OBJETIVO: Avaliar o desempenho e a integração entre as dimensões de assistência e de ensino dos hospitais universitários brasileiros. MÉTODOS: Um modelo de data envelopment analysis em redes (network DEA) foi elaborado para aferir o desempenho de hospitais universitários federais, o qual permite considerar a relação entre as dimensões de ensino e de assistência, simultaneamente. Foram utilizados os dados do Sistema de Informação dos Hospitais Universitários do Ministério da Educação, referentes ao segundo semestre de 2003, e os resultados do modelo network foram comparados àqueles dos modelos DEA tradicionais para avaliação das vantagens da nova proposta metodológica. RESULTADOS: A eficiência dos hospitais avaliados variou entre 0,19 e 1,00 (média = 0,54). O escore dimensional mostrou que os hospitais priorizam o ganho de eficiência assistencial. Observou-se que há necessidade de dobrar o número de alunos de medicina e de aumentar os residentes em 14% para que se tornem eficientes na dimensão de ensino. CONCLUSÕES: O modelo mostrou utilidade de aplicação tanto para os gestores das unidades, visando à integração docente-assistencial, como para os órgãos reguladores, na definição de políticas e incentivos.

OBJECTIVE: To assess the performance and integration between the health care and teaching dimensions in Brazilian university hospitals. METHODS: A network data envelopment analysis (DEA) model was designed to measure the performance of federal university hospitals, which enables the relationship between the teaching and health care dimensions to be considered simultaneously. Data from the Ministry of Education Information System of University Hospitals, in the second semester of 2003, were used. Results of the network model were compared to those of classical DEA models to assess the advantages of the new methodological proposal. RESULTS: The efficiency of the hospitals assessed varied between 0.19 and 1.00 (mean = 0.54). The dimensional score showed that hospitals prioritize the gain in health care efficiency. It was observed that there was a need to double the number of medical students and increase the number of residents by 14% to obtain efficiency in the teaching dimension. CONCLUSIONS: The model was useful for both unit managers, aiming to integrate teaching and health care, and regulatory organizations, when defining policies and incentives.

OBJETIVO: Evaluar el desempeño y la integración entre las dimensiones de asistencia y de enseñanza de los hospitales universitarios brasileros. MÉTODOS: Un modelo de data envelopment analysis en redes (network DEA) fue elaborado para contrastar el desempeño de hospitales universitarios federales, permitiendo considerar la relación entre las dimensiones de enseñanza y de asistencia, simultáneamente. Fueron utilizados los datos del Sistema de Información de los Hospitales Universitarios del Ministerio de Educación de Brasil, correspondientes al segundo semestre de 2003, y los resultados del modelo network fueron comparados con aquellos modelos DEA tradicionales para evaluación de las ventajas de la nueva propuesta metodológica. RESULTADOS: La eficiencia de los hospitales evaluados varió entre 0,19 y 1,00 (promedio=0,54). El escore dimensional mostró que los hospitales priorizan la ganancia de eficiencia asistencial. Se observó que, para obtener eficiencia en la dimensión de enseñanza, hay necesidad de duplicar el número de alumnos de medicina y de aumentar los residentes en 14% para que se tornen eficientes en la dimensión de enseñanza. CONCLUSIONES: El modelo mostró utilidad de aplicación tanto para los gestores de las unidades, buscando la integración docente-asistencial, como para los órganos reguladores, en la definición de políticas e incentivos.

