Spectral temporal graph neural network for multivariate agricultural price forecasting / Rede neural de gráfico temporal espectral para previsão de preços agrícolas multivariados

Multivariate time series forecasting has an important role in many real-world domains. Especially, price prediction has always been on the focus of researchers. Yet, it is a challenging task that requires the capturing of intra-series and inter-series correlations. Most of the models in literature focus only on the correlation in temporal domain. In this paper, we have curated a new dataset from the official website of Turkish Ministry of Commerce. The dataset consists of daily prices and trade volume of vegetables and covers 1791 days between January 1, 2018 and November 26, 2022. A Spectral Temporal Graph Neural Network (StemGNN) is employed on the curated dataset and the results are given in comparison to Convolutional neural networks (CNN), Long short-term memory (LSTM) and Random Forest models. GNN architecture achieved a state-of-the-art result such as mean absolute error (MAE): 1,37 and root mean squared error (RMSE): 1.94). To our knowledge, this is one of the few studies that investigates GNN for time series analysis and the first study in architecture field.

A previsão multivariada de séries temporais tem um papel importante em muitos domínios do mundo real. Especialmente, a previsão de preços sempre esteve no foco dos pesquisadores. No entanto, é uma tarefa desafiadora que requer a captura de correlações intra-séries e inter-séries. A maioria dos modelos na literatura foca apenas a correlação no domínio temporal. Neste artigo, selecionamos um novo conjunto de dados do site oficial do Ministério do Comércio Turco. O conjunto de dados consiste em preços diários e volume comercial de vegetais e abrange 1.791 dias entre 1º de janeiro de 2018 e 26 de novembro de 2022. Uma Rede Neural de Gráfico Temporal Espectral é empregada no conjunto de dados curado e os resultados são fornecidos em comparação com CNN, LSTM e Modelos de Floresta Aleatória. A arquitetura GNN alcançou um resultado de ponta (MAE: 1,37, RMSE: 1,94). Até onde sabemos, este é um dos poucos estudos que investiga GNN para análise de séries temporais e o primeiro estudo na área de arquitetura.

The influence of the internet on choices about older adults' health and well-being / A influência da internet nas escolhas sobre a saúde e o bem-estar dos idosos / La influencia de internet en las decisiones sobre la salud y el bienestar de ancianos

ABSTRACT Objectives: to describe the profile of older adults who access the internet to search for health information and identify the factors that can influence older adults' decisions about their health based on information collected online. Methods: 391 older adults answered an online questionnaire regarding habits and satisfaction with information about health collected on the internet. Data processing involved Logistic Regression. Results: higher education reduces by 44% the likelihood of an older adult following the health recommendations on internet sites. However, social activities and self-perceived health increase the possibility of following the recommendations by 83% and 71%, respectively. The belief that the internet promotes healthy habits increases by 29.2 times the probability of an older adult following the advice. Final Considerations: knowing the profile of older adults who use the Internet can help professionals formulate public policies and build good information platforms on health and well-being.

RESUMO Objetivos: descrever o perfil dos idosos que acessam a internet para buscar informações sobre saúde e identificar os fatores que podem influenciar as decisões dos idosos sobre sua saúde com base nas informações coletadas online. Métodos: 391 idosos responderam a um questionário online sobre hábitos e satisfação com informações sobre saúde coletadas na internet. Processamento dos dados envolveu regressão logística. Resultados: ensino superior reduz em 44% a probabilidade de idosos seguirem recomendações de saúde em sites da internet. Porém, atividades sociais e autopercepção de saúde aumentam a possibilidade de seguir as recomendações em 83% e 71%, respectivamente. A crença de que a internet promove hábitos saudáveis aumenta em 29,2 vezes a probabilidade de idosos seguirem os conselhos. Considerações Finais: conhecer o perfil dos idosos que utilizam a internet pode auxiliar os profissionais na formulação de políticas públicas e na construção de boas plataformas de informação sobre saúde e bem-estar.

RESUMEN Objetivos: describir el perfil de los ancianos que acceden a internet para buscar información de salud e identificar los factores que pueden influir en las decisiones de los ancianos sobre su salud a partir de la información recopilada en línea. Métodos: 391 ancianos respondieron a un cuestionario online sobre hábitos y satisfacción con la información de salud recogida en internet. El procesamiento de datos implicó regresión logística. Resultados: la educación superior reduce en un 44% la probabilidad de que un anciano siga las recomendaciones de salud en los sitios web. Sin embargo, las actividades sociales y la salud autopercibida aumentan la posibilidad de seguir las recomendaciones en un 83% y un 71%, respectivamente. La creencia de que internet promueve hábitos saludables aumenta 29,2 veces la probabilidad de que un anciano siga un consejo. Consideraciones Finales: conocer el perfil de los ancianos que utilizan internet puede ayudar a los profesionales a formular políticas públicas y construir buenas plataformas de información sobre salud y bienestar.

Tendências temporais e projeções de cesariana no Brasil, macrorregiões administrativas e unidades federativas / Temporal trends and projections of caesarean sections in Brazil, its administrative macro-regions, and federative units

Resumo Os estudos de tendência sobre a via de nascimento no Brasil têm revelado um cenário de sucessivos aumentos lineares nas proporções de cesariana. Entretanto, a possibilidade de mudanças na evolução temporal da via cirúrgica não tem sido considerada. Dessa forma, objetivou-se verificar possíveis pontos de inflexão na proporção de cesarianas no Brasil, macrorregiões e unidades federativas, bem como estimar suas projeções para o ano de 2030. Utilizou-se a série temporal com as cesarianas notificadas no Departamento de Informática do SUS no período de 1994 a 2019. Foram utilizados modelos autorregressivos integrados de médias móveis e de regressão joinpoint para obtenção de projeções e de tendências das proporções de cesariana, respectivamente. As proporções de cesarianas apresentaram tendência significativa de aumento ao longo dos 26 anos de estudo em todos os níveis de agregação. Por outro lado, quando se considera a formação de segmentos, observa-se tendência de estabilização no país e nas regiões Sul e Centro-Oeste, a partir de 2012. Norte e Nordeste apresentaram tendência de aumento e o Sudeste, de queda significativa. Projeções indicam que no ano de 2030, 57,4% dos nascimentos no país ocorrerão por via cirúrgica e que nas regiões Sudeste e Sul, serão observadas proporções superiores a 70%.

Abstract Trend studies on the model of birth in Brazil show a scenario of successive linear increases in cesarean rates. However, they ignore possible changes in the temporal evolution of this delivery modality. Thus, this study aimed to evaluate possible inflection points in cesarean rates in Brazil, its macro-regions, and federated units, as well as to estimate projections for 2030. A time series with information on cesarean sections from 1994 to 2019 from the SUS Department of Informatics was used. Autoregressive integrated moving average and joinpoint regression models were used to obtain cesarean rate projections and trends, respectively. Caesarean rates showed a significant upward trend over the 26 study years at all levels of aggregation. On the other hand, when considering the formation of segments, a stabilization trend was observed both in the country and in the South and Midwest regions, starting in 2012. Rates tended to increase in North and Northeast and significantly decrease in Southeast. Projections show that in 2030, 57.4% of births in Brazil will be cesarean, with rates higher than 70% in Southeast and South regions.

