Resumen Objetivo Analizar la prevalencia y los factores asociados a la hospitalización de personas mayores por COVID-19 en el estado de Paraná. Métodos Estudio transversal vinculado a la cohorte “Seguimiento longitudinal de adultos y personas mayores que recibieron alta de internación hospitalaria por COVID-19”, realizado mediante información contenida en las fichas de notificación obligatoria del Sistema de Información de Agravios de Notificación. Los análisis fueron realizados a través de frecuencias relativas y absolutas, con aplicación de la prueba ji cuadrado adoptada en el modelo de regresión logística. La población del estudio incluyó personas residentes del estado de Paraná, de 60 años o más, hospitalizadas por COVID-19 en el período de marzo de 2020 a septiembre de 2021. Resultados Se identificó mayor prevalencia de hospitalización en personas mayores con escolaridad igual o mayor a ocho años. Individuos no vacunados contra COVID-19 presentaron mayor probabilidad de internación. El sexo masculino presentó más probabilidad de admisión en Unidad de Cuidados Intensivos en comparación con el sexo femenino. Enfermedades cardiovasculares, neumopatía y obesidad aumentaron la prevalencia de la forma grave de la enfermedad. Conclusión Factores tales como escolaridad y no adhesión a la vacunación contra COVID-19 pueden aumentar el riesgo de hospitalización por la enfermedad. Personas mayores de sexo masculino presentaron mayor probabilidad de hospitalización en la UCI al compararlas con las de sexo femenino. Además, la no utilización de antivirales puede contribuir al agravamiento del estado de salud.

Resumo Objetivo Analisar a prevalência e os fatores associados à hospitalização de idosos com COVID-19 no estado do Paraná, PR, Brasil. Métodos Estudo transversal vinculado à coorte “Acompanhamento Longitudinal de adultos e idosos que receberam alta da internação hospitalar por COVID-19”, realizado por meio de informações contidas nas fichas de notificação compulsória do Sistema de Informação de Agravos de Notificação. As análises foram realizadas através de frequências relativas e absolutas, com aplicação do teste de qui-quadrado adotado no modelo de regressão logística. A população do estudo englobou pessoas residentes no Estado do Paraná com idade de 60 anos ou mais, hospitalizadas por COVID-19 no período de março de 2020 a setembro de 2021. Resultados Foi identificada maior prevalência de hospitalização entre idosos com escolaridade igual ou maior a oito anos. Indivíduos não vacinados contra COVID-19 apresentaram maior chance de internação. O sexo masculino apresentou mais chance de admissão em Unidade de Terapia Intensiva em comparação com o sexo feminino. Doenças cardiovasculares, pneumopatia e obesidade aumentaram a prevalência da forma grave da doença. Conclusão Fatores tais como escolaridade e não adesão à vacinação contra COVID-19 podem aumentar o risco de hospitalização pela doença. Pessoas idosas do sexo masculino apresentam maior chance de hospitalização na UTI se comparadas às do sexo feminino; além disso, a não utilização de antivirais pode contribuir para o agravamento do estado de saúde.

Abstract Objective To analyze the prevalence and factors associated with hospitalization of elderly people with COVID-19 in the State of Paraná, PR, Brazil. Methods A cross-sectional study linked to the cohort “Longitudinal Monitoring of adults and elderly people who were discharged from hospital admission due to COVID-19”, was carried out using information contained in the compulsory notification forms of the Notifiable Diseases Information System. Analyzes were carried out using relative and absolute frequencies, applying the chi-square test adopted in the logistic regression model. The study population included people aged 60 years or over and residing in the State of Paraná, who were hospitalized for COVID-19 from March 2020 to September 2021. Results A higher hospitalization prevalence was identified among elderly people with eight years of education or more. Individuals not vaccinated against COVID-19 had a greater chance of hospitalization. Males had a greater chance of admission to the Intensive Care Unit compared to females. Cardiovascular diseases, lung disease, and obesity have increased the prevalence of the severe form of the disease. Conclusion Factors such as education and non-adherence to vaccination against COVID-19 can increase the risk of hospitalization due to the disease. Elderly people of the male sex have a greater chance of hospitalization in the ICU compared to the female sex. Furthermore, not using antivirals can contribute to worsening health status.

ABSTRACT Objective: To estimate the prevalence and to analyze the factors associated with the death of older people hospitalized due to Covid-19 in the state of Paraná. Method: Cross-sectional study conducted with secondary data from older people with a positive diagnosis of Covid-19 living in the State of Paraná, collected from March 1, 2020 to August 31, 2021. Prevalence ratios were obtained by adjusting the regression model. Results: A total of 16,153 deaths of older people hospitalized in the State of Paraná were analyzed. The adjusted model revealed an association between death and some factors such as: belonging to the age group of 75 to 84 years (PR = 1.28; CI95% = 1.24–1.32) and 85 years or over (PR = 1.52; CI95% = 1.45–1.59); male (PR = 1.17; CI95% = 1.13–1.21); obesity (PR = 1.23; CI95% = 1.16–1.29); other morbidities (PR = 1.25; CI95% = 1.20–1.30); and having used ventilatory support (PR = 2.60; CI95% = 2.33–2.86). Older people vaccinated against influenza had a probability of death reduced by 11% (PR = 0.89; CI95% = 0.86–0.93). Conclusion: The association of age, sex, and diagnosis of previous comorbidities with unfavorable outcomes from Covid-19 was identified. Having received the flu vaccine provided protection to elderly people who contracted SARS-CoV-2.

