Desenvolvimento e aplicação de uma rede neural artificial para identificação de infarto agudo do miocárdio com elevação do segmento st: uma nova ferramenta para otimização diagnóstica / Development and application of an artificial neural network to identify acute myocardial infarction with ST segment elevation: a new tool for diagnostic optimization

INTRODUÇÃO: As doenças cardiovasculares (DCVs) são as principais responsáveis pelas mortes no mundo desde o último século, sendo o infarto agudo do miocárdio (IAM) a causa isolada de maior dsetaque, muitas vezes em virtude da dificuldade diagnóstica. A incorporação de novas tecnologias com uso de Inteligência Artificial (AI) surge como potencial aliada neste cenário. OBJETIVO: O objetivo do presente estudo foi desenvolver um modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) com a utilização de imagens de eletrocardiogramas (ECGs) e a extração dos sinais com alta sensibilidade e especificidade em relação aos laudos médicos para a identificação de casos de IAM com elevação do segmento ST (IAMCST). MÉTODOS: O modelo foi treinado com dados de 3.768 exames de janeiro a dezembro de 2022, totalizando 17.567 derivações. Do total, 820 eram exames com IAMCST e 2.948 sem IAMCST. Foram separados 90% dos dados para treino e 10% para teste. A arquitetura da rede utilizada foi baseada na ResNet de uma dimensão com uma camada de convolução inicial, quatro blocos de camadas residuais e um bloco de camada densa para classificação binária. O sinal foi filtrado, padronizado com mediana igual a 0 e desvio padrão igual a 1 e utilizado padding para padronização de tamanho dentre todas as derivações. Como forma de aumentação de dados, com objetivo de fornecer a rede mais dados para aprender sobre IAMCST, foi realizado um filtro SavGol nos sinais, o que fez com que se obtivesse o dobro de sinais originais das imagens, para entrada no modelo neural. Ainda que a IA tenha sido treinada com as derivações, a acurácia foi mensurada por exame. Resultados: O modelo obteve, ao final, uma sensibilidade de 97%, especificidade de 69% e área sob a curva ROC de 92% para a predição de IAMCST por exame. Tal resultado foi um ganho para o uso das redes neurais, visto que a tecnologia anteriormente utilizada, apenas com a extração das métricas das ondas, apresentou acurácia inferior. CONCLUSÃO: Concluímos que os modelos de RNA, que extraem sinais das imagens e os transformam em predições para auxílio na tomada de decisão de médicos, podem ser incluídos no arsenal de métodos preditivos para triagem de IAMCST, com elevada sensibilidade.

Rendimento de polpa emorfometria de frutos esementes em progêniesde camucamuzeiro (Myrciaria dubia) / Pulp yield and fruit and seed morphometry in camucamuzeiro (Myrciaria dubia) progenies

O camucamuzeiro (Myrciaria dubia), planta da família Myrtaceae, é uma frutífera nativa da região amazônica, ocorrendo espontaneamente nas várzeas e margens dos rios e lagos. O objetivo do trabalho foi quantificar o rendimento de polpa e avaliar os caracteres morfométricos de frutos e sementes em acessos decamucamuzeiro estabelecidos na forma de progênie na Coleção de Germoplasma da Embrapa Amazônia Oriental em Belém, PA. A caracterização física dos frutos foi efetuada com base naamostra de 1600 frutos colhidos de 32 progênies. Os frutos foram caracterizados individualmente quanto aos seguintes aspectos: peso, comprimento, diâmetro, espessura de casca e número de sementes por fruto. Sementes de 10 frutos por tratamento foram avaliadas quanto ao peso, comprimento, largura e espessura. Utilizou-se um delineamento experimental inteiramente casualizado, com 32 progênies, e posteriormente os dados. Os resultados obtidos evidenciaram que os frutos de camucamuzeiro apresentam peso médio de 8,15g. As progênies CPATU-83 e CPATU-61 foram as que se destacaram em relação ao peso, com frutos apresentando peso médio acima de 11 gramas. O comprimento e diâmetro médio dos frutos foram de 2,22 cm, e 2,39 cm, respectivamente. O número de sementes teve média 1,92 sementes por fruto. Em relação ao °Brix, ocorreu amplitude de 10,70° e 6,93° nas progênies CPATU-27 e CPATU-28. A porcentagem de polpa das progênies teve média de 68,70%, sendo CPATU-54, 62, 23, 24 e 17 superiores estatisticamente das demais. Naporcentagem de sementes por frutos foram verificadas diferenças significativas com a maior porcentagem de sementes nos CPATU-27, 31 e 30, e o menor valor em frutos da planta CPATU-23. A coleção de germoplasma da Embrapa Amazônia Oriental permite a identificação de ampla variabilidade genética entre progênies de M. dubia. As progênies de camucamuzeiro CPATU-17, 23, 24, 54 e 62 apresentaram maior rendimento de polpa.(AU)