Previsões do número de cirurgias suspensas utilizando o software Power BI® em um hospital universitário / Predictions of the number of suspended surgeries using software Power BI® in a university hospital / Predicciones del número de cirugías suspendidas utilizando software Power BI® en un hospital universitario

Objetivo: analisar as cirurgias suspensas, realizando previsões futuras de três meses, a partir de outubro de 2022, através de um gráfico de linhas utilizando o software Power BI®. Método: se utilizou a técnica de médias moveis ponderada, alisamento exponencial simples, utilizando a ferramenta gráfico de linhas do Power BI®, com intervalo de confiança de 95% e previsões de três meses. Resultados: os resultados demostraram que existem diferentes etapas para construir previsões e alguns pré-requisitos devem ser preenchidos, foram encontradas as seguintes previsões com seus respectivos intervalos de confiança novembro 134(97,172), dezembro 141(102,180), janeiro 147(106.188). Conclusão: a utilização de previsões pode ser uma ferramenta útil para a tomada de decisão, prever problemas e sempre necessário na gestão de um hospital, podendo até suprimir gastos se antecipando a uma variedade de problemas.

Objective: to analyze the suspended surgeries, making future predictions of three months, starting in October 2022, through a line graph using the Power BI software. Method: we used the technique of weighted moving averages, simple exponential smoothing, using the Power BI® line graph tool, with a confidence interval of 95% and predictions of three months. Results: the results showed that there are different steps to construct predictions and some prerequisites must be fulfilled, the following predictions were found with their respective confidence intervals: November 134 (97,172), December 141 (102,180), January 147 (106,188). Conclusion: the use of forecasts can be a useful tool for decision making, predicting problems and always necessary in the management of a hospital, and can even suppress expenses in anticipation of a variety of problems.

Objetivos:analizar las cirugías suspendidas, haciendo predicciones futuras de tres meses, a partir de octubre de 2022, a través de un gráfico lineal utilizando el software Power BI®. Método: se utilizó la técnica de medias móviles ponderadas, suavizado exponencial simple, utilizando la herramienta de gráfico de líneas de Power BI®, con un intervalo de confianza del 95% y predicciones de tres meses. Resultados: los resultados mostraron que existen diferentes pasos para construir predicciones y se deben cumplir algunos requisitos previos, se encontraron las siguientes predicciones con sus respectivos intervalos de confianza: noviembre 134 (97,172), diciembre 141 (102,180), enero 147 (106,188). Conclusión: el uso de pronósticos puede ser una herramienta útil para la toma de decisiones, predicción de problemas y siempre necesaria en la gestión de un hospital, e incluso puede suprimir gastos en previsión de una variedad de problemas.

Training of neurologists for the 21st century: cultural and professional skills / O treinamento do Neurologista para o século XXI: habilidades profissionais e culturais

Abstract Training of neurologists for the near future is a challenge due to the likely advances in neuroscientific methods, which will change much of our knowledge on diagnosis and treatment of neurological diseases. Objective: to comment on what may be more likely to be a constant in the very near future and to recommend how to prepare the neurologist for the 21st century. Methods: through a critical review of recent articles on the teaching of Neurology, to present a personal view on the subject. Results: Diagnostic methods and therapeutic resources in Neurology will be greatly improved, but the central core of teaching young neurologists will continue to be the clinical/anatomical correlation. The neurologist must be prepared to be the primary physician in the care of patients with neurological disorders, although the roles of consultant and clinical neuroscientist must also be considered. In addition to technical knowledge, the neurologist must be prepared to discuss not only distressing issues related to the specialty, such as the risks of genetic diseases for family members of their patients, the inexorable progression of some diseases and the need for palliative care, but also problems not directly related to Neurology that cause anxiety and depression in the patient or that are the main reason for the initial consultation. Conclusion: neurology will be an even more important area of medicine and the neurologist must be well prepared to be the primary doctor to diagnose, treat and follow the patient with neurological disorders. In addition to technical knowledge, training in doctor-patient relations should be highlighted.

Resumo A formação do neurologista para o futuro próximo é um desafio devido aos prováveis avanços nos métodos da neurociência, que mudarão muito do nosso conhecimento sobre diagnóstico e tratamento de doenças neurológicas. Objetivo: comentar o que pode ser mais constante no futuro próximo e propor como preparar o neurologista para o século XXI. Métodos: por meio de uma revisão crítica de artigos recentes sobre o ensino da Neurologia, apresentar uma visão pessoal sobre o assunto. Resultados: Os métodos diagnósticos e os recursos terapêuticos em Neurologia serão muito aprimorados, mas o núcleo central do ensino de jovens neurologistas continuará sendo a correlação clínico-anatômica. O neurologista deve estar preparado para ser o médico principal no atendimento de pacientes com distúrbios neurológicos, embora os papéis de consultor e neurocientista clínico também devam ser considerados. Além do conhecimento técnico, o neurologista deve estar preparado para discutir não apenas questões angustiantes relacionadas à especialidade, como os riscos de doenças genéticas para os familiares de seus pacientes, a progressão inexorável de algumas doenças e a indicação de cuidados paliativos, mas também problemas não diretamente relacionados à Neurologia que causam ansiedade e depressão no paciente ou que são a principal causa da consulta. Conclusão: a neurologia será uma área ainda mais importante da medicina e o neurologista deve estar bem-preparado para ser o médico principal para diagnosticar, tratar e acompanhar o paciente com distúrbios neurológicos. Além do conhecimento técnico, a formação humanística deve ter destaque.

Comparação entre Dois Escores de Risco quanto à Predição de Obstrução Microvascular Coronariana durante a Intervenção Percutânea Primária / The Comparison between Two Risk Scores as for the Prediction of Coronary Microvascular Obstruction during Primary Percutaneous Intervention

Resumo Fundamento: Para pacientes com infarto do miocárdio com elevação do segmento ST (IAMCST) que sofrem de obstrução coronariana microvascular funcional e estrutural (OCM) subsequente, nenhuma abordagem terapêutica específica e definitiva de atenuação foi comprovada como válida em testes de larga escala atuais, o que destaca a necessidade de abordar seu reconhecimento precoce. Objetivos: Este estudo teve como objetivo comparar o desempenho de dois escores de risco clínico com uma medida objetiva de OCM durante intervenção coronária percutânea (ICP) em casos de IAMCST Métodos: A medição do índice de resistência microcirculatória (IRM) foi realizada e os parâmetros clínicos e angiográficos basais também foram registrados. Os pacientes foram divididos em entre os grupos OM (obstrução microvascular) e NOM (não-obstrução microvascular), de acordo com o valor de IRM pós-procedimento. O risco de OCM foi avaliado para todos os participantes pelos escores preditivos SAK e ATI, respectivamente. Cada sistema foi calculado somando-se as pontuações de todas as variáveis. As curvas de características do operador receptor (ROC) e a área sob a curva (AUC) de dois modelos de risco foram utilizadas para avaliar o desempenho discriminatório. Um ecocardiograma foi realizado sete dias após o procedimento para avaliar a fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE). Um valor P bicaudal de <0,05 foi considerado estatisticamente significativo. Resultados: Entre os 65 pacientes elegíveis com IAMCST, 48 foram alocados no grupo NOM e 17 no grupo OM, com uma incidência de OCM de 26,15%. Não houve diferença significativa na AUC entre os dois escores. A FEVE avaliada para o grupo NOM foi maior do que para o grupo OM. Conclusão: Os escores SAK e ATI tiveram bom desempenho para estimar o risco de OCM após ICP primário para pacientes com IAMCST.