RESUMEN Objetivo: Prevalencia y factores asociados a la muerte de personas mayores hospitalizadas por Covid-19 en el estado de Paraná* Método: Estudio transversal realizado con datos secundarios de personas mayores con diagnóstico positivo de Covid-19 residentes en el Estado de Paraná, recolectados del 1 de marzo de 2020 al 31 de agosto de 2021. Las razones de prevalencia se obtuvieron ajustando el modelo de regresión. Resultados: Se analizaron 16.153 muertes de personas mayores hospitalizadas en el Estado de Paraná. El modelo ajustado reveló asociación entre la muerte y algunos factores como: pertenecer al grupo etario de 75 a 84 años (RP = 1,28; IC95% = 1,24–1,32) y 85 años o más (RP = 1,52; IC95% = 1,45–1,59); masculino (RP = 1,17; IC95% = 1,13–1,21); obesidad (RP = 1,23; IC95% = 1,16–1,29); otras morbilidades (RP = 1,25; IC95% = 1,20–1,30); y haber utilizado soporte ventilatorio (RP = 2,60; IC95% = 2,33–2,86). Las personas mayores vacunadas contra la influenza tuvieron una probabilidad de muerte reducida en un 11% (RP = 0,89; IC95% = 0,86–0,93). Conclusión: Se identificó la asociación de la edad, el sexo y el diagnóstico de comorbilidades previas con resultados desfavorables por Covid-19. Haber recibido la vacuna contra la gripe brindó protección a las personas mayores que contrajeron el SARS-CoV-2.

RESUMO Objetivo: Estimar a prevalência e analisar os fatores associados ao óbito de idosos hospitalizados por Covid-19 no Estado do Paraná. Método: Estudo transversal conduzido com dados secundários de idosos com diagnóstico positivo de Covid-19 residentes no Estado do Paraná, coletados no período de 01 de março de 2020 a 31 de agosto de 2021. As razões de prevalências foram obtidas por meio do ajuste de modelo de regressão. Resultados: Foram analisados 16.153 óbitos de idosos hospitalizados no Estado do Paraná. O modelo ajustado revelou associação do óbito a alguns fatores como: pertencer a faixa etária dos 75 a 84 anos (RP = 1,28; IC95% = 1,24–1,32) e 85 anos ou mais (RP = 1,52; IC95% = 1,45–1,59); sexo masculino (RP = 1,17; IC95% = 1,13–1,21); obesidade (RP = 1,23; IC95% = 1,16–1,29); outras morbidades (RP = 1,25; IC95% = 1,20–1,30); e ter utilizado suporte ventilatório (RP = 2,60; IC95% = 2,33-2,86). Idosos vacinados contra a gripe tiveram probabilidade de morte reduzida em 11% (RP = 0,89; IC95% = 0,86–0,93). Conclusão: Identificou-se a associação da idade, sexo e diagnóstico de comorbidades prévias aos desfechos desfavoráveis da Covid-19. Ter recebido o imunizante contra a gripe conferiu proteção aos idosos que contraíram o SARS-CoV-2.

RESUMO Objetivo: To describe the initial baseline results of a population-based study, as well as a protocol in order to evaluate the performance of different machine learning algorithms with the objective of predicting the demand for urgent and emergency services in a representative sample of adults from the urban area of Pelotas, Southern Brazil. Methods: The study is entitled “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Between September and December 2021, a baseline was carried out with participants. A follow-up was planned to be conducted after 12 months in order to assess the use of urgent and emergency services in the last year. Afterwards, machine learning algorithms will be tested to predict the use of urgent and emergency services over one year. Results: In total, 5,722 participants answered the survey, mostly females (66.8%), with an average age of 50.3 years. The mean number of household people was 2.6. Most of the sample has white skin color and incomplete elementary school or less. Around 30% of the sample has obesity, 14% diabetes, and 39% hypertension. Conclusion: The present paper presented a protocol describing the steps that were and will be taken to produce a model capable of predicting the demand for urgent and emergency services in one year among residents of Pelotas, in Rio Grande do Sul state.

RESUMO Objetivo: Descrever os resultados iniciais da linha de base de um estudo de base populacional, bem como um protocolo para avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, com o objetivo de predizer a demanda de serviços de urgência e emergência em uma amostra representativa de adultos da zona urbana de Pelotas, no Sul do Brasil. Métodos: O estudo intitula-se “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Entre setembro e dezembro de 2021, foi realizada uma linha de base com os participantes. Está previsto um acompanhamento após 12 meses para avaliar a utilização de serviços de urgência e emergência no último ano. Em seguida, serão testados algoritmos de machine learning para predizer a utilização de serviços de urgência e emergência no período de um ano. Resultados: No total, 5.722 participantes responderam à pesquisa, a maioria do sexo feminino (66,8%), com idade média de 50,3 anos. O número médio de pessoas no domicílio foi de 2,6. A maioria da amostra tem cor da pele branca e ensino fundamental incompleto ou menos. Cerca de 30% da amostra estava com obesidade, 14% com diabetes e 39% eram hipertensos. Conclusão: O presente trabalho apresentou um protocolo descrevendo as etapas que foram e serão tomadas para a produção de um modelo capaz de prever a demanda por serviços de urgência e emergência em um ano entre moradores de Pelotas, no estado do Rio Grande do Sul.

