Forecast UTI: application for predicting intensive care unit beds in the context of the COVID-19 pandemic. / Forecast UTI: aplicativo para previsão de leitos de unidades de terapia intensiva no contexto da pandemia de COVID-19.

In view of the need to manage and forecast the number of Intensive Care Unit (ICU) beds for critically ill COVID-19 patients, the Forecast UTI open access application was developed to enable hospital indicator monitoring based on past health data and the temporal dynamics of the Coronavirus epidemic. Forecast UTI also enables short-term forecasts of the number of beds occupied daily by COVID-19 patients and possible care scenarios to be established. This article presents the functions, mode of access and examples of uses of Forecast UTI, a computational tool intended to assist managers of public and private hospitals within the Brazilian National Health System by supporting quick, strategic and efficient decision-making.

Frente à necessidade de gerenciamento e previsão do número de leitos de unidades de terapia intensiva (UTIs) para pacientes graves de COVID-19, foi desenvolvido o Forecast UTI, um aplicativo de livre acesso, que permite o monitoramento de indicadores hospitalares com base em dados históricos do serviço de saúde e na dinâmica temporal da epidemia por coronavírus. O Forecast UTI também possibilita realizar previsões de curto prazo do número de leitos ocupados pela doença diariamente, e estabelecer possíveis cenários de atendimento. Este artigo apresenta as funções, modo de acesso e exemplos de uso do Forecast UTI, uma ferramenta computacional destinada a auxiliar gestores de hospitais da rede pública e privada do Sistema Único de Saúde (SUS) no subsídio à tomada de decisão, de forma rápida, estratégica e eficiente.

En vista de la necesidad de administrar y prever el número de camas en la Unidad de Cuidados Intensivos para pacientes graves de COVID-19, se desarrolló Forecast UTI: una aplicación de acceso abierto que permite el monitoreo de indicadores hospitalarios basados en datos históricos del servicio salud y la dinámica temporal de esta epidemia por coronavirus También es posible hacer pronósticos a corto plazo del número de camas ocupadas diariamente por la enfermedad y establecer posibles escenarios de atención. Este artículo presenta las funciones, el modo de acceso y ejemplos de uso de Forecast UTI, una herramienta computacional capaz de ayudar a los gestores de hospitales públicos y privados en el Sistema Único de Salud, ya que apoyan la toma de decisiones de manera rápida, estratégica y eficiente.

Forecast UTI: application for predicting Intensive Care Units beds in the context of the covid-19 pandemic / Forecast UTI: aplicación para pronosticar lechos de Unidades de Cuidados Intensivos en el contexto de la pandemia de covid-19 / Forecast UTI: aplicativo para previsão de leitos de unidades de terapia intensiva no contexto da pandemia de covid-19

In view of the need to manage and forecast the number of beds in the Intensive Care Units for critically ill patients in Covid-19, the Forecast UTI was developed: an open access application that allows the monitoring of hospital indicators based on historical data from the service health and the temporal dynamics of the epidemic. It is also possible to make short-term forecasts of the number of beds occupied daily by the disease and to establish possible care scenarios. This article presents the functions, mode of access and examples of use of Forecast UTI, a computational tool capable of assisting managers of public and private hospitals in the Unified Health System, since they support decision-making quickly, strategically and efficiently.

Frente à necessidade de gerenciamento e previsão do número de leitos de unidades de terapia intensiva (UTI) para pacientes graves de covid-19, foi desenvolvido o Forecast UTI, um aplicativo de livre acesso e que permite o monitoramento de indicadores hospitalares com base em dados históricos do serviço de saúde e na dinâmica temporal dessa epidemia por coronavírus. O Forecast UTI também possibilita realizar previsões de curto prazo sobre número de leitos ocupados pela doença diariamente, e estabelecer possíveis cenários de atendimento. Este artigo apresenta as funções, modo de acesso e exemplos de uso do Forecast UTI, uma ferramenta computacional destinada a auxiliar gestores de hospitais da rede pública e privada do Sistema Único de Saúde no subsídio à tomada de decisão, de forma rápida, estratégica e eficiente. 