Abstract Background: For patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) that are suffering from subsequent coronary microvascular functional and structural obstruction (CMVO), no specific and definitive therapeutic approaches of attenuation have been proven valid in up-to-date large-scale tests, which highlights the urge to address its early recognition. Objectives: This study aimed to compare the performance of two clinical risk scores with an objective measurement of CMVO during percutaneous coronary intervention (PCI) with STEMI. Methods: The Index of Microcirculatory Resistance (IMR) measurement was conducted and the baseline clinical and angiographic parameters were also recorded. The patients were divided into MO (Microvascular obstruction) or NMO (Non-microvascular obstruction) groups according to the post-procedure IMR value. The CMVO risk was evaluated for all participants by SAK and ATI predictive scores, respectively. Each system was calculated by summing the scores of all variables. The receiver operator characteristic (ROC) curves and the area under the curve (AUC) of two risk models were used to evaluate the discriminatory performance. An echocardiography was performed seven days after the procedure to evaluate left ventricular ejection fraction (LVEF). A two-sided P-value of <0.05 was considered statistically significant. Results: Among the 65 eligible STEMI patients, 48 patients were allocated in the NMO group and 17 in the MO group, with a CMVO incidence of 26.15%. There was no significant difference in the AUC between both scores. The LVEF evaluated for the NMO group was higher than that of MO group. Conclusion: Both SAK and ATI scores performed well in estimating CMVO risk after primary PCI for STEMI patients.

Google Trends correlation and sensitivity for outbreaks of dengue and yellow fever in the state of São Paulo / Correlação e sensibilidade do Google Trends para surtos de dengue e febre amarela no estado de São Paulo

ABSTRACT Objective To assess Google Trends accuracy for epidemiological surveillance of dengue and yellow fever, and to compare the incidence of these diseases with the popularity of its terms in the state of São Paulo. Methods Retrospective cohort. Google Trends survey results were compared to the actual incidence of diseases, obtained from Centro de Vigilância Epidemiológica "Prof. Alexandre Vranjac", in São Paulo, Brazil, in periods between 2017 and 2019. The correlation was calculated by Pearson's coefficient and cross-correlation function. The accuracy was analyzed by sensitivity and specificity values. Results There was a statistically significant correlation between the variables studied for both diseases, Pearson coefficient of 0.91 for dengue and 0.86 for yellow fever. Correlation with up to 4 weeks of anticipation for time series was identified. Sensitivity was 87% and 90%, and specificity 69% and 78% for dengue and yellow fever, respectively. Conclusion The incidence of dengue and yellow fever in the State of São Paulo showed a strong correlation with the popularity of its terms measured by Google Trends in weekly periods. Google Trends tool provided early warning, with high sensitivity, for the detection of outbreaks of these diseases.

RESUMO Objetivo Avaliar a acurácia do Google Trends para vigilância epidemiológica de dengue e febre amarela e comparar a incidência dessas doenças com a popularidade de seus termos no estado de São Paulo. Métodos Coorte retrospectiva. Os resultados da pesquisa Google Trends foram comparados com a incidência real de doenças, obtida do Centro de Vigilância Epidemiológica "Prof. Alexandre Vranjac", do estado de São Paulo, nos períodos entre 2017 e 2019. A correlação foi calculada pelo coeficiente de Pearson e pela função de correlação cruzada. A acurácia foi analisada por valores de sensibilidade e especificidade. Resultados Houve correlação estatisticamente significante entre as variáveis estudadas para ambas as doenças, com coeficiente de Pearson de 0,91 para dengue e 0,86 para febre amarela. Foi identificada correlação com até 4 semanas de antecipação para séries temporais. A sensibilidade foi de 87% e 90% e a especificidade de 69% e 78% para dengue e febre amarela, respectivamente. Conclusão A incidência de dengue e febre amarela no estado de São Paulo apresentou forte correlação com a popularidade de seus termos medidos pelo Google Trends em períodos semanais. A ferramenta Google Trends forneceu alerta precoce, com alta sensibilidade, para a detecção de surtos dessas doenças.

O impacto demográfico e seus diferenciais por sexo nos custos assistenciais da saúde suplementar no Brasil / The demographic impact and its differentials by gender on the health care costs of supplementary health in Brazil

Resumo Introdução As consequências do processo de Transição Demográfica afetam a demanda por saúde e, por conseguinte, o setor de saúde suplementar. Objetivo Examinar as consequências futuras do envelhecimento populacional e dos ganhos em longevidade, diferenciados por sexo, nos custos assistenciais das operadoras de planos de saúde. Para tanto, utilizaram-se os dados disponibilizados pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) e pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Método Utilizou-se o modelo de padronização, entre 2016 e 2045, variando apenas a estrutura etária populacional. Resultados Os resultados indicam que o processo de envelhecimento populacional é mais acentuado para a população feminina e mais intenso entre os beneficiários dos planos individuais/familiares se comparados aos dos planos coletivos. As internações e os exames complementares permanecerão os mais onerosos entre os itens assistenciais. Em relação aos impactos da longevidade, constatou-se que os maiores gastos esperados de usuários com mais de 59 anos de idade até a morte são com as internações e entre as mulheres, nos planos individuais/familiares. Conclusão O envelhecimento populacional e aumento de longevidade, principalmente para mulheres, vão impactar os custos dos planos de saúde, com maior intensidade os individuais/familiares. A saúde suplementar precisa se preparar para os desafios demográficos impostos aos custos futuros, buscando políticas capazes de minimizá-los.

Abstract Background The consequences of the Demographic Transition process affect the demand for health, including the private health sector. Objective To examine the consequences of population aging and the longevity gains, gender differentials, in the healthcare costs of healthcare operators. Data from The National Regulatory Agency for Private Health Insurance and Plans (Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS)) and the Brazilian Institute of Geography and Statistics (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)) were used for this purpose. Method The standardization model has been used between 2016 and 2045, varying only the population age structure. Results The results indicate that the population aging process is more accentuated for the female population and more intense among the beneficiaries of individual/family plans compared to collective plans. The hospitalization and complementary examinations showed the highest absolute monetary values between care items, for both types of plans, in all years analyzed. The findings of the impacts of longevity, the expected costs for the users of the last age group will be higher for hospitalizations, especially among women and with individual / family plans. Conclusion Population aging and increased longevity, especially for women, will impact the costs of health plans, with greater intensity for individual / family members. Supplementary health needs to prepare for the demographic challenges imposed by future costs by pursuing policies that can minimize them.

A pandemia da COVID-19 no Brasil: a série de projeções do Institute for Health Metrics and Evaluation e a evolução observada, maio a agosto de 2020 / La Pandemia de COVID-19 en Brasil: Serie de Proyecciones del Institute for Health Metrics and Evaluation y la Evolución Observada, desde mayo hasta agosto, 2020 / The COVID-19 Pandemic in Brazil: Institute for Health Metrics and Evaluation projections and observed evolution, May-August, 2020

Objetivo: Descrever as projeções do Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) para a COVID-19 no Brasil e seus estados, apresentar sua acurácia e discutir suas implicações. Métodos: As previsões do IHME de maio a agosto de 2020, para o Brasil e alguns estados, foram comparadas ao número de mortes cumulativas observadas. Resultados: A projeção prevê 182.809 mortes causadas pela pandemia até 1º de dezembro de 2020 no Brasil. O aumento no uso de máscara poderia poupar ~17 mil óbitos. O erro médio no número acumulado de óbitos em duas, quatro e seis semanas das projeções foi de 13%, 18% e 22% respectivamente. Conclusão: Projeções de curto e médio prazo dispõem dados importantes e acurácia suficiente para informar os gestores de saúde, autoridades eleitas e sociedade geral. Após trajeto difícil até agosto, a pandemia, conforme as projeções, terá declínio sustentado, embora demorado, causando em média 400 óbitos/dia no início de dezembro.