Abstract Objective Evaluate the effectiveness of mobile applications developed for intervention in suicide risk in adults. Method Searches for articles were carried out in four databases (PubMed, Web of Science, Scopus and PsychINFO). For the meta-analyses, we used fixed effect modelling to assess the primary outcome. The PROSPERO register is CRD42020163876. Results After applying inclusion and exclusion criteria, six studies remained in the systematic review, of which four were eligible to the meta-analysis. There was no difference, or a little tendency in favor of control condition (usual treatment) comparing with applications. Conclusion Applications can be as effective as standard treatments in reducing suicide ideation. The results should be interpreted with caution once all studies presented at least one bias in their study design.

Resumo Objetivo Avaliar a eficácia dos aplicativos desenvolvidos para intervenção no risco de suicídio em adultos. Método As buscas por artigos foram realizadas em quatro bancos de dados (PubMed, Web of Science, Scopus e PsychINFO). Para a meta-análise, utilizamos modelagem de efeito fixo para avaliar o desfecho primário. O registro no PROSPERO é CRD42020163876. Resultados Após aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, seis estudos permaneceram na revisão sistemática, dos quais quatro foram elegíveis para a meta-análise. Não houve diferença, ou uma pequena tendência a favor da condição de controle (tratamento usual) em comparação com aplicativos. Conclusão Os aplicativos parecem ser tão eficazes quanto os tratamentos padrões na redução de ideação suicida. Os resultados devem ser interpretados com cautela, pois todos os estudos apresentaram viés em seu desenho.

Abstract This study investigated the psychometric properties of the Brazilian version of the Multidimensional Sportspersonship Orientations Scale (MSOS). The cross-cultural adaptation committee was composed of three experts. Our validation sample consisted of 643 athletes from individual and team sports. The results showed clear and relevant content validation and satisfactory internal consistency of the items in the Portuguese version. EFA suggested the exclusion of nine items and the retention of four factors. The CFA analysis with 16 items showed satisfactory adjustment of the model [X²/df = 2.70; CFI = 0.928; TLI = 0.911, RMSEA = 0.05]. The 16-item scale had adequate reliability (> 0.70). It was concluded that the Brazilian version of MSOS showed acceptable psychometric properties.

Resumo Este estudo investigou as propriedades psicométricas da versão brasileira da Escala Multidimensional de Orientação Esportiva (MSOS). O instrumento foi traduzido e adaptado por três especialistas da área. A amostra de validação foi composta por 643 atletas de modalidades coletivas e individuais. Os resultados demonstraram traduções claras e pertinentes entre os três especialistas, e consistência interna satisfatória dos itens em português. A AFE sugeriu a exclusão de nove itens e a retenção de quatro fatores. O modelo da AFC com 16 itens apresentou índices de ajustamento satisfatórios [X²/gl = 2,70; CFI = 0,928; TLI = 0,911, RMSEA = 0,05]. A escala com 16 itens apresentou adequada confiabilidade (CC > 0,70). Concluiu-se que a versão brasileira da MSOS apresentou propriedades psicométricas aceitáveis.

RESUMO Objetivo: Descrever os resultados iniciais da linha de base de um estudo de base populacional, bem como um protocolo para avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, com o objetivo de predizer a demanda de serviços de urgência e emergência em uma amostra representativa de adultos da zona urbana de Pelotas, no Sul do Brasil. Métodos: O estudo intitula-se “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Entre setembro e dezembro de 2021, foi realizada uma linha de base com os participantes. Está previsto um acompanhamento após 12 meses para avaliar a utilização de serviços de urgência e emergência no último ano. Em seguida, serão testados algoritmos de machine learning para predizer a utilização de serviços de urgência e emergência no período de um ano. Resultados: No total, 5.722 participantes responderam à pesquisa, a maioria do sexo feminino (66,8%), com idade média de 50,3 anos. O número médio de pessoas no domicílio foi de 2,6. A maioria da amostra tem cor da pele branca e ensino fundamental incompleto ou menos. Cerca de 30% da amostra estava com obesidade, 14% com diabetes e 39% eram hipertensos. Conclusão: O presente trabalho apresentou um protocolo descrevendo as etapas que foram e serão tomadas para a produção de um modelo capaz de prever a demanda por serviços de urgência e emergência em um ano entre moradores de Pelotas, no estado do Rio Grande do Sul.

RESUMO Objetivo: To describe the initial baseline results of a population-based study, as well as a protocol in order to evaluate the performance of different machine learning algorithms with the objective of predicting the demand for urgent and emergency services in a representative sample of adults from the urban area of Pelotas, Southern Brazil. Methods: The study is entitled “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Between September and December 2021, a baseline was carried out with participants. A follow-up was planned to be conducted after 12 months in order to assess the use of urgent and emergency services in the last year. Afterwards, machine learning algorithms will be tested to predict the use of urgent and emergency services over one year. Results: In total, 5,722 participants answered the survey, mostly females (66.8%), with an average age of 50.3 years. The mean number of household people was 2.6. Most of the sample has white skin color and incomplete elementary school or less. Around 30% of the sample has obesity, 14% diabetes, and 39% hypertension. Conclusion: The present paper presented a protocol describing the steps that were and will be taken to produce a model capable of predicting the demand for urgent and emergency services in one year among residents of Pelotas, in Rio Grande do Sul state.

