with neuromotor disabilities, significantly impacting their overall quality of life. The COVID-19 pandemic exacerbated the challenges by restricting access to health care, underscoring the necessity for innovative solutions with caregiver involvement. This study investigated the effectiveness of a distance learning educational model in oral-motor therapy for primary caregivers of children with neuromotor impairments in Mérida, Mexico. The quasiexperimental pretest-posttest design included thirty primary caregivers of children aged 2 to 12 with feeding and swallowing disorders from seven institutions. Twenty-three participants completed the program. The program encompassed theoretical sessions on various aspects of oral motor therapy and practical sessions focusing on hands on training. Results revealed substantial enhancements in theoretical knowledge and practical competencies among caregivers, with competence levels exceeding 80% in all evaluated activities. Despite these positive outcomes, the study acknowledges limitations such as a small sample size and the absence of a control group. Addressing these constraints through future research endeavors will bolster the evidence supporting the effectiveness of this innovative caregivercentric approach. Ultimately, integrating caregivers into the care team is imperative for improving the quality of life for children with neuromotor disabilities and effectively managing eating and swallowing disorders.

Os distúrbios da alimentação e da deglutição afetam significativamente a qualidade de vida das crianças com deficiências neuromotoras. A pandemia da COVID-19 exacerbou esses desafios desafios, sendo que limitou o acesso ao atendimento. Este estudo avaliou um modelo educacional de ensino à distância sobre terapia oral-motora, orientado a cuidadores primários de crianças com deficiências neuromotoras em Mérida, México. Trinta cuida- dores de crianças de 2 a 12 anos de idade com distúrbios de alimentação e deglutição de sete instituições participaram, sendo que 23 deles concluíram o programa. Um estudo quase experimental de préteste-pós-teste foi realizado. O programa incluiu sessões teóricas e práticas. Os resultados mostraram melhorias significativas no conhecimento teórico e nas competências práticas, com níveis de competência acima de 80%. Contudo, são reconhecidas algumas limitações do estudo, como o pequeno tamanho da amostra e a falta de um grupo de controle. A abordagem dessas limitações em pesquisas futuras fortalecerá as evidências respeito da eficácia dessa abordagem inovadora centrada no cuidador, crucial para melhorar a qualidade de vida das crianças com deficiências neuromotoras e gerenciar os distúrbios de alimentação e deglutição de forma eficaz.