Camucamuzeiro (Myrciaria dubia), a plant of the Myrtaceaefamily, is a fruit tree native to the Amazon region, occurring spontaneously in floodplains and on the banks of rivers and lakes. The objective of this work was to quantify the pulp yield and evaluate the morphometric characters of fruits and seeds in camucamuzeiro accessions established as progeny in the GermplasmCollection of Embrapa Amazônia Oriental in Belém, Pará. The physical characterization of the fruits was carried out based on a sample of 1600 fruits harvested from 32 progenies. The fruits were individually characterized according to the following aspects: weight, length, diameter, peel thickness and number of seeds per fruit. Seeds of 10 fruits per treatment were evaluated for weight, length, width and thickness. A completely randomized experimental design was used, with 32 progenies, and then the data. The results showed that the camucamuzeiro fruits have an average weight of 8.15g. The progenies CPATU-83 and CPATU-61 were the ones that stood out in terms of weight, with fruits presenting an average weight of over 11 grams. The average fruit length and diameter were 2.22 cm and 2.39 cm, respectively. The number of seeds averaged 1.92 seeds per fruit. Regarding °Brix, amplitudes of 10.70° and 6.93° occurred in the progenies CPATU-27 and CPATU-28. The pulp percentage of the progenies had an average of 68.70%, being CPATU-54, 62, 23, 24 and 17 statistically higher than the others. The percentage of seeds per fruit showed significant differences with the highest percentage of seeds in CPATU-27, 31 and 30, and the lowest value in fruitsof the CPATU-23 plant. The germplasm collection of Embrapa Amazônia Oriental allows the identification of wide genetic variability among progenies of M. dubia. The camucamuzeiro progenies CPATU-17, 23, 24, 54 and 62 showed higher pulp yield.(AU)

Desenvolvimento e aplicação de uma rede neural artificial para identificação de fibrilação atrial no eletrocardiograma: uma nova ferramenta para otimização diagnóstica / Development and application of an artificial neural network to identify atrial fibrillation on the electrocardiogram: a new tool for diagnostic optimization

INTRODUÇÃO: A fibrilação atrial (FA) é a arritmia cardíaca sustentada mais comum no mundo e está associada a alta morbidade e mortalidade. O diagnóstico precoce da FA é parte fundamental para o controle bem sucedido da carga global da doença e, infelizmente, muitos casos não são diagnosticados devido à dificuldade de identificação da arritmia por profissionais de saúde não especializados. Nesse contexto, o uso de inovações tecnológicas como a inteligência artificial no processo de investigação diagnóstica surge como uma potencial intervenção disruptiva. OBJETIVO: O objetivo do presente estudo foi desenvolver um modelo de redes neurais artificiais (RNAs) com utilização de imagens de eletrocardiograma (ECG) e extração de sinais com alta sensibilidade e especificidade em relação a laudos médicos. MÉTODOS: O modelo foi treinado com dados de 11.029 ECGs de janeiro a dezembro de 2022, que totalizaram 100.108 derivações para treinamento da rede neural, uma ResNet unidimensional, utilizada com uma camada de convolução inicial, quatro blocos de camadas residuais e um bloco de densa camada para classificação binária. A extração foi individual de acordo com a disposição e tamanho das derivações na imagem do ECG, que foram então transformadas em um sinal unidimensional. A partir dos dados brutos em forma de sinal, foi realizada uma reamostragem, padronizando todos os fabricantes para 300hz. Em seguida, os ruídos do sinal foram removidos por meio do filtro Savitzky-Golay. Em seguida, o sinal foi padronizado para ter mediana = 0 e desvio padrão = 1. Foi adicionado um padding para ter um tamanho padrão de 2048. O padding utilizado foi um valor constante igual a zero. Realizamos padronização e preenchimento no sinal original (não filtrado) para obter 2 dados de uma única derivação. RESULTADOS: O modelo apresentou, ao final, uma sensibilidade de 100% e uma especificidade de 94,5% para a identificação de FA no ECG. Esse resultado foi um ganho para a utilização de redes neurais, pois a tecnologia utilizada anteriormente, com apenas a extração de métricas de onda, apresentava uma precisão menor. CONCLUSÃO: Concluímos que modelos de RNA, que extraem sinais de imagens e os transformam em predições para tomada de decisão por médicos especialistas, podem ser incluídos no arsenal de métodos preditivos para triagem com alta sensibilidade e trazer laudos médicos mais rápidos e confiáveis.