Objetivo: Describir las proyecciones del Institute for Health Metrics and Evaluation para COVID-19 en Brasil y sus estados, presentar su precisión y discutir sus implicaciones. Métodos Las previsiones del IHME de mayo a agosto de 2020 para Brasil y algunos estados, se compararon con las muertes acumuladas observadas. Resultados La proyección prevé 182.809 muertes por la pandemia hasta el 1º de diciembre de 2020 en Brasil. Un aumento en el uso de mascarillas podría evitar ~17.000 muertes. El error medio en el número acumulado de muertes en 2, 4 y 6 semanas de las proyecciones fue de 13%, 18% y 22%. Conclusión: Las proyecciones de corto y medio plazo proporcionan datos importantes y con suficiente precisión para informar a los administradores de salud, autoridades electas y a la sociedad. Después de un camino difícil hasta agosto, la pandemia, según las proyecciones, tendrá una disminución sostenida, pero lenta, y seguirá causando alrededor de 400 muertes/día a principios de diciembre.

Objective: To describe the Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) projections for the COVID-19 pandemic in Brazil and the Brazilian states, present their accuracy and discuss their implications. Methods: The IHME projections from May to August 2020 for Brazil and selected states were compared with the ensuing reported number of cumulative deaths. Results: The pandemic was projected to cause 182,809 deaths by December 1, 2020 in Brazil. An increase in mask use could reduce the projected death toll by ~17,000. The mean error in the cumulative number of deaths at 2, 4 and 6 weeks after the projections were made was 13%, 18% and 22%, respectively. Conclusion: Short and medium-term projections provide important and sufficiently accurate data to inform health managers, elected officials, and society at large. After following an arduous course up until August, the pandemic is projected to decline steadily although slowly, with ~400 deaths/day still occurring in early December.

Avaliação de modelos de predição para ocorrência de malária no estado do Amapá, 1997-2016: um estudo ecológico / Evaluación de modelos de predicción para la ocurrencia de aparición de la malaria en el estado del Amapá, Brasil, 1997-2016: un estudio ecológico / Evaluation of prediction models for the occurrence of malaria in the state of Amapá, Brazil, 1997-2016: an ecological study

Objetivo: Avaliar a capacidade preditiva de diferentes modelos de série temporal de casos de malária no estado do Amapá, Brasil, no período 1997-2016. Métodos: Estudo ecológico de séries temporais com casos de malária registrados no Amapá. Foram utilizados dez modelos estatísticos determinísticos ou estocásticos para simulação e teste em horizontes de previsão de 3, 6 e 12 meses. Resultados: O teste inicial mostrou que a série é estacionária. Os modelos determinísticos apresentaram melhor desempenho do que os modelos estocásticos. O modelo ARIMA apresentou erros absolutos menores do que 2% na escala logarítmica e erros relativos 3,4-5,8 vezes menores em relação ao modelo nulo. A predição de casos futuros de malária nos horizontes de 6 e 12 meses de antecedência foi possível. Conclusão: Recomenda-se o uso de modelo ARIMA para a previsão de cenários futuros e para a antecipação do planejamento nos serviços de saúde dos estados da Região Amazônica.

Objetivo: Evaluar el poder predictivo de diferentes modelos de series de temporales de casos de malaria en el estado de Amapá, Brasil, en el periodo 1997-2016. Métodos: Se trata de un estudio ecológico de series de temporales con casos de malaria registrados en el estado de Amapá. Se utilizaron diez modelos estadísticos determinísticos o estocásticos para la simulación y la prueba en horizontes de predicción de 3, 6 y 12 meses. Resultados: La prueba inicial mostró que la serie es estacionaria. Los modelos determinísticos mostraron mejor desempeño que los modelos estocásticos. El modelo ARIMA mostró errores absolutos menores al 2% en la escala logarítmica y errores relativos 3,4-5,8 veces menores que el modelo nulo. La predicción de casos futuros en horizontes de 6 y 12 meses de antelación fue posible. Conclusión: Se recomienda utilizar el modelo ARIMA para predecir escenarios futuros y anticipar la planificación en los servicios de salud en los estados de la Región Amazónica.

Objective: To evaluate the predictive power of different malaria case time-series models in the state of Amapá, Brazil, for the period 1997-2016. Methods: This is an ecological time series study with malaria cases recorded in the state of Amapá. Ten deterministic or stochastic statistical models were used for simulation and testing in 3, 6, and 12 month forecast horizons. Results: The initial test showed that the series is stationary. Deterministic models performed better than stochastic models. The ARIMA model showed absolute errors of less than 2% on the logarithmic scale and relative errors 3.4-5.8 times less than the null model. It was possible to predict future malaria cases 6 and 12 months in advance. Conclusion: The ARIMA model is recommended for predicting future scenarios and for earlier planning in state health services in the Amazon Region.

Length of stay in pediatric intensive care unit: prediction model / Tempo de permanência em unidade de terapia intensiva pediátrica: modelo de predição

ABSTRACT Objective To propose a predictive model for the length of stay risk among children admitted to a pediatric intensive care unit based on demographic and clinical characteristics upon admission. Methods This was a retrospective cohort study conducted at a private and general hospital located in the municipality of Sao Paulo, Brazil. We used internal validation procedures and obtained an area under ROC curve for the to build of the predictive model. Results The mean hospital stay was 2 days. Predictive model resulted in a score that enabled the segmentation of hospital stay from 1 to 2 days, 3 to 4 days, and more than 4 days. The accuracy model from 3 to 4 days was 0.71 and model greater than 4 days was 0.69. The accuracy found for 3 to 4 days (65%) and greater than 4 days (66%) of hospital stay showed a chance of correctness, which was considering modest. Conclusion: Our results showed that low accuracy found in the predictive model did not enable the model to be exclusively adopted for decision-making or discharge planning. Predictive models of length of stay risk that consider variables of patients obtained only upon admission are limit, because they do not consider other characteristics present during hospitalization such as possible complications and adverse events, features that could impact negatively the accuracy of the proposed model.

RESUMO Objetivo Propor um modelo de predição de risco de permanência das crianças na unidade de terapia intensiva pediátrica, considerando-se as características demográficas e clínicas na admissão. Métodos Coorte retrospectiva realizada a partir da análise de 1.815 admissões na terapia intensiva pediátrica, em um hospital privado e geral, do município de São Paulo (SP). Foram utilizados procedimentos de validação interna e obtenção da área sob a curva ROC na construção do modelo preditor. Resultados A mediana do tempo de permanência foi de 2 dias. O modelo preditor produziu um escore que permitiu a segmentação do tempo de permanência de 1 a 2 dias, de 3 a 4 dias e maior que 4 dias. A acurácia do modelo de 3 a 4 dias foi de 0,71 e do modelo maior que 4 dias de 0,69. As acurácias encontradas para 3 a 4 dias e maior que 4 dias de permanência mostraram possibilidade de acerto, considerada modesta, de 65% e 66%, respectivamente. Conclusão A partir dos resultados encontrados, é possível verificar que a baixa acurácia encontrada no modelo preditor não permite que ele seja exclusivamente adotado para a tomada de decisão ou planejamento para a alta. Modelos de predição de risco do tempo de permanência que consideram variáveis do paciente obtidas somente durante a admissão têm limitações intrínsecas, já que não consideram outras características presentes durante a internação, como possíveis complicações e eventos adversos, e podem impactar negativamente na acurácia do modelo proposto.

