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Fuzzy Visa: um modelo de lógica fuzzy para a avaliação de risco da Vigilância Sanitária para inspeção de resíduos de serviços de saúde / Fuzzy Visa: a fuzzy logic model for risk assessment of Health Surveillance for health services waste inspection
Silva, Natércia Fonseca de Carvalho da; Vianna, Cid Manso de Mello; Oliveira, Fabiano Saldanha Gomes de; Mosegui, Gabriela Bittencourt Gonzalez; Rodrigues, Marcus Paulo da Silva.
  • Silva, Natércia Fonseca de Carvalho da; Instituto Estadual do Ambiente do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro. BR
  • Vianna, Cid Manso de Mello; Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Instituto de Medicina Social. Rio de Janeiro. BR
  • Oliveira, Fabiano Saldanha Gomes de; Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Instituto de Medicina Social. Rio de Janeiro. BR
  • Mosegui, Gabriela Bittencourt Gonzalez; Universidade Federal Fluminense. Instituto de Saúde Coletiva. Niterói. BR
  • Rodrigues, Marcus Paulo da Silva; Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Instituto de Medicina Social. Rio de Janeiro. BR
Physis (Rio J.) ; 27(1): 127-146, jan.-mar. 2017. tab, graf
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-955469
RESUMO
Resumo A inspeção sanitária de Gerenciamento de Resíduos de Serviços de Saúde (GRSS) carece de metodologia de trabalho padronizada que proporcione bases seguras de avaliação de risco potencial (RP). O objetivo deste trabalho foi propor um instrumento baseado em lógica fuzzy capaz de padronizar a inspeção e gerar indicadores de controle sanitário. O modelo foi desenvolvido com 18 subsistemas relacionados ao GRSS, que resultaram da aglutinação de elementos identificados na inspeção, como aqueles que interferem na avaliação e permeiam todas as etapas do GRSS. A validação do modelo foi realizada em dez unidades de saúde no Rio de Janeiro, de maio a novembro de 2009. Os resultados obtidos no sistema seguiram os diagnósticos realizados pelos especialistas, mostrando a possibilidade de sistematização e racionalização das avaliações de RP. Esse sistema de apoio à decisão torna mais eficiente a gestão e o planejamento de ações na avaliação do RP.
ABSTRACT
Abstract The sanitary inspection of Health Services Waste Management (HSWM) lacks a standardized work methodology that provides a secure basis for evaluating potential risk (PR). This study aimed to propose an instrument based on fuzzy logic that could standardize inspection and generate indicators of sanitary control. The model was developed with 18 subsystems related to HSWM obtained from the assembly of elements identified in the inspection as those that interfere with the assessment and permeate all stages of HSWM. The validation of the model was conducted in 10 health establishments in Rio de Janeiro between May to November 2009. The results obtained by this model were consistent with the diagnoses made by experts and clearly indicated the possibility of the systematization and rationalization of PR assessments. This decision support system makes management and planning of actions more efficient in PR evaluation.
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Health Surveillance / Brazil / Public Health / Fuzzy Logic / Risk Assessment / Sanitary Inspection / Medical Waste Type of study: Etiology study / Evaluation studies / Prognostic study / Risk factors / Screening study Limits: Humans Country/Region as subject: South America / Brazil Language: Portuguese Journal: Physis (Rio J.) Journal subject: Public Health Year: 2017 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Instituto Estadual do Ambiente do Rio de Janeiro/BR / Universidade Federal Fluminense/BR / Universidade do Estado do Rio de Janeiro/BR

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Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Health Surveillance / Brazil / Public Health / Fuzzy Logic / Risk Assessment / Sanitary Inspection / Medical Waste Type of study: Etiology study / Evaluation studies / Prognostic study / Risk factors / Screening study Limits: Humans Country/Region as subject: South America / Brazil Language: Portuguese Journal: Physis (Rio J.) Journal subject: Public Health Year: 2017 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Instituto Estadual do Ambiente do Rio de Janeiro/BR / Universidade Federal Fluminense/BR / Universidade do Estado do Rio de Janeiro/BR