OBJETIVO: Avaliar o desempenho e a integração entre as dimensões de assistência e de ensino dos hospitais universitários brasileiros. MÉTODOS: Um modelo de data envelopment analysis em redes (network DEA) foi elaborado para aferir o desempenho de hospitais universitários federais, o qual permite considerar a relação entre as dimensões de ensino e de assistência, simultaneamente. Foram utilizados os dados do Sistema de Informação dos Hospitais Universitários do Ministério da Educação, referentes ao segundo semestre de 2003, e os resultados do modelo network foram comparados àqueles dos modelos DEA tradicionais para avaliação das vantagens da nova proposta metodológica. RESULTADOS: A eficiência dos hospitais avaliados variou entre 0,19 e 1,00 (média = 0,54). O escore dimensional mostrou que os hospitais priorizam o ganho de eficiência assistencial. Observou-se que há necessidade de dobrar o número de alunos de medicina e de aumentar os residentes em 14% para que se tornem eficientes na dimensão de ensino. CONCLUSÕES: O modelo mostrou utilidade de aplicação tanto para os gestores das unidades, visando à integração docente-assistencial, como para os órgãos reguladores, na definição de políticas e incentivos.

OBJECTIVE: To assess the performance and integration between the health care and teaching dimensions in Brazilian university hospitals. METHODS: A network data envelopment analysis (DEA) model was designed to measure the performance of federal university hospitals, which enables the relationship between the teaching and health care dimensions to be considered simultaneously. Data from the Ministry of Education Information System of University Hospitals, in the second semester of 2003, were used. Results of the network model were compared to those of classical DEA models to assess the advantages of the new methodological proposal. RESULTS: The efficiency of the hospitals assessed varied between 0.19 and 1.00 (mean = 0.54). The dimensional score showed that hospitals prioritize the gain in health care efficiency. It was observed that there was a need to double the number of medical students and increase the number of residents by 14% to obtain efficiency in the teaching dimension. CONCLUSIONS: The model was useful for both unit managers, aiming to integrate teaching and health care, and regulatory organizations, when defining policies and incentives.

OBJETIVO: Evaluar el desempeño y la integración entre las dimensiones de asistencia y de enseñanza de los hospitales universitarios brasileros. MÉTODOS: Un modelo de data envelopment analysis en redes (network DEA) fue elaborado para contrastar el desempeño de hospitales universitarios federales, permitiendo considerar la relación entre las dimensiones de enseñanza y de asistencia, simultáneamente. Fueron utilizados los datos del Sistema de Información de los Hospitales Universitarios del Ministerio de Educación de Brasil, correspondientes al segundo semestre de 2003, y los resultados del modelo network fueron comparados con aquellos modelos DEA tradicionales para evaluación de las ventajas de la nueva propuesta metodológica. RESULTADOS: La eficiencia de los hospitales evaluados varió entre 0,19 y 1,00 (promedio=0,54). El escore dimensional mostró que los hospitales priorizan la ganancia de eficiencia asistencial. Se observó que, para obtener eficiencia en la dimensión de enseñanza, hay necesidad de duplicar el número de alumnos de medicina y de aumentar los residentes en 14% para que se tornen eficientes en la dimensión de enseñanza. CONCLUSIONES: El modelo mostró utilidad de aplicación tanto para los gestores de las unidades, buscando la integración docente-asistencial, como para los órganos reguladores, en la definición de políticas e incentivos.

De modo a demonstrar como a modelagem por Análise Envoltória de Dados (DEA) permite aferir o desempenho dos hospitais e subsidiar a avaliação da implantação da Política de Reestruturação dos Hospitais de Ensino, desenvolve-se um estudo de caso com os 31 hospitais gerais pertencentes a universidades federais brasileiras. Consideram-se indicadores de assistência, ensino e pesquisa e utiliza-se o programa IDEAL (Interactive Data Envelopment Analysis Laboratory) como ferramenta de avaliação de desempenho. O IDEAL, desenvolvido no país, é o único no mundo capaz de prover a visualização tridimensional da fronteira de produtividade, facilitando a análise exploratória e escolha das variáveis pertinentes, assim como a compreensão dos resultados do modelo (multiplicador e envelope) pelo especialista e decisor. A título de exemplo, é apresentado o benchmark dos hospitais universitários por meio de indicadores de resultado (outputs), que consideram as diferenças estruturais e/ou as demandas regionais (inputs). A modelagem também permite indicar as mudanças necessárias para as unidades ineficientes (alterações nos vetores de inputs e/ou outputs) e gerar recomendações sobre a distribuição dos recursos públicos baseada em qualidade/eficiência.