Comparação de algoritmos de aprendizado de máquina na classificação do infarto do miocárdio usando detecção de sinal de elevação do segmento ST no eletrocardiograma e dados clínicos / Comparison of machine learning algorithms in the classification of myocardial infarction using ST-segment elevation signal detection in electrocardiogram and clinical data

INTRODUÇÃO: As doenças cardiovasculares (DCVs) são as principais responsáveis por mortes no mundo. A incorporação de novas tecnologias utilizando Inteligência Artificial (IA) surge como potencial aliada para a otimização do manejo dessas doenças. No entanto, ainda há a necessidade de aumentar a confiança nos modelos de IA, especialmente nos modelos de Machine Learning (ML). Nesse contexto, a pesquisa com extração e processamento de sinais tem alta precisão na detecção de anomalias cardíacas, mas sem capacidade de confirmar o diagnóstico de algumas doenças, pois não conta com o auxílio de variáveis clínicas, como é o caso do infarto agudo do miocárdio (IAM). OBJETIVO: O objetivo do presente estudo foi desenvolver um modelo de ML utilizando variáveis clínicas e processamento de sinais para detectar infarto agudo do miocárdio com elevação do segmento ST (IAMCST) com alta sensibilidade em relação a laudos médicos. MÉTODOS: Os modelos foram treinados com dados de 381 pacientes de 10 hospitais públicos brasileiros, obtidos de abril a julho de 2022, e validados com dados de 124 pacientes, em agosto de 2022. As variáveis utilizadas, além da elevação do segmento ST, foram sexo, idade, presença de marca-passo, sintomas como falta de ar e dor torácica, comorbidades como diabetes, dislipidemia, arritmias, sedentarismo, sobrepeso e tabagismo. A reamostragem foi realizada com incidência de 1:1 nos casos sem IAM para os casos com IAM. Os modelos Logistic Regression, Random Forest e AdaBoost foram hiperparametrizados e treinados com Cross-Validation em 5 vezes. As variáveis mais importantes para a predição foram idade, predição do modelo de extração de sinal com supradesnivelamento do segmento ST, falta de ar e dor torácica. O melhor modelo para o problema foi o AdaBoost, obtendo com o melhor threshold sensibilidade de 96% e especificidade de 45%. Os três modelos obtiveram uma área sob a curva ROC acima de 0,80, resultando em excelentes modelos para triagem de casos. CONCLUSÃO: Modelos de ML que combinam informações de dados clínicos e exames complementares, como ECG, podem ser melhores que modelos lineares para triagem de IAMCST, com alta sensibilidade e capacidade de interpretação aditiva aos algoritmos mais eficientes disponíveis na prática clínica.

Initial development of Euterpe oleracea Martin function containers used in the production of seedlings / Desenvolvimento inicial de Euterpe oleracea Mart em função de recipientes usados na produção de mudas