RESUMEN Objetivo. Evaluar el efecto de la cobertura del Programa Bolsa Família (BFP) en las tasas de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal en Brasil entre el 2005 y el 2017, ajustadas por cobertura de atención de salud y características socioeconómicas de las unidades federativas brasileñas. Métodos. Este es un estudio ecológico con datos anuales (2005-2017) de todas las unidades federativas brasileñas. La variable dependiente de este estudio fue la tasa de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal, estandarizada por sexo y edad mediante la técnica de estandarización directa. La cobertura del BFP fue la principal variable independiente, calculada como la relación entre el número de beneficiarios del BFP y las familias que podrían tener el derecho a recibir esta transferencia monetaria condicionada. Los antecedentes socioeconómicos y la cobertura de atención de salud fueron covariables. Se trazaron mapas coropléticos y se realizó un análisis con cubos espaciotemporales para evaluar los cambios en la distribución espaciotemporal del BFP y las tasas de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal. El análisis de regresión lineal de efectos mixtos calculó los coeficientes (β) y los intervalos de confianza (IC) del 95% para la relación entre la cobertura del BFP y las tasas de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal. Resultados. Las tendencias de cobertura del BFP aumentaron y las tendencias de la tasa de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal se estabilizaron en las unidades federativas brasileñas, excepto en Maranhão, Goiás y Minas Gerais, donde estas tasas aumentaron. En el modelo ajustado, una mayor cobertura del BFP se asoció con tasas más bajas de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal (β –2,10; IC del 95% [–3,291, –0,919]). Conclusiones. Las estrategias igualitarias como el BFP pueden reducir la tasa de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal. Recomendamos el seguimiento por parte de los equipos de salud bucodental de las familias que se benefician del programa de transferencias monetarias condicionadas para reducir la tasa de mortalidad por cáncer de la cavidad bucal.

ABSTRACT Objective. To assess the effect of coverage of the Bolsa Família Program (BFP) on oral cancer mortality rates in Brazil between 2005 and 2017, adjusting for health care coverage and socioeconomic characteristics of the Brazilian federative units. Methods. This is an ecological study using annual data (2005–2017) from all the Brazilian federative units. The dependent variable for this study was the oral cancer mortality rate, standardized by gender and age using the direct standardization technique. BFP coverage was the main independent variable, calculated as the ratio of the number of BFP beneficiaries to those families that should potentially be entitled to this conditional cash transfer. Socioeconomic background and health care coverage were covariables. Choropleth maps were drawn, and space-time cube analysis was used to assess changes in the spatiotemporal distribution of BFP and oral cancer mortality rates. Mixed-effects linear regression analysis estimated the coefficients (β) and 95% confidence intervals (CI) for the association between BFP coverage and oral cancer mortality rates. Results. BFP coverage trends increased and oral cancer mortality rate trends stabilized in Brazilian federative units, except for Maranhão, Goiás, and Minas Gerais, where the oral cancer mortality rates have increased. In the adjusted model, greater BFP coverage was associated with lower oral cancer mortality rates (β –2.10; 95% CI [–3.291, –0.919]). Conclusions. Egalitarian strategies such as BFP can reduce the oral cancer mortality rate. We recommend the follow-up of families benefiting from conditional cash transfer program by oral health teams to reduce the oral cancer mortality rate.

RESUMO Objetivo. Avaliar o efeito da cobertura do Programa Bolsa Família (PBF) sobre as taxas de mortalidade por câncer bucal no Brasil entre 2005 e 2017, com ajuste para a cobertura de saúde e as características socioeconômicas das unidades federativas brasileiras. Métodos. Este é um estudo ecológico com base em dados anuais (2005-2017) de todas as unidades federativas brasileiras. A variável dependente foi a taxa de mortalidade por câncer bucal, padronizada por sexo e idade pela técnica de padronização direta. A cobertura do PBF foi a principal variável independente, calculada como a razão entre o número de beneficiários do PBF e de famílias que deveriam ter direito a essa transferência condicionada de renda. O contexto socioeconômico e a cobertura de saúde foram covariáveis. Elaboraram-se mapas coropléticos e usou-se a análise de cubo espaço-temporal para avaliar variações da distribuição espaço-temporal do PBF e das taxas de mortalidade por câncer bucal. A análise por regressão linear de efeitos mistos estimou os coeficientes (β) e intervalos de confiança (IC) de 95% da associação entre cobertura do PBF e taxas de mortalidade por câncer bucal. Resultados. Houve aumento da tendência de cobertura do PBF e estabilização da tendência da taxa de mortalidade por câncer bucal nas unidades federativas brasileiras, com exceção dos estados de Maranhão, Goiás e Minas Gerais, onde as taxas de mortalidade por câncer bucal aumentaram. No modelo ajustado, a maior cobertura do PBF foi associada a menores taxas de mortalidade por câncer bucal (β -2,10; IC 95% [-3,291, -0,919]). Conclusões. Estratégias igualitárias como o PBF podem reduzir a taxa de mortalidade por câncer bucal. Recomendamos o acompanhamento das famílias beneficiadas por programas de transferência condicionada de renda por equipes de saúde bucal para reduzir a taxa de mortalidade por esse câncer.