Predictors of complications associated with extracorporeal membrane oxygenation / Predictores de complicaciones de la oxigenación por membrana extracorpórea / Preditores de complicações da oxigenação por membrana extracorpórea

ABSTRACT Objectives: to identify in the literature, the predictors of ECMO complications in adult patients. Methods: integrative review of literature, including articles in Portuguese, English and Spanish published from 2014 to 2018 in five databases. Included articles which analyzed the predictive factors of ECMO complications in adult patients using multivariate analysis. Results: a total of 1629 articles were identified, of which 19 were included. Nineteen predictors were identified for neurological complications (e.g., post-ECMO hypoglycemia), seven for bleeding complications (e.g., fungal pneumonia), four for infections complications (e.g., preoperative creatinine level), three for kidney complications (e.g., the length of ICU stay> 20 days) and a combination of factors for mechanical complications (e.g., median flow). Conclusions: different predictors were identified to ECMO complications. The knowledge of these predictors enables the individualized targeting of preventive interventions by multidisciplinary team for modifiable factors, as well as intensification of monitoring for early recognition of non-modifiable factors.

RESUMEN Objetivos: identificar en la literatura los predictores de complicaciones de la oxigenación por membrana extracorpórea (ECMO) en pacientes adultos. Métodos: revisión integradora de la literatura, incluyendo artículos en portugués, inglés o español publicados de 2014-2018 en cinco bancos/bases de datos. Se incluyeron estudios que investigaron los predictores de complicaciones de la ECMO en adultos por análisis múltiple. Resultados: se recuperaron 1,629 artículos, de los cuales se incluyeron 19. Se identificaron 19 predictores para complicaciones neurológicas (por ejemplo, hipoglucemia post-ECMO), siete para complicaciones hemorrágicas (por ejemplo., neumonía fúngica), cuatro para complicaciones infecciosas (por ejemplo, creatinina preoperatoria), tres para complicaciones renales (por ejemplo, tiempo en UTI> 20 días) y una combinación de tres factores para complicaciones mecánicas (por ejemplo, flujo de ECMO). Conclusiones: se identificaron diferentes predictores para las complicaciones de la ECMO. Conocer estos predictores posibilita el direccionamiento individualizado de intervenciones preventivas por el equipo multidisciplinario para aquellos que son modificables y la intensificación de monitoreo para reconocimiento precoz de aquellos no modificables.

RESUMO Objetivos: identificar na literatura os preditores de complicações da oxigenação por membrana extracorpórea (ECMO) em pacientes adultos. Métodos: revisão integrativa de literatura, incluindo artigos em português, inglês ou espanhol publicados de 2014 a 2018 publicados em cinco banco/bases de dados. Incluíram-se estudos que investigaram os preditores de complicações da ECMO em adultos por análise múltipla. Resultados: recuperaram-se 1629 artigos, dos quais 19 foram incluídos. Identificaram-se 19 preditores para complicações neurológicas (p.ex., hipoglicemia pós-ECMO), sete para complicações hemorrágicas (p.ex., pneumonia fúngica), quatro para complicações infecciosas (p.ex., creatinina pré-operatória), três para complicações renais (p.ex., tempo em UTI>20 dias) e uma combinação de três fatores para complicações mecânicas (p.ex., fluxo da ECMO). Conclusões: diferentes preditores foram identificados para complicações da ECMO. O conhecimento desses preditores possibilita o direcionamento individualizado de intervenções preventivas pela equipe multidisciplinar para aqueles que são modificáveis e a intensificação de monitoramento para reconhecimento precoce daqueles não modificáveis.

Predictors of complications associated with extracorporeal membrane oxygenation / Predictores de complicaciones de la oxigenación por membrana extracorpórea / Preditores de complicações da oxigenação por membrana extracorpórea

ABSTRACT Objectives: to identify in the literature, the predictors of ECMO complications in adult patients. Methods: integrative review of literature, including articles in Portuguese, English and Spanish published from 2014 to 2018 in five databases. Included articles which analyzed the predictive factors of ECMO complications in adult patients using multivariate analysis. Results: a total of 1629 articles were identified, of which 19 were included. Nineteen predictors were identified for neurological complications (e.g., post-ECMO hypoglycemia), seven for bleeding complications (e.g., fungal pneumonia), four for infections complications (e.g., preoperative creatinine level), three for kidney complications (e.g., the length of ICU stay> 20 days) and a combination of factors for mechanical complications (e.g., median flow). Conclusions: different predictors were identified to ECMO complications. The knowledge of these predictors enables the individualized targeting of preventive interventions by multidisciplinary team for modifiable factors, as well as intensification of monitoring for early recognition of non-modifiable factors.

RESUMEN Objetivos: identificar en la literatura los predictores de complicaciones de la oxigenación por membrana extracorpórea (ECMO) en pacientes adultos. Métodos: revisión integradora de la literatura, incluyendo artículos en portugués, inglés o español publicados de 2014-2018 en cinco bancos/bases de datos. Se incluyeron estudios que investigaron los predictores de complicaciones de la ECMO en adultos por análisis múltiple. Resultados: se recuperaron 1,629 artículos, de los cuales se incluyeron 19. Se identificaron 19 predictores para complicaciones neurológicas (por ejemplo, hipoglucemia post-ECMO), siete para complicaciones hemorrágicas (por ejemplo., neumonía fúngica), cuatro para complicaciones infecciosas (por ejemplo, creatinina preoperatoria), tres para complicaciones renales (por ejemplo, tiempo en UTI> 20 días) y una combinación de tres factores para complicaciones mecánicas (por ejemplo, flujo de ECMO). Conclusiones: se identificaron diferentes predictores para las complicaciones de la ECMO. Conocer estos predictores posibilita el direccionamiento individualizado de intervenciones preventivas por el equipo multidisciplinario para aquellos que son modificables y la intensificación de monitoreo para reconocimiento precoz de aquellos no modificables.

RESUMO Objetivos: identificar na literatura os preditores de complicações da oxigenação por membrana extracorpórea (ECMO) em pacientes adultos. Métodos: revisão integrativa de literatura, incluindo artigos em português, inglês ou espanhol publicados de 2014 a 2018 publicados em cinco banco/bases de dados. Incluíram-se estudos que investigaram os preditores de complicações da ECMO em adultos por análise múltipla. Resultados: recuperaram-se 1629 artigos, dos quais 19 foram incluídos. Identificaram-se 19 preditores para complicações neurológicas (p.ex., hipoglicemia pós-ECMO), sete para complicações hemorrágicas (p.ex., pneumonia fúngica), quatro para complicações infecciosas (p.ex., creatinina pré-operatória), três para complicações renais (p.ex., tempo em UTI>20 dias) e uma combinação de três fatores para complicações mecânicas (p.ex., fluxo da ECMO). Conclusões: diferentes preditores foram identificados para complicações da ECMO. O conhecimento desses preditores possibilita o direcionamento individualizado de intervenções preventivas pela equipe multidisciplinar para aqueles que são modificáveis e a intensificação de monitoramento para reconhecimento precoce daqueles não modificáveis.

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.

Evolution and projection of knee arthroplasties from 2003 to 2030 in the state of São Paulo

SUMMARY OBJECTIVE Analyze data regarding total knee arthroplasty (TKA) carried out by the Public Health System (SUS) in the state of São Paulo from 2003 to 2010 and determine the projections expected for 2030. METHODS A cross-sectional study (observational). We analyzed 10,952 patients who underwent primary total knee arthroplasty (PTKA) and revision total knee arthroplasty (RTKA) in the state of São Paulo between 2003 and 2010. The collection of data based on ICD-10 and HAA (Hospital Admission Authorization) were provided by the Tabnet and Sigtap software (Management System for the Table of Procedures, Medications, and OPM by SUS). The following variables were analyzed: gender, number of PTKAs and RTKAs, and their projections. The information collected formed a database developed in Excel® for Windows, and the statistical analysis was performed by the Stata® 11 SE and Minitab 16 software. RESULTS There was a significant difference in the prevalence of TKA between genders (p<0.0001); most of the patients were females (7,891; 72%). The projection for 2030 when compared with the first year of the series, 2003, indicates a growth of 428% for PTKA and 1,380% for RTKA, with a greater increase percentage of RTKA in males than in females (1,558% and 1,318%, respectively). CONCLUSION The proportions of the RTKA projection are much greater than those of PTKA by 2030, with a greater percentage of increase of RTKA in males than in females.