The açaizeiro (Euterpe oleracea Mart.) is a natural species of the lowland areas of the Amazon region, with the state of Pará as the largest center of natural dispersion of this palm. Much of its production comes from extractivism and has the potential to increase fruit production by projecting the scenario for the advancement of the species' cultivation to the mainland, but it needs to be framed in market standards, therefore, improvement must occur. of seedling production techniques. Thus, this work aimedto evaluate the initial development in açaí plants, produced in containers with different volumes and substrates, during 360 days in the field. The test was carried out in the experimental field of Embrapa Amazônia Oriental, in Belém, PA. Açaizeiro seedlings of the cultivar BRS Pará, produced in two types of substrates (commercial and conventional) were used. For the production of seedlings, the following types of containers were used: plastic bag with dimensions of 18x 24 cm (1900 cm³), which is recommended for the production of açaí seedlings and other fruit trees and tubes with volumes of 280, 175 and 95 cm³. The experiment was installed in a completely randomized block design, using four replications and five plants per plot. Field evaluations took place every 60 days after planting. The variables measured were: plant height, stem diameter and number of leaves. It was observed that the treatments in polyethylene bag had greater development in the analyzed variables,regardless of the substrate used. It was found that there was no significant difference between treatments resulting from seedlings produced in tubes. Therefore, it is concluded that the plants of E. oleracea Mart, cultivar BRS Pará, presented greater initial development when coming from seedlings produced in polyethylene bags in relation to the other containers.(AU)

O açaizeiro (Euterpe oleracea Mart.) é uma espécie natural dasáreas de várzea da região amazônica, sendo o estado do Pará como o maior centro de dispersão natural dessa palmeira. Grande parte de sua produção provém do extrativismo e possui potencial de incremento da produção de frutos ao projetar o cenário para o avanço do cultivo da espécie para a terra firme, mas necessita estar enquadrado nos padrões de mercado, portanto, deve-se ocorrer o aperfeiçoamento das técnicas de produção de mudas. Assim, o trabalho teve como objetivo avaliar o desenvolvimento inicial em plantas de açaizeiro, produzidas em recipientes com diferentes volumes e substratos, durante 360 dias em campo. O ensaio foi realizado no campo experimental da Embrapa Amazônia Oriental, em Belém, PA. Foram utilizadas mudas de açaizeiro da cultivar BRS Pará, produzidas em dois tipos de substratos (comercial e o convencional). Para a produção de mudas foram usados os seguintes tipos de recipientes: saco de plástico com as dimensões de 18 x 24 cm (1900 cm³), a qual é recomendada para a produção de mudas de açaizeiro e outras fruteiras e tubetes com volumes de 280, 175 e 95 cm³. O experimento foi instalado no delineamento experimental em blocos inteiramente casualizados, utilizando-se quatro repetições e cinco plantas por parcela. As avaliações em campo ocorreram a cada 60 dias após o plantio. As variáveis mensuradas foram: altura da planta, diâmetro do coleto e número de folhas. Observou-se que os tratamentos em saco de polietileno houve maior desenvolvimento nas variáveis analisadas, independente do substrato usado. Verificou-se que não houve diferença significativa entre os tratamentos resultantes de mudas produzidas em tubete. Portanto, conclui-se que as plantas de E. oleracea Mart, da cultivar BRS Pará, apresentaram maior desenvolvimento inicial quando oriundas de mudas produzidas em sacos de polietileno em relação aos demais recipientes.(AU)

Initial development of Euterpe oleracea Mart. in function containers used in the production of seedlings / Desenvolvimento inicial de Euterpe oleracea Mart. em função de recipientes usados na produção de mudas

The açaizeiro (Euterpe oleracea Mart.) is a natural species of the lowland areas of the Amazon region, with the state of Pará as the largest center of natural dispersion of this palm. Much of its production comes from extractivism and has the potential to increase fruit production by projecting the scenario for the advancement of the species' cultivation to the mainland, but it needs to be framed in market standards, therefore, improvement must occur. of seedling production techniques. Thus, this work aimed to evaluate the initial development in açaí plants, produced in containers with different volumes and substrates, during 360 days in the field. The test was carried out in the experimental field of Embrapa Amazônia Oriental, in Belém, PA. Açaizeiro seedlings of the cultivar BRS Pará, produced in two types of substrates (commercial and conventional) were used. For the production of seedlings, the following types of containers were used: plastic bag with dimensions of 18 x 24 cm (1900 cm³), which is recommended for the production of açaí seedlings and other fruit trees and tubes with volumes of 280, 175 and 95 cm³. The experiment was installed in a completely randomized block design, using four replications and five plants per plot. Field evaluations took place every 60 days after planting. The variables measured were: plant height, stem diameter and number of leaves. It was o