RESUMO OBJETIVO Analisar a correlação espacial entre os casos confirmados de covid-19 com os leitos de unidades de terapia intensiva exclusivos para a doença nos municípios do Paraná. MÉTODO Trata-se de um estudo epidemiológico, do tipo ecológico que utilizou dados do Informe Epidemiológico fornecido pela Secretaria de Estado da Saúde do Paraná sobre os casos confirmados de covid-19, no período de 12 de março de 2020 a 18 de janeiro de 2021. A quantidade de leitos de terapia intensiva exclusivos para covid-19 de cada município paranaense foi obtida pelo Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde disponibilizado online pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. A variável leito de terapia intensiva foi analisada pelo Índice Bivariado de Moran (local e global). Para a identificação de áreas críticas e de transição utilizou-se o LISA Map. Para avaliar a correlação espacial foi utilizado o Índice Bivariado de Moran, considerando o nível de significância de 5%. RESULTADOS No período analisado foram confirmados 499.777 casos de covid-19 no Paraná e identificados 1.029 leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença entre os municípios do estado. Foi identificado autocorrelação espacial positiva entre os casos confirmados de covid-19 (0,404–p ≤ 0,001) com os leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença (0,085–p ≤ 0,001) e disparidades entre as regiões do Paraná. CONCLUSÃO A análise espacial permitiu confirmar a relação entre os casos confirmados de covid-19 e a distribuição de leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença no Paraná e possibilitou identificar áreas prioritárias de atenção no estado, relacionadas à disseminação e controle da doença.

ABSTRACT OBJECTIVE To analyze the spatial correlation between confirmed cases of covid-19 and the intensive care unit beds exclusive to the disease in municipalities of Paraná. METHODS This is an epidemiological study of ecological type which used data from the Epidemiological Report provided by the Department of Health of Paraná on the confirmed cases of covid-19 from March 12, 2020, to January 18, 2021. The number of intensive care beds exclusive to covid-19 in each municipality of Paraná was obtained by the Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES - National Registry of Health Establishments), provided online by the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus - Informatics Department of the Brazilian Unified Health System). The Bivariate Moran’s Index (local and global) was used to analyze the intensive care bed variable and spatial correlation, with a 5% significance level. LISA Map was used to identify critical and transition areas. RESULTS In the analyzed period, we found 499,777 confirmed cases of covid-19 and 1,029 intensive care beds exclusive to the disease in Paraná. We identified a positive spatial autocorrelation between the confirmed cases of covid-19 (0.404–p ≤ 0.001) and intensive care beds exclusive to the disease (0.085–p ≤ 0.001) and disparities between the regions of Paraná. CONCLUSION Spatial analysis indicated that confirmed cases of covid-19 are related to the distribution of intensive care beds exclusive to the disease in Paraná, allowing us to find priority areas of care in the state regarding the dissemination and control of the disease.

RESUMO OBJETIVO Analisar a correlação espacial entre os casos confirmados de covid-19 com os leitos de unidades de terapia intensiva exclusivos para a doença nos municípios do Paraná. MÉTODO Trata-se de um estudo epidemiológico, do tipo ecológico que utilizou dados do Informe Epidemiológico fornecido pela Secretaria de Estado da Saúde do Paraná sobre os casos confirmados de covid-19, no período de 12 de março de 2020 a 18 de janeiro de 2021. A quantidade de leitos de terapia intensiva exclusivos para covid-19 de cada município paranaense foi obtida pelo Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde disponibilizado online pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. A variável leito de terapia intensiva foi analisada pelo Índice Bivariado de Moran (local e global). Para a identificação de áreas críticas e de transição utilizou-se o LISA Map. Para avaliar a correlação espacial foi utilizado o Índice Bivariado de Moran, considerando o nível de significância de 5%. RESULTADOS No período analisado foram confirmados 499.777 casos de covid-19 no Paraná e identificados 1.029 leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença entre os municípios do estado. Foi identificado autocorrelação espacial positiva entre os casos confirmados de covid-19 (0,404–p ≤ 0,001) com os leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença (0,085–p ≤ 0,001) e disparidades entre as regiões do Paraná. CONCLUSÃO A análise espacial permitiu confirmar a relação entre os casos confirmados de covid-19 e a distribuição de leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença no Paraná e possibilitou identificar áreas prioritárias de atenção no estado, relacionadas à disseminação e controle da doença.