Forecast UTI: aplicativo para previsão de leitos de unidades de terapia intensiva no contexto da pandemia de COVID-19 / Forecast UTI: aplicación para prever camas en Unidades de Cuidados Intensivos en el contexto de la pandemia de COVID-19 / Forecast UTI: application for predicting intensive care unit beds in the context of the COVID-19 pandemic

Frente à necessidade de gerenciamento e previsão do número de leitos de unidades de terapia intensiva (UTIs) para pacientes graves de COVID-19, foi desenvolvido o Forecast UTI, um aplicativo de livre acesso, que permite o monitoramento de indicadores hospitalares com base em dados históricos do serviço de saúde e na dinâmica temporal da epidemia por coronavírus. O Forecast UTI também possibilita realizar previsões de curto prazo do número de leitos ocupados pela doença diariamente, e estabelecer possíveis cenários de atendimento. Este artigo apresenta as funções, modo de acesso e exemplos de uso do Forecast UTI, uma ferramenta computacional destinada a auxiliar gestores de hospitais da rede pública e privada do Sistema Único de Saúde (SUS) no subsídio à tomada de decisão, de forma rápida, estratégica e eficiente.

En vista de la necesidad de administrar y prever el número de camas en la Unidad de Cuidados Intensivos para pacientes graves de COVID-19, se desarrolló Forecast UTI: una aplicación de acceso abierto que permite el monitoreo de indicadores hospitalarios basados en datos históricos del servicio salud y la dinámica temporal de esta epidemia por coronavirus También es posible hacer pronósticos a corto plazo del número de camas ocupadas diariamente por la enfermedad y establecer posibles escenarios de atención. Este artículo presenta las funciones, el modo de acceso y ejemplos de uso de Forecast UTI, una herramienta computacional capaz de ayudar a los gestores de hospitales públicos y privados en el Sistema Único de Salud, ya que apoyan la toma de decisiones de manera rápida, estratégica y eficiente.

In view of the need to manage and forecast the number of Intensive Care Unit (ICU) beds for critically ill COVID-19 patients, the Forecast UTI open access application was developed to enable hospital indicator monitoring based on past health data and the temporal dynamics of the Coronavirus epidemic. Forecast UTI also enables short-term forecasts of the number of beds occupied daily by COVID-19 patients and possible care scenarios to be established. This article presents the functions, mode of access and examples of uses of Forecast UTI, a computational tool intended to assist managers of public and private hospitals within the Brazilian National Health System by supporting quick, strategic and efficient decision-making.

An analysis of bibliometric indicators to JCR according to Benford's law.

Journal Citation Reports (JCR) is the main source of bibliometric indicators known by the scientific community. This paper presents the results of a study of the distributions of the first and second significant digits according to Benford's law (BL) of the number of articles, citations, impact factors, half-life and immediacy index bibliometric indicators in journals indexed in the JCR Sciences and Social Sciences Editions from 2007 to 2014. We also performed the data analysis to country's origin and by journal's category, and we verified that the second digit has a better adherence to BL. The use of the second digit is important since it provides a more sound, complete and consistent analysis of the bibliometric indicators.

Benford's Law and articles of scientific journals: comparison of JCR® and Scopus data.

Benford's Law is a logarithmic probability distribution function used to predict the distribution of the first significant digits in numerical data. This paper presents the results of a study of the distribution of the first significant digits of the number of articles published of journals indexed in the JCR® Sciences and Social Sciences Editions from 2007 to 2011. The data of these journals were also analyzed by the country of origin and the journal's category. Results considering the number of articles published informed by Scopus are also presented. Comparing the results we observe that there is a significant difference in the data informed in the two databases.