O açaizeiro (Euterpe oleracea Mart.) é uma espécie natural das áreas de várzea da região amazônica, sendo o estado do Pará como o maior centro de dispersão natural dessa palmeira. Grande parte de sua produção provém do extrativismo e possui potencial de incremento da produção de frutos ao projetar o cenário para o avanço do cultivo da espécie para a terra firme, mas necessita estar enquadrado nos padrões de mercado, portanto, deve-se ocorrer o aperfeiçoamento das técnicas de produção de mudas. Assim, o trabalho teve como objetivo avaliar o desenvolvimento inicial em plantas de açaizeiro, produzidas em recipientes com diferentes volumes e substratos, durante 360 dias em campo. O ensaio foi realizado no campo experimental da Embrapa Amazônia Oriental, em Belém, PA. Foram utilizadas mudas de açaizeiro da cultivar BRS Pará, produzidas em dois tipos de substratos (comercial e o convencional). Para a produção de mudas foram usados os seguintes tipos de recipientes: saco de plástico com as dimensões de 18 x 24 cm (1900 cm³), a qual é recomendada para a produção de mudas de açaizeiro e outras fruteiras e tubetes com volumes de 280, 175 e 95 cm³. O experimento foi instalado no delineamento experimental em blocos inteiramente casualizados, utilizando-se quatro repetições e cinco plantas por parcela. As avaliações em campo ocorreram a cada 60 dias após o plantio. As variáveis mensuradas f

An interpretable machine learning model for covid-19 screening

Introduction: the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is a viral disease which has been declared a pandemic by the WHO. Diagnostic tests are expensive and are not always available. Researches using machine learning (ML) approach for diagnosing SARS-CoV-2 infection have been proposed in the literature to reduce cost and allow better control of the pandemic. Objective: we aim to develop a machine learning model to predict if a patient has COVID-19 with epidemiological data and clinical features. Methods: we used six ML algorithms for COVID-19 screening through diagnostic prediction and did an interpretative analysis using SHAP models and feature importances. Results: our best model was XGBoost (XGB) which obtained an area under the ROC curve of 0.752, a sensitivity of 90%, a specificity of 40%, a positive predictive value (PPV) of 42.16%, and a negative predictive value (NPV) of 91.0%. The best predictors were fever, cough, history of international travel less than 14 days ago, male gender, and nasal congestion, respectively. Conclusion: we conclude that ML is an important tool for screening with high sensitivity, compared to rapid tests, and can be used to empower clinical precision in COVID-19, a disease in which symptoms are very unspecific.

Introdução: a Doença do Coronavírus 2019 (COVID-19) é uma doença viral que foi declarada uma pandemia pela OMS. Testes diagnósticos são caros e nem sempre estão disponíveis. Pesquisas utilizando a abordagem de aprendizado de máquina (ML) para o diagnóstico de infecção por SARS-CoV-2 têm sido propostas na literatura para reduzir custos e permitir melhor controle da pandemia.Objetivo: nosso objetivo é desenvolver um modelo de aprendizado de máquina para prever se um paciente tem COVID-19 com dados epidemiológicos e características clínicas.Método: usamos seis algoritmos de ML para triagem de COVID-19 por meio de predição diagnóstica e fizemos uma análise interpretativa usando modelos SHAP e importâncias de recursos.Resultados: nosso melhor modelo foi o XGBoost (XGB) que obteve área sob a curva ROC de 0,752, sensibilidade de 90%, especificidade de 40%, valor preditivo positivo (VPP) de 42,16% e valor preditivo negativo ( VPL) de 91,0%. Os melhores preditores foram febre, tosse, história de viagem internacional há menos de 14 dias, sexo masculino e congestão nasal, respectivamente.Conclusão: Concluímos que o ML é uma importante ferramenta de triagem com alta sensibilidade, em comparação aos testes rápidos, e pode ser usado para potencializar a precisão clínica na COVID-19, doença em que os sintomas são muito inespecíficos.

A Bibliometric Network Analysis of Coronavirus during the First Eight Months of COVID-19 in 2020.