In order to demonstrate how DEA modeling can be helpful for hospital performance assessments conducted in compliance with Brazil's Teaching Hospital Policy, a case study is presented of 31 general hospitals linked to Federal Universities. It considers data on assistance, teaching and research and the use of the IDEAL (Interactive Data Envelopment Analysis Laboratory) software as a tool for assessing their efficiency. Developed in Brazil, this unique software provides a three-dimensional view of the productivity frontier, for easier exploratory analyses and selection of pertinent variables, with a better understanding of the outputs of the model (multiplier and envelope) for specialists and decision-makers. As an example, a University Hospital benchmark is presented through outputs that take structural and regional input differences into consideration. This modeling also indicates the changes required in the inefficient units (alterations to input and/or /output vectors), setting forth recommendations on public financing based on quality/efficiency.

De modo a demonstrar como a modelagem por Análise Envoltória de Dados (DEA) permite aferir o desempenho dos hospitais e subsidiar a avaliação da implantação da Política de Reestruturação dos Hospitais de Ensino, desenvolve-se um estudo de caso com os 31 hospitais gerais pertencentes a universidades federais brasileiras. Consideram-se indicadores de assistência, ensino e pesquisa e utiliza-se o programa IDEAL (Interactive Data Envelopment Analysis Laboratory) como ferramenta de avaliação de desempenho. O IDEAL, desenvolvido no país, é o único no mundo capaz de prover a visualização tridimensional da fronteira de produtividade, facilitando a análise exploratória e escolha das variáveis pertinentes, assim como a compreensão dos resultados do modelo (multiplicador e envelope) pelo especialista e decisor. A título de exemplo, é apresentado o benchmark dos hospitais universitários por meio de indicadores de resultado (outputs), que consideram as diferenças estruturais e/ou as demandas regionais (inputs). A modelagem também permite indicar as mudanças necessárias para as unidades ineficientes (alterações nos vetores de inputs e/ou outputs) e gerar recomendações sobre a distribuição dos recursos públicos baseada em qualidade/eficiência.

In order to demonstrate how DEA modeling can be helpful for hospital performance assessments conducted in compliance with Brazil's Teaching Hospital Policy, a case study is presented of 31 general hospitals linked to Federal Universities. It considers data on assistance, teaching and research and the use of the IDEAL (Interactive Data Envelopment Analysis Laboratory) software as a tool for assessing their efficiency. Developed in Brazil, this unique software provides a three-dimensional view of the productivity frontier, for easier exploratory analyses and selection of pertinent variables, with a better understanding of the outputs of the model (multiplier and envelope) for specialists and decision-makers. As an example, a University Hospital benchmark is presented through outputs that take structural and regional input differences into consideration. This modeling also indicates the changes required in the inefficient units (alterations to input and/or /output vectors), setting forth recommendations on public financing based on quality/efficiency.

A Eletroencefalografia (EEG) pode ser utilizada como uma técnica valiosa na avaliação de mudanças eletrofisiológicas relacionadas à demência. Em pacientes com suspeita de demência, o EEG é em geral bastante informativo. A sensibilidade do EEG em detectar correlatos de desordens psiquiátricas pode ser incrementada através de métodos de análise quantitativa (EEG quantitativo). Padrões quantitativos são extraídos de pelo menos 2 minutos de dados livres de artefatos, em que os sujeitos estão com olhos fechados e em estado de repouso. São aplicados métodos quantitativos, tais como: transformação logarítmica para obtenção de uma distribuição Gaussiana, regressão por faixa etária e o escore Z relativo a normas populacionais preestabelecidas (Neurometrics). Utilizando uma amostra de padrões de EEG quantitativo (EEGq), será implementada uma análise discriminante (forward stepwise) a fim de estabelecer funções classificatórias. Neste contexto, o objetivo principal deste estudo é distinguir perfis de EEGq que diferenciem pacientes com depressão de pacientes com demência (n = 125). Os resultados demonstraram que pacientes acometidos por demência apresentam desvios acima do grupo controle em variáveis associadas a ritmos lentos: Potência Monopolar Relativa Normalizada em Teta para Cz e Potência Bipolar Relativa Normalizada em Teta para Cabeça. Por outro lado, desvios abaixo do grupo controle ocorrem em variáveis associadas ao ritmo alfa: Potência Monopolar Relativa Normalizada em Alfa para P3. Através deste método, a presente investigação demonstrou uma alta acurácia em discriminar pacientes com Demência Degenerativa Primária de pacientes com Transtorno Depressivo Maior.