RESUMO OBJETIVO Analisar os dados referentes às artroplastias totais de joelho (ATJ) realizadas pelo Sistema Público de Saúde (SUS) no estado de São Paulo de 2003 a 2010 e determinar as projeções esperadas para 2030. MÉTODOS Estudo transversal (observacional). Foram analisados 10.952 pacientes que realizaram artroplastia total de joelho primária (ATJP) e revisão (ATJR) no estado de São Paulo entre 2003 e 2010. A coleta de dados baseados no CID-10 e AIH (Autorização de Internação Hospitalar) foram fornecidos pelo programa Tabnet e Sigtap (Sistema de Gerenciamento da Tabela de Procedimentos, Medicamentos e OPM do SUS). Foram analisadas as seguintes variáveis: gênero, número de ATJP e número de ATJR, além de suas projeções. As informações coletadas formaram um banco de dados desenvolvido no programa Excel® for Windows e a análise estatística foi realizada pelos softwares Stata® 11 SE e Minitab 16. RESULTADOS Houve diferença significativa na prevalência da ATJ entre os gêneros (p<0,0001), sendo a maioria do gênero feminino (7.891; 72%). A projeção para 2030 quando comparado com o primeiro ano da série, 2003, indica um crescimento de 428% para as ATJP e 1.380% nas ATJR, com uma porcentagem de aumento maior nas ATJR no gênero masculino do que no feminino (1.558% e 1.318%, respectivamente). CONCLUSÃO As proporções de projeção da ATJR se mostram muito maiores do que nas ATJP até o ano de 2030, percebendo-se uma porcentagem de aumento maior de ATJR no gênero masculino comparado ao feminino.

Mortalidade por Câncer de Fígado e Vias Biliares no Brasil: Tendências e Projeções até 2030 / Mortality due to Malignant Neoplasms of the Liver and Bile Ducts in Brazil: Trends and Projections until 2030 / Mortalidad por Cáncer de Hígado y Biliar en Brasil: Tendencias y Proyecciones hasta 2030

Introdução: A neoplasia de fígado e vias biliares intra-hepáticas é a sétima mais incidente e representa a segunda maior causa de morte por câncer no mundo. Sendo assim, é crucial compreender a epidemiologia dessa doença, no que diz respeito às tendências temporais da mortalidade e da carga que essa doença apresentará no futuro. Objetivo: Analisar a tendência da mortalidade por câncer de fígado e vias biliares no Brasil e calcular as projeções de mortalidade até 2030. Método: Estudo ecológico baseado em óbitos por neoplasia maligna de fígado e vias biliares intra-hepáticas (C22) ocorridos no Brasil no período de 2001 a 2015 e registrados no Sistema de Informação sobre Mortalidade. As tendências de mortalidade foram analisadas pela regressão Joinpoint; para o cálculo das projeções, foi utilizado o programa Nordpred. Resultados: Para o sexo feminino, houve redução das taxas de mortalidade nas Regiões Centro-Oeste, Sudeste e Norte no Brasil; para o sexo masculino, essas Regiões apresentaram tendências de aumento, porém não significativo. As taxas de mortalidade para o sexo feminino apresentarão reduções no futuro, com destaque para as taxas das Regiões Norte e Nordeste, com redução de cerca de 30% até 2030. Para o sexo masculino, haverá acréscimo de 12% nas taxas de mortalidade para a Região Sul. Conclusão: A mortalidade por câncer de fígado e vias biliares no Brasil apresenta tendência de redução para o sexo feminino e estabilidade para o sexo masculino, e essa característica será mantida nas próximas décadas.

Introduction: Intrahepatic liver and biliary tract neoplasm is the seventh most incident and represents the second leading cause of cancer death in the world. Therefore, it is crucial to understand the epidemiology of this disease in relation to the temporal trends of mortality and burden that this disease will present in the future. Objective: To analyze the trend in mortality by liver and biliary cancer in Brazil and to calculate mortality projections until 2030. Method: An ecological study based in deaths from malignant liver and bile duct cancer (C22) occurred in Brazil from 2001 to 2015 and recorded in the Mortality Information System. Mortality trends were analyzed by Joinpoint regression, while for the calculation of projections, the Nordpred program was used. Results: For females, there was a reduction in mortality rates in the Midwest, Southeast and North regions in Brazil; for males, these regions showed increasing but no significant trends. Mortality rates for females will decrease in the future, with emphasis for the rates in the North and Northeast, with a reduction of about 30% by 2030. For males, there will be a 12% increase in mortality rates for the Southern Region. Conclusion: Mortality due to liver and biliary cancer in Brazil shows a tendency of reduction for females and stability for males, and this characteristic will be maintained in the coming decades.

Introducción: La neoplasia intrahepática del hígado y del tracto biliar es el séptimo cáncer más común y representa la segunda causa principal de muerte por cáncer en el mundo. Por lo tanto, es crucial comprender la epidemiología de esta enfermedad con respecto a las tendencias temporales de mortalidad y carga que esta enfermedad presentará en el futuro. Objetivo: Analizar la tendencia de la mortalidad por cáncer de hígado y biliar en Brasil y calcular las proyecciones de mortalidad para 2030. Método: Un estudio ecológico basado en las muertes por cáncer de hígado y conducto biliar (C22) en Brasil en el de 2001 a 2015 y registrado en el Sistema de Información de Mortalidad. Las tendencias de mortalidad se analizaron mediante regresión de Joinpoint, mientras que para el cálculo de las proyecciones se utilizó el programa Nordpred. Resultados: Para las mujeres, hubo una reducción en las tasas de mortalidad en las regiones del Medio Oeste, Sudeste y Norte no Brasil; para los hombres, estas regiones mostraron tendencias crecientes, pero no significativas. Las tasas de mortalidad para las mujeres disminuirán en el futuro, con énfasis en las tasas en el norte y el noreste, con una reducción de alrededor del 30% para 2030. Para los hombres, habrá un aumento del 12% en las tasas de mortalidad para las mujeres. Conclusión: La mortalidad por cáncer de hígado y biliar en Brasil muestra una tendencia a la reducción de las mujeres y la estabilidad de los hombres, y esta característica se mantendrá en las próximas décadas.

Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil / Machine learning for predictive analyses in health: an example of an application to predict death in the elderly in São Paulo, Brazil / Machine learning para análisis predictivos en salud: ejemplo de aplicación para la predicción de óbitos en ancianos de São Paulo, Brasil

Este estudo objetiva apresentar as etapas relacionadas à utilização de algoritmos de machine learning para análises preditivas em saúde. Para isso, foi realizada uma aplicação com base em dados de idosos residentes no Município de São Paulo, Brasil, participantes do estudo Saúde Bem-estar e Envelhecimento (SABE) (n = 2.808). A variável resposta foi representada pela ocorrência de óbito em até cinco anos após o ingresso do idoso no estudo (n = 423), e os preditores, por 37 variáveis relacionadas ao perfil demográfico, socioeconômico e de saúde do idoso. A aplicação foi organizada de acordo com as seguintes etapas: divisão dos dados em treinamento (70%) e teste (30%), pré-processamento dos preditores, aprendizado e avaliação de modelos. Na etapa de aprendizado, foram utilizados cinco algoritmos para o ajuste de modelos: regressão logística com e sem penalização, redes neurais, gradient boosted trees e random forest. Os hiperparâmetros dos algoritmos foram otimizados por validação cruzada 10-fold, para selecionar aqueles correspondentes aos melhores modelos. Para cada algoritmo, o melhor modelo foi avaliado em dados de teste por meio da área abaixo da curva (AUC) ROC e medidas relacionadas. Todos os modelos apresentaram AUC ROC superior a 0,70. Para os três modelos com maior AUC ROC (redes neurais e regressão logística com penalização de lasso e sem penalização, respectivamente), foram também avaliadas medidas de qualidade da probabilidade predita. Espera-se que, com o aumento da disponibilidade de dados e de capital humano capacitado, seja possível desenvolver modelos preditivos de machine learning com potencial para auxiliar profissionais de saúde na tomada de melhores decisões.

This study aims to present the stages related to the use of machine learning algorithms for predictive analyses in health. An application was performed in a database of elderly residents in the city of São Paulo, Brazil, who participated in the Health, Well-Being, and Aging Study (SABE) (n = 2,808). The outcome variable was the occurrence of death within five years of the elder's entry into the study (n = 423), and the predictors were 37 variables related to the elder's demographic, socioeconomic, and health profile. The application was organized according to the following stages: division of data in training (70%) and testing (30%), pre-processing of the predictors, learning, and assessment of the models. The learning stage used 5 algorithms to adjust the models: logistic regression with and without penalization, neural networks, gradient boosted trees, and random forest. The algorithms' hyperparameters were optimized by 10-fold cross-validation to select those corresponding to the best models. For each algorithm, the best model was assessed in test data via area under the ROC curve (AUC) and related measures. All the models presented AUC ROC greater than 0.70. For the three models with the highest AUC ROC (neural networks and logistic regression with LASSO penalization and without penalization, respectively), quality measures of the predicted probability were also assessed. The expectation is that with the increased availability of data and trained human capital, it will be possible to develop predictive machine learning models with the potential to help health professionals make the best decisions.

El objetivo de este estudio fue presentar las etapas relacionadas con la utilización de algoritmos de machine learning para análisis predictivos en salud. Para tal fin, se realizó una aplicación en base a datos de ancianos residentes en el Municipio de São Paulo, Brasil, participantes en el estudio Salud Bienestar y Envejecimiento (SABE) (n = 2.808). La variable respuesta se representó mediante la ocurrencia de óbito en hasta 5 años tras la inclusión del anciano en el estudio (n = 423), y los predictores fueron representados por 37 variables relacionadas con el perfil demográfico, socioeconómico y de salud del anciano. El aplicación se organizó según las siguientes etapas: división de los datos en formación (70%) y test (30%), pre-procesamiento de los predictores, aprendizaje y evaluación de modelos. En la etapa de aprendizaje, se utilizaron cinco algoritmos para el ajuste de modelos: regresión logística con y sin penalización, redes neuronales, gradient boosted trees y random forest. Los hiperparámetros de los algoritmos se optimizaron mediante una validación cruzada 10-fold, para seleccionar aquellos correspondientes a los mejores modelos. Para cada algoritmo, el mejor modelo se evaluó con datos de la prueba del área debajo de la curva (AUC) ROC y medidas relacionadas. Todos los modelos presentaron AUC ROC superior a 0,70. Para los tres modelos con mayor AUC ROC (redes neuronales y regresión logística con penalización de Lasso y sin penalización, respectivamente) también se evaluaron medidas de calidad de la probabilidad pronosticada. Se espera que, con el aumento de la disponibilidad de datos y de capital humano capacitado, sea posible desarrollar modelos predictivos de machine learning con potencial para ayudar a profesionales de salud en la toma de mejores decisiones.

Câncer pancreático no Brasil: tendências e projeções da mortalidade até 2029. Arq Gastroenterol / Pancreatic cancer in brazil: mortality trends and projections until 2029

ABSTRACT BACKGROUND: Pancreatic cancer is one of the main cancer-related causes of death in developed countries, and one of the most lethal malignant neoplasms. This type of cancer is classified as the ninth most frequent in the world. OBJECTIVE: Analyze temporal trends for pancreatic cancer in Brazil in the period 2000-2014 and calculate mortality projections for the period 2015-2029. METHODS: Ecological study, with temporal series, based on information provided by the Brazilian Mortality Information System. Analysis included deaths due to pancreatic malignant neoplasms in Brazil in the period 2000-2014, and analyzed according to sex, age group and Brazilian geographic regions. Projections were made until 2029 in five-year periods, calculated in Nordpred (within the R software). Mortality trends were analyzed by Joinpoint regression. RESULTS: Between 2000 and 2014, there were 112,533 deaths due to pancreatic cancer in Brazil. Age-standardised rates was 5.1 deaths/100,000 men and 3.81 deaths/100,000 women. The highest rates were registered for the Midwest region, for both genders. Projections indicated that for the five-year period 2025-2029 there will be increased mortality rates for men in the Northeast and Midwest regions. Joinpoint analysis for Brazil did not reveal significant increases for women (APC=0.4%; 95% CI: -0.2; 1.0), however, there was a significant increasing mortality trend for men (APC= 3.7%; 95% CI: 0.6-7.0) in the period 2000-2004, followed by a stable period, an then another period of significant increases after 2010. These figures are mostly explained by variations in the Brazilian demographic structure. CONCLUSION: Pancreatic cancer mortality is unequally distributed across Brazilian regions and genders, and during the next two decades the differences will be accentuated.

RESUMO CONTEXTO: O câncer de pâncreas é uma das principais causas de morte relacionadas ao câncer em países desenvolvidos, e uma das neoplasias malignas mais letais. Este tipo de câncer é classificado como o nono mais frequente do mundo. OBJETIVO: Analisar as tendências temporais do câncer de pâncreas no Brasil no período de 2000-2014, e calcular as projeções de mortalidade para o período de 2015-2029. MÉTODOS: Estudo ecológico, de séries temporais, baseado em informações advindas do Sistema de Informações sobre Mortalidade brasileiro. A análise incluiu os óbitos por neoplasias malignas pancreáticas no Brasil, no período de 2000 a 2014, avaliados segundo sexo, faixa etária e regiões geográficas brasileiras. As projeções foram feitas até 2029, em períodos de cinco anos, calculados no Nordpred (no software R). E as tendências de mortalidade foram analisadas por regressão Joinpoint. RESULTADOS: Entre 2000 e 2014, ocorreram 112.533 mortes por câncer de pâncreas no Brasil. A taxa padronizada foi de 5,1 mortes /100.000 homens e 3,81 mortes /100.000 mulheres. As maiores taxas foram registradas para a região Centro-Oeste, para os dois gêneros. As projeções indicaram que, para o quinquênio 2025-2029, haverá aumento nas taxas de mortalidade de homens nas regiões Nordeste e Centro-Oeste. A análise do joinpoint para o Brasil não revelou aumento significativo para as mulheres (APC=0,4%; IC95%: -0,2; 1,0), entretanto, houve um aumento significativo da tendência de mortalidade para homens (APC=3,7%; IC95%: 0,6-7,0) no período 2000-2004, seguido de um período de estabilidade e, em seguida, aumento significativo após 2010. Esses resultados são explicados principalmente por variações na estrutura demográfica brasileira. CONCLUSÃO: A mortalidade por câncer de pâncreas está distribuída de forma desigual nas regiões e gêneros brasileiros e, nas próximas duas décadas, as diferenças serão acentuadas.