The COVID-19 pandemic has affected all aspects of society. Researchers worldwide have been working to provide new solutions to and better understanding of this coronavirus. In this research, our goal was to perform a Bibliometric Network Analysis (BNA) to investigate the strategic themes, thematic evolution structure and trends of coronavirus during the first eight months of COVID-19 in the Web of Science (WoS) database in 2020. To do this, 14,802 articles were analyzed, with the support of the SciMAT software. This analysis highlights 24 themes, of which 11 of the more important ones were discussed in-depth. The thematic evolution structure shows how the themes are evolving over time, and the most developed and future trends of coronavirus with focus on COVID-19 were visually depicted. The results of the strategic diagram highlight 'CHLOROQUINE', 'ANXIETY', 'PREGNANCY' and 'ACUTE-RESPIRATORY-SYNDROME', among others, as the clusters with the highest number of associated citations. The thematic evolution. structure presented two thematic areas: "Damage prevention and containment of COVID-19" and "Comorbidities and diseases caused by COVID-19", which provides new perspectives and futures trends of the field. These results will form the basis for future research and guide decision-making in coronavirus focused on COVID-19 research and treatments.

Maternal perception of the childs nutritional status from the perspective of adjusted residual analysis / Percepção materna do estado nutricional do filho sob a óptica da análise dos resíduos ajustados

BACKGROUNG: The maternal perception of the nutritional status of their children has several important social factors in its composition and it can be important in determine quality of children's foodOBJECTIVE: To assess social factors influencing maternal perception of her children´s nutritional statusMETHODS: Cross sectional study with school children from 6 to 10 years from a public school in São Paulo, Brazil. The data was obtained through a structured questionnaire applied to mothers and through children's body mass index. Associations between variables were analyzed by the Qui-square test and by the adjusted residues analysis, with 5% of significance. The agreement between maternal perception and nutritional status was assessed through the Kappa testRESULTS: We found incorrect perception in 45.8% of cases, from which 98.2% were underestimation, with 80% of underestimation for overweight children. We found poor and slight agreement for all cases. Adjusted residuals pointed eutrophic underestimation; better maternal perception for the obese; better perception for mothers that attained middle and high school levels; underestimation for eutrophic boys and correct perception for eutrophic girls. Single mothers and those who do not work outside tended to underestimate their eutrophic childrenCONCLUSION: We found poor agreement for almost all cases, with exception to mothers of girls and those that do not work outside. A correct perception was related positively with lower education levels, being worse for mothers without a partner and for those who do not work outside. Mothers of girls, compared to mothers of boys, had a more accurate perception

INTRODUÇÃO: A percepção materna do estado nutricional de seus filhos apresenta diversos fatores sociais importantes em sua composição e ela pode ser um importante na determinação da qualidade de alimentação das criançasOBJETIVO: Avaliar os fatores sociais que influenciam a percepção materna sobre o estado nutricional de seus filhosMÉTODO: Estudo transversal com escolares de 6 a 10 anos de uma escola pública de São Paulo, Brasil. Os dados foram obtidos por meio de um questionário estruturado aplicado às mães e a partir de antropometria das crianças. As associações entre as variáveis foram analisadas pelo teste do Qui-quadrado e pela análise dos resíduos ajustados, com 5% de significância. A concordância entre a percepção materna e o estado nutricional foi avaliada por meio do teste KappaRESULTADOS: Encontramos percepção incorreta em 45,8% dos casos, dos quais 98,2% foram de subestimação, com 80% de subestimação para crianças com sobrepeso. Encontramos concordância pobre e leve para todos os casos. Os resíduos ajustados apontaram para subestimação eutrófica; melhor percepção materna para o obeso; melhor percepção para mães que atingiram o ensino fundamental e médio; subestimação para meninos eutróficos e percepção correta para meninas eutróficas. As mães solteiras e as que não trabalham fora tendem a subestimar seus filhos eutróficosCONCLUSÃO: Encontramos baixa concordância para quase todos os casos, com exceção das mães de meninas e das que não trabalham fora. A percepção correta relacionou-se positivamente com a menor escolaridade, sendo pior para as mães sem companheiro e que não trabalham fora. As mães de meninas, em comparação com as mães de meninos, tiveram uma percepção mais precisa

Identificação de reações adversas a medicamentos (ram) durante conciliação medicamentosa em hospital escola / Identificación de reacciones adversas a medicamentos (ram) durante conciliación medicación en un hospital universitario / Identification of adverse drug reactions (adr) for medication conciliation in a teaching hospital

