A presente nota pesquisa demonstra que o uso das informações de receituário ou prescrição médica tem fundamental valor para a compreensão das correlações da dinâmica da resistência bacteriana comunitária. Além disso, a análise dos dados gerada pode ajudar a estabelecer medidas e políticas de saúde pública mais adequadas para o controle e a otimização do consumo de antimicrobianos. Para isso, o artigo usa como base o modelo lógico desenvolvido pelo Projeto EUREQA voltado para aquisição, classificação, interpretação e análise das informações relacionadas à prescrição dos antimicrobianos de uso oral.

This study demonstrates that the use of information from medical prescriptions is essential for understanding the dynamics of community bacterial resistance. The resulting analysis can also influence and help establish more adequate public health policies on the control and optimization of antimicrobial use. The article demonstrates the use of a logical model developed by the EUREQA project for acquisition, classification, interpretation, and analysis of data from prescriptions for oral antimicrobial use.

A presente nota pesquisa