ABSTRACT OBJECTIVE To analyze the spatial correlation between confirmed cases of covid-19 and the intensive care unit beds exclusive to the disease in municipalities of Paraná. METHODS This is an epidemiological study of ecological type which used data from the Epidemiological Report provided by the Department of Health of Paraná on the confirmed cases of covid-19 from March 12, 2020, to January 18, 2021. The number of intensive care beds exclusive to covid-19 in each municipality of Paraná was obtained by the Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES - National Registry of Health Establishments), provided online by the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus - Informatics Department of the Brazilian Unified Health System). The Bivariate Moran’s Index (local and global) was used to analyze the intensive care bed variable and spatial correlation, with a 5% significance level. LISA Map was used to identify critical and transition areas. RESULTS In the analyzed period, we found 499,777 confirmed cases of covid-19 and 1,029 intensive care beds exclusive to the disease in Paraná. We identified a positive spatial autocorrelation between the confirmed cases of covid-19 (0.404–p ≤ 0.001) and intensive care beds exclusive to the disease (0.085–p ≤ 0.001) and disparities between the regions of Paraná. CONCLUSION Spatial analysis indicated that confirmed cases of covid-19 are related to the distribution of intensive care beds exclusive to the disease in Paraná, allowing us to find priority areas of care in the state regarding the dissemination and control of the disease.

Resumo Objetivou-se analisar a correlação da qualidade dos serviços da Atenção Primária na redução da mortalidade infantil, através do geoprocessamento. Um estudo ecológico, de abordagem transversal, em que foram utilizados dados secundários de todos os 5.565 municípios brasileiros para análise da taxa de mortalidade infantil (TMI) e causa de óbito infantil. Os dados da TMI foram obtidos no Sistema de Informação de Mortalidade. Para a análise espacial, incluímos 5.011 municípios. As análises de clusterização ocorreram no software GEODA e as análises de regressão espacial no ARCGIS 10.5. No Brasil houve uma redução de 45,07% da TMI entre os anos 2000 e 2015. A maior redução ocorreu na região nordeste do país, apesar de ainda ser a região com maior número na TMI. Dos 749 municípios analisados no cluster diferencial para óbito infantil, 153 apresentaram alta TMI. As áreas com maior expansão de alta TMI foram encontradas nas regiões Norte e Nordeste. No Brasil, a TMI mostrou-se inversamente associada à acessibilidade aos serviços de alta complexidade, ao estrato da gestão em saúde e porte populacional, à referência para o parto, à taxa de nascidos vivos, à renda per capita e à taxa de desemprego. Verificou-se uma crescente redução da TMI entre o período de 2000 a 2015.

Abstract This study sought to analyze the correlation of the quality of Primary Health Care services in reducing child mortality, via geoprocessing. It involved an ecological study, with a cross-sectional approach, in which secondary data from all 5,565 Brazilian municipalities were used to analyze the infant mortality rate (IMR) and cause of infant death. The data related to IMR was obtained from the Mortality Information System. For the spatial analysis, 5,011 municipalities were included. The clustering analyses were performed using GEODA software and the spatial regression analyses were performed using ARCGIS 10.5 software. In Brazil, there was a 45.07% reduction in IMR between the years 2000 and 2015. The greatest reduction occurred in the northeastern region of the country, although it is still the region with the highest IMR. Of the 749 municipalities analyzed in the differential cluster for infant death, 153 had high IMR. The areas with the greatest increase in IMR were found in the North and Northeast regions. In Brazil, IMR proved to be inversely associated with the accessibility to high complexity services, health management strata and population size, reference for childbirth, live birth rate, per capita income and unemployment rate. A progressive reduction in IMR was recorded between 2000 and 2015.

Resumo Objetivou-se analisar a correlação da qualidade dos serviços da Atenção Primária na redução da mortalidade infantil, através do geoprocessamento. Um estudo ecológico, de abordagem transversal, em que foram utilizados dados secundários de todos os 5.565 municípios brasileiros para análise da taxa de mortalidade infantil (TMI) e causa de óbito infantil. Os dados da TMI foram obtidos no Sistema de Informação de Mortalidade. Para a análise espacial, incluímos 5.011 municípios. As análises de clusterização ocorreram no software GEODA e as análises de regressão espacial no ARCGIS 10.5. No Brasil houve uma redução de 45,07% da TMI entre os anos 2000 e 2015. A maior redução ocorreu na região nordeste do país, apesar de ainda ser a região com maior número na TMI. Dos 749 municípios analisados no cluster diferencial para óbito infantil, 153 apresentaram alta TMI. As áreas com maior expansão de alta TMI foram encontradas nas regiões Norte e Nordeste. No Brasil, a TMI mostrou-se inversamente associada à acessibilidade aos serviços de alta complexidade, ao estrato da gestão em saúde e porte populacional, à referência para o parto, à taxa de nascidos vivos, à renda per capita e à taxa de desemprego. Verificou-se uma crescente redução da TMI entre o período de 2000 a 2015.

Abstract This study sought to analyze the correlation of the quality of Primary Health Care services in reducing child mortality, via geoprocessing. It involved an ecological study, with a cross-sectional approach, in which secondary data from all 5,565 Brazilian municipalities were used to analyze the infant mortality rate (IMR) and cause of infant death. The data related to IMR was obtained from the Mortality Information System. For the spatial analysis, 5,011 municipalities were included. The clustering analyses were performed using GEODA software and the spatial regression analyses were performed using ARCGIS 10.5 software. In Brazil, there was a 45.07% reduction in IMR between the years 2000 and 2015. The greatest reduction occurred in the northeastern region of the country, although it is still the region with the highest IMR. Of the 749 municipalities analyzed in the differential cluster for infant death, 153 had high IMR. The areas with the greatest increase in IMR were found in the North and Northeast regions. In Brazil, IMR proved to be inversely associated with the accessibility to high complexity services, health management strata and population size, reference for childbirth, live birth rate, per capita income and unemployment rate. A progressive reduction in IMR was recorded between 2000 and 2015.