Ronda clínica y epidemiológica: aproximación a los modelos de predicción clínica / Clínica e epidemiológica rodada: abordagem de modelos de previsão clínicos / Clinical and epidemiological round: approach to clinical prediction models

La investigación relacionada con el pronóstico se puede clasificar así: fundamental, que revela diferencias en desenlaces de salud; de factores pronósticos, que identifica y caracteriza variables; de desarrollo, validación y utilidad de modelos predictivos; y finalmente, de medicina estratificada, donde se establecen grupos de riesgo que comparten un factor asociado con el desenlace de interés. El desenlace en salud, o la condición de enfermedad que tendrá un individuo se pueden predecir considerando ciertas características asociadas, con anterioridad o simultáneamente, con dicho desenlace. Lo anterior puede hacerse mediante modelos predictivos pronósticos o diagnósticos. El desarrollo de un modelo predictivo exige cuidado en la selección, definición, medición y categorización de las variables predictoras; en la exploración de interacciones; en el número de variables que se van a incluir; en el cálculo del tamaño de la muestra; en el manejo de los datos perdidos; en las pruebas estadísticas que se van a usar y en la forma de presentación del modelo. El modelo así desarrollado se debe validar en un grupo diferente de pacientes para establecer su calibración, discriminación y utilidad.

Research related to prognosis can be classified as follows: fundamental, which shows differences in health outcomes; prognostic factors, which identifies and characterizes variables;development, validation and impact of predictive models; and finally, stratified medicine, to establish groups that share a risk factor associated with the outcome of interest. The outcome of a person regarding health or disease status can be predicted considering certain characteristics associated, before or simultaneously, with that outcome. This can be done by means of prognostic or diagnostic predictive models. The development of a predictive model requires to be careful in the selection, definition, measurement and categorization of predictor variables; in the exploration of interactions; in the number of variables to be included; in the calculation of sample size; in the handling of lost data; in the statistical tests to be used, and in the presentation of the model. The model thus developed must be validated in a different group of patients to establish its calibration, discrimination and usefulness.

Pesquisa relacionada com o prognóstico pode ser classificada como: crítica, revelando diferenças nos resultados da saúde; fatores prognósticos, que identifica e caracteriza as variáveis; desenvolvimento, validação e utilização de modelos de previsão; e, finalmente, estratificada medicina, onde os grupos que compartilham um fator de risco associado com o resultado do conjunto de interesses. O resultado em saúde, a doença ou condição que terá um indivíduo pode ser previsto considerando certas características associadas, antes de ou em simultâneo com esse resultado. Isto pode ser feito por modelos preditivos de prognóstico ou de diagnóstico. O desenvolvimento de um modelo preditivo requer cuidadosa seleção, definição, medição e categorização de variáveis de previsão; em explorar as interações; do número de variáveis a serem incluídas; no cálculo do tamanho da amostra; no manuseio de dados perdidos; em testes estatísticos a serem utilizados e a apresentação do modelo. O modelo bem desenvolvida deve ser validado em um grupo diferente de pacientes para estabelecer a calibração, a discriminação e utilidade.

Escenario futuro de la diabetes mellitus tipo 2 estimado con un modelo de simulación dinámico predictivo / Future type 2 diabetes mellitus scenario estimated with a predictive dynamic simulation model / Cenário futuro da diabetes mellitus tipo 2 estimado com um modelo preditivo de simulação dinâmica

RESUMEN Objetivo Desarrollar un modelo dinámico predictivo para estimar escenarios futuros de la tasa de incidencia de diabetes mellitus tipo 2 (TIDM2). Métodos Se realizó un estudio ecológico retrospectivo durante el periodo 2013-2015 en la ciudad de San Luis Potosí, México. Se analizaron datos oficiales secundarios de los 58 municipios que integran el estado de San Luis Potosí. Se aplicó la correlación lineal, la regresión lineal múltiple, ecuaciones estructurales, y se desarrollaron cuatro submodelos dinámicos predictivos: TIDM2, población urbana, viviendas particulares habitadas que cuentan con televisión y población de 45-49 años de edad. Se desarrolló también un modelo holístico. Resultados El modelo estructural explica 27,2% del total de la varianza de la diabetes mellitus tipo 2. El porcentaje de viviendas habitadas que cuentan con televisión pesan 4,46 unidades no estándar sobre la diabetes, el de población urbana, 2,84 y el de población de 45-49 años, 156,69. Los escenarios estimados de la TIDM2 por 100 000 habitantes, para los años 2015, 2020, 2025 y 2030 fueron 1 052,4, 1 413,7, 1 850,1 y 2 351,1 respectivamente. Conclusión El escenario de la TIDM2 muestra un crecimiento exponencial del año 2000 al 2030. Los factores de riesgo según el peso que representan para la ocurrencia de la enfermedad fueron: población de 45-49 años, viviendas particulares habitadas que cuentan con televisión y población urbana.

ABSTRACT Objective Develop a predictive dynamic model to estimate future scenarios for the incidence rate of type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods A retrospective ecological study was conducted in 2013-2015 in the city of San Luis Potosí, Mexico. Secondary official data from the 58 municipalities making up the state of San Luis Potosí were analyzed. Linear correlation, multiple linear regression, and structural equations were carried out, and four predictive dynamic submodels were developed: T2DM, urban population, inhabited private dwellings that have television, and population aged 45-49 years. A holistic model was also developed. Results The structural model explains 27.2% of total variance in type 2 diabetes mellitus. Percentage of inhabited dwellings that have television weighs 4.46 non-standard units on diabetes; that of urban population, 2.84; and that of population aged 45-49 years, 156.69. Estimated scenarios for T2DM per 100 000 population for the years 2015, 2020, 2025, and 2030 were 1,052.4, 1,413.7, 1,850.1, and 2,351.1 respectively. Conclusion The T2DM scenario shows exponential growth from 2000 to 2030. Risk factors according to the weight they represent in occurrence of the disease were: population aged 45-49 years, inhabited private dwellings that have television, and urban population.

RESUMO Objetivo Desenvolver um modelo dinâmico preditivo para estimar cenários futuros da taxa de incidência de diabetes mellitus tipo 2. Métodos Foi realizado um estudo ecológico retrospectivo no período de 2013 a 2015 na cidade de San Luis Potosí, México. Foram analisados dados oficiais secundários dos 58 municípios que fazem parte do Estado de San Luis Potosí. Foi feita a análise de correlação linear, regressão linear múltipla e equações estruturais e construídos quatro submodelos dinâmicos preditivos: diabetes mellitus tipo 2, população urbana, domicílios particulares permanentes com televisão e população com idade de 45-49 anos. Foi também desenvolvido um modelo holístico. Resultados O modelo estrutural explica 27,2% do total da variança da diabetes mellitus tipo 2. A porcentagem de domicílios permanentes com televisão tem o peso de 4,46 unidades não padronizadas na diabetes, 2,84 na população urbana e 156,69 na população de 45-49 anos. Os cenários estimados da diabetes mellitus tipo 2 por 100.000 habitantes para 2015, 2020, 2025 e 2030 foram de 1.052,4, 1.413,7, 1.850,1 e 2.351,1 respectivamente. Conclusão O cenário da diabetes mellitus tipo 2 mostra um crescimento exponencial de 2000 a 2030. Os fatores de risco segundo o peso representado na ocorrência da doença foram população com 45-49 anos, domicílios particulares permanentes com televisão e população urbana.