RESUMO As Reações Adversas a Medicamentos (RAM) representam um grande problema nos hospitais, acarretando sérios riscos à saúde dos pacientes e aumentando os custos da atenção à saúde. O presente estudo teve o objetivo de analisar as principais Reações Adversas a Medicamentos encontradas no setor de Clínica Médica de um hospital escola em Campos dos Goytacazes - RJ. Realizou-se um estudo longitudinal prospectivo entre os meses de março a junho de 2015. Um total de 194 pacientes foram acompanhados, sendo observado reações adversas em 37 deles, totalizando 40 reações adversas que envolveram 27 princípios ativos. Os principais medicamentos envolvidos nas RAM foram losartana (12,5%), dipirona (10%) e tramadol (7,5%). As reações acometeram principalmente pacientes do sexo masculino (60%). Quanto à causalidade, 12 (30%) RAM foram classificadas como definidas, 19 (47,5%) prováveis e 9 (22,5%) possíveis, pelo algoritmo de Naranjo. Trinta e cinco RAM (87,5%) foram classificadas como reações do tipo A (previsíveis) e apenas 5 (12,5%) reações do tipo B (imprevisíveis). A Comissão de Farmacovigilância do Hospital foi comunicada para proceder as notificações à ANVISA. O processo de conciliação de medicamentos contribuiu para a identificação de RAM, permitindo ao profissional farmacêutico atuação mais efetiva junto à equipe multiprofissional de saúde no que se refere às reações indesejáveis causadas pelos medicamentos possibilitando a prevenção de agravos relacionados à terapia medicamentosa e ações voltadas para a segurança dos pacientes.

RESUMEN Las Reacciones Adversas a Medicamentos (RAM) representan un gran problema en los hospitales, causando serios riesgos a la salud de los pacientes y aumentando los costos de atención a la salud. En este contexto, este estudio tuvo como objetivo analizar las principales Reacciones Adversas a Medicamentos encontradas en el sector de Clínica Médica de un hospital universitario en Campos dos Goytacazes-Rio de Janeiro-Brasil. Se realizó un estudio longitudinal prospectivo entre los meses de marzo a junio de 2015. Un total de 194 pacientes fueron acompañados y fueron observadas reacciones adversas en 37 pacientes, totalizando 40 reacciones adversas que involucraron 27 principios activos. Los principales medicamentos involucrados en las RAM fueron losartán (12,5%), dipirona (10%) y tramadol (7,5%). Las reacciones acometieron principalmente pacientes del sexo masculino (60%). En cuanto a la causalidad, 12 (30%) RAM fueron clasificadas como definidas, 19 (47,5%) probables y 9 (22,5%) posibles, por el algoritmo de Naranjo. Treinta y cinco RAM (87,5%) fueron clasificadas como reacciones del tipo A (previsibles) y solo 5 (12,5%) reacciones del tipo B (imprevisibles). El Comité de Farmacovigilancia Hospitalaria fue comunicado para emprender las notificaciones a la ANVISA. El proceso de conciliación de medicamentos contribuyó a la identificación de RAM, permitiendo al profesional farmacéutico una actuación más eficaz junto al equipo multidisciplinario de salud en lo que se refiere a las reacciones indeseables causadas por los medicamentos, posibilitando la prevención de agravios relacionados a la terapia medicamentosa y acciones dirigidas a la seguridad del paciente.

ABSTRACT Currently, Adverse Drug Rreactions (ADR/RAM) are a major problem in hospitals, causing serious health risks for patients and increasing costs of health care. In this context, this study aimed to analyze the main adverse drug reactions found in medical clinic sector a teaching hospital in Campos dos Goytacazes - RJ. We conducted a prospective study between the months from March to June 2015. A total of 194 patients were followed, adverse reactions were observed in 37 patients, involving 40 adverse reactions distributed in 27 active ingredients. The major drugs were involved in the ADR (12.5%) of losartan, 4 (10%) of dipyrone and 3 (7.5%) tramadol. The reactions of most patients were in males with 63%. As for the causality, 12 ADR (30%) were classified as definite, 19 (47.5%) probable and 9 (22.5%) possible, by the logotype of Naranjo. Thirty-five ADRs (87%) were defined as the type A (predictable) and only 5 (12.5%) type B reactions. The Pharmacovigilance Committee of the Hospital was reported to make notifications to ANVISA. The medication reconciliation process contributed to the identification of RAM, allowing the professional pharmacist for more effective action by the multidisciplinary health team in regard to undesirable reactions caused by drugs enabling the prevention of related harm to drug therapy and targeted actions to patient safety.