Resumen Contar con una medida psicométrica apropiada para evaluar los comportamientos moralmente relevantes de los atletas es importante para fomentar la investigación y permitir estrategias de intervención efectivas. El objetivo de esta investigación fue estimar las propiedades psicométricas de la Prosocial and Antisocial Behavior Sport Scale (PABSS) para el contexto brasileño. La muestra consistió en 360 atletas de ambos sexos (promedio de edad 16.1 ± 3.61; 64.7 % hombres). El análisis factorial exploratorio indicó la relevancia de la estructura que consta de cuatro factores: (1) Comportamiento prosocial dirigido a compañeros de equipo (CPC); (2) Comportamiento prosocial dirigido a oponentes (CPA); (3) Comportamiento antisocial dirigido a compañeros de equipo (CAC); (4) Comportamiento antisocial dirigido a oponentes (CAA), explicando conjuntamente el 66.1 % de la varianza total, lo que corrobora la hipótesis teórica. Además, el análisis factorial semiconfirmatorio mostró pruebas del modelo compuesto por cuatro factores: [(X2 = 126.685, gl = 116, p = .234; X2/gl = 1.09; CFI = 0.99 (IC 95% = 0.997-0.999); GFI = 0.99 (IC 95 % = 0.997-0.999); RMSEA = 0.018 (IC 95 % = 0.016-0.020)]. Todos los factores tenían índices de consistencia interna alfa de Cronbach deseables mayores a 0.78 y omega de McDonald mayores a 0.88. También se observaron asociaciones entre el comportamiento moral y los valores en el deporte. En conclusión, la versión brasileña del PABSS reúne evidencia psicométrica adecuada y puede ser utilizada en futuros estudios.

Abstract Having an appropriate psychometric measure for assessing the morally relevant behaviors of athletes is important to encourage research and enable effective intervention strategies. The aim of this research was to verify the psychometric properties of the Prosocial and Antisocial Behaviors Sport Scale (PABSS) for the Brazilian context. The sample consisted of 360 athletes of both sexes (average age 16.1±3.61; 64.7% men). The exploratory factorial analysis indicated the adequacy of the structure comprising four factors: 1) Prosocial behavior directed to teammates (CPC) 2) Prosocial behavior directed to opponents (CPA); (3) Anti-social behavior directed to teammates (CAC); (4) Anti-social behavior directed to opponents (CAA), which jointly explains 66.1% of the total variance, thus corroborating the theoretical hypothesis. In addition, Semi-confirmatory Factor Analysis showed evidence of the four-factor model: [(X2= 126.685, gl= 116, p = .234; X2/gl= 1.09; CFI= 0.99 (IC 95%= 0.997-0.999); GFI= 0.99 (IC 95% = 0.997- 0.999); RMSEA= 0.018 (IC 95%= 0.016-0.020)]. All factors had desirable internal consistency indexes of Cronbach’s alpha greater than 0.78 and McDonald’s Omega greater than 0.80. Associations between moral behavior and values in sports were also observed. In conclusion, the Brazilian version of the PABSS presented adequate psychometric evidence and can be used in future studies.

Resumo Contar com uma medida psicometricamente adequada para a avaliação dos comportamentos moralmente relevantes de atletas é importante para fomentar pesquisas e viabilizar estratégias de intervenção eficazes. O objetivo da presente pesquisa foi estimar propriedades psicométricas da Prosocial and Antisocial Behavior Sport Scale (PABSS) para o contexto brasileiro. A amostra foi composta por 360 atletas de ambos os sexos (idade média 16.1 ± 3.61; 64.7 % homens). A análise fatorial exploratória indicou a pertinência da estrutura composta por quatro fatores: (1) comportamento pró-social direcionado aos companheiros de equipe (CPC); (2) comportamento pró-social direcionado aos adversários (CPA); (3) comportamento antissocial direcionado aos companheiros de equipe (CAC); (4) comportamento antissocial direcionado aos adversários (CAA), explicando conjuntamente 66.1 % da variância total, o que corrobora a hipótese teórica. Adicionalmente, a análise fatorial semiconfirmatória apresentou comprovação do modelo composto por quatro fatores: [(X1 = 126.685, gl = 116. p = .234; X2/gl = 1.09; CFI = 0.998 (IC 95 % = 0.997-0.999); GFI = 0.991 (IC 95 % = 0.997- 0.999); RMSEA = 0.018 (IC 95 °% = 0.016-0.020)]. Todos os fatores apresentaram índices desejáveis de consistência interna, alfa de Cronbach superiores a .78 e ômega de Mcdonald superiores a .88. Também foram observadas as associações entre comportamento moral e valores no esporte. Conclui-se que a versão brasileira da PABSS reúne evidências psicométricas adequadas, podendo ser utilizada em estudos futuros.

Resumo O objetivo deste artigo é analisar o uso da inteligência artificial espacial no contexto da imunização contra COVID-19 para a seleção adequada dos recursos necessários. Trata-se de estudo ecológico de caráter transversal baseado em uma abordagem espaço-temporal utilizando dados secundários, em Unidades Básicas de Saúde do Brasil. Foram adotados quatro passos analíticos para atribuir um volume de população por unidade básica, aplicando algoritmos de inteligência artificial a imagens de satélite. Em paralelo, as condições de acesso à internet móvel e o mapeamento de tendências espaço-temporais de casos graves de COVID-19 foram utilizados para caracterizar cada município do país. Cerca de 18% da população idosa brasileira está a mais de 4 quilômetros de distância de uma sala de vacina. No total, 4.790 municípios apresentaram tendência de agudização de casos de Síndrome Respiratória Aguda Grave. As regiões Norte e Nordeste apresentaram o maior número de Unidades Básicas de Saúde com mais de 5 quilômetros de distância de antenas de celular. O Plano nacional de vacinação requer o uso de estratégias inovadoras para contornar os desafios do país. O uso de metodologias baseadas em inteligência artificial espacial pode contribuir para melhoria do planejamento das ações de resposta à COVID-19.

Abstract This article explores the use of spatial artificial intelligence to estimate the resources needed to implement Brazil’s COVID-19 immu nization campaign. Using secondary data, we conducted a cross-sectional ecological study adop ting a time-series design. The unit of analysis was Brazil’s primary care centers (PCCs). A four-step analysis was performed to estimate the popula tion in PCC catchment areas using artificial in telligence algorithms and satellite imagery. We also assessed internet access in each PCC and con ducted a space-time cluster analysis of trends in cases of SARS linked to COVID-19 at municipal level. Around 18% of Brazil’s elderly population live more than 4 kilometer from a vaccination point. A total of 4,790 municipalities showed an upward trend in SARS cases. The number of PCCs located more than 5 kilometer from cell towers was largest in the North and Northeast regions. Innovative stra tegies are needed to address the challenges posed by the implementation of the country’s National COVID-19 Vaccination Plan. The use of spatial artificial intelligence-based methodologies can help improve the country’s COVID-19 response.

Resumo O objetivo deste artigo é analisar o uso da inteligência artificial espacial no contexto da imunização contra COVID-19 para a seleção adequada dos recursos necessários. Trata-se de estudo ecológico de caráter transversal baseado em uma abordagem espaço-temporal utilizando dados secundários, em Unidades Básicas de Saúde do Brasil. Foram adotados quatro passos analíticos para atribuir um volume de população por unidade básica, aplicando algoritmos de inteligência artificial a imagens de satélite. Em paralelo, as condições de acesso à internet móvel e o mapeamento de tendências espaço-temporais de casos graves de COVID-19 foram utilizados para caracterizar cada município do país. Cerca de 18% da população idosa brasileira está a mais de 4 quilômetros de distância de uma sala de vacina. No total, 4.790 municípios apresentaram tendência de agudização de casos de Síndrome Respiratória Aguda Grave. As regiões Norte e Nordeste apresentaram o maior número de Unidades Básicas de Saúde com mais de 5 quilômetros de distância de antenas de celular. O Plano nacional de vacinação requer o uso de estratégias inovadoras para contornar os desafios do país. O uso de metodologias baseadas em inteligência artificial espacial pode contribuir para melhoria do planejamento das ações de resposta à COVID-19.

Abstract This article explores the use of spatial artificial intelligence to estimate the resources needed to implement Brazil’s COVID-19 immu nization campaign. Using secondary data, we conducted a cross-sectional ecological study adop ting a time-series design. The unit of analysis was Brazil’s primary care centers (PCCs). A four-step analysis was performed to estimate the popula tion in PCC catchment areas using artificial in telligence algorithms and satellite imagery. We also assessed internet access in each PCC and con ducted a space-time cluster analysis of trends in cases of SARS linked to COVID-19 at municipal level. Around 18% of Brazil’s elderly population live more than 4 kilometer from a vaccination point. A total of 4,790 municipalities showed an upward trend in SARS cases. The number of PCCs located more than 5 kilometer from cell towers was largest in the North and Northeast regions. Innovative stra tegies are needed to address the challenges posed by the implementation of the country’s National COVID-19 Vaccination Plan. The use of spatial artificial intelligence-based methodologies can help improve the country’s COVID-19 response.

RESUMO: Objetivo: Os serviços de emergência são fundamentais na organização da rede de atenção à saúde. Não obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlotação dos serviços, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutilização dos serviços de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisão no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difusão dos conhecimentos serão utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inovações para a organização do sistema e serviços de saúde. Conclusão: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decisão nos serviços de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.

ABSTRACT: Objective: Emergency services are essential to the organization of the health care system. Nevertheless, they face different operational difficulties, including overcrowded services, largely explained by their inappropriate use and the repeated visits from users. Although a known situation, information on the theme is scarce in Brazil, particularly regarding longitudinal user monitoring. Thus, this project aims to evaluate the predictive performance of different machine learning algorithms to estimate the inappropriate and repeated use of emergency services and mortality. Methods: To that end, a study will be conducted in the municipality of Pelotas, Rio Grande do Sul, with around five thousand users of the municipal emergency department. Results: If the study is successful, we will provide an algorithm that could be used in clinical practice to assist health professionals in decision-making within hospitals. Different knowledge dissemination strategies will be used to increase the capacity of the study to produce innovations for the organization of the health system and services. Conclusion: A high performance predictive model may be able to help decisionmaking in the emergency services, improving quality of care.