Electroencephalography (EEG) can be a valuable technique to assess electrophysiological changes related to dementia. In patients suspected of having dementia, the EEG is often quite informative. The sensitivity of the EEG to detect correlates of psychiatric disorders has been enhanced by means of quantitative methods of analysis (quantitative EEG). Quantitative features are extracted from, at least, 2 minutes of artifact-free, eyes closed, resting EEG, log-transformed to obtain Gaussianity, age-regressed, and Z-transformed relative to population norms (Neurometrics database). Using a subset of quantitative EEG (qEEG) features, forward stepwise discriminant analyses are used to construct classifier functions. Along this vein, the main objective of this experiment is to distinguish profiles of qEEG, which differentiate depressive from demented patients (n = 125). The results showed that demented patients present deviations above the control group in variables associated to slow rhythms: Normed Monopolar Relative Power Theta for Cz and Normed Bipolar Relative Power Theta for Head. On the other hand, the deviation below the control group occurs with the variable associated to alpha rhythm: Normed Monopolar Relative Power Alpha for P3, in dementia. Using this method, the present investigation demonstrated high discriminant accuracy in separating Primary Degenerative Dementia from Major Depressive Disorder (Depression).

Imagens funcionais da atividade elétrica cerebral de 25 esquizofrênicos crônicos medicados e de 40 controles foram obtidas através do registro (19 canais) e da análise das faixas tradicionais (delta, teta, alfa e beta) do EEG, durante o repouso vigil. O objetivo foi identificar regiões do cérebro que apresentassem desvios com diferentes significados funcionais na 'Low Resolution Electromagnetic Tomography' (LORETA) e no 'Statistical Parametric Mapping' (SPM). Observou-se excesso de atividade lenta nas faixas delta + teta (padrão inibitório) nos pacientes esquizofrênicos, localizado no giro frontal médio direito, no giro frontal inferior direito e na insula direita e, também, na porção anterior do giro do cíngulo, bilateralmente, mas com predomínio à esquerda. A alta resolução temporal do EEG permite especificar os desvios em termos de excesso ou déficit de atividade elétrica cerebral, bem como de atividades com um padrão inibitório (delta, teta), normal (alfa) e excitatório (beta). Os desvios encontrados apontam para comprometimento funcional cerebral que consiste no predomínio de atividade inibitória nas áreas frontais e pré-frontais que pode causar processamento inadequado de informações, quer de origem externa quanto interna.

Functional imaging of brain electrical activity was performed in 25 chronic medicated schizophrenics and 40 controls, analyzing the classical frequency bands (delta, theta, alpha, and beta) of 19-channel EEG during resting state to identify brain regions with deviant activity of different functional significances, using LORETA (Low Resolution Tomography) and SPM99 (Statistical Parametric Mapping). Patients differed from controls due to an excess of slow activity comprising delta + theta frequency bands (inhibitory pattern) located at the right middle frontal gyrus, right inferior frontal gyrus, and right insula, as well as at the bilateral anterior cingulum with a left preponderance. The high temporal resolution of EEG enables the specification of the deviations not only as an excess or a deficit of brain electrical activity, but also as inhibitory (delta, theta), normal (alpha), and excitatory (beta) activities. These deviations point out to an impaired functional brain state consisting of inhibited frontal and prefrontal areas that may result in inadequate treatment of externally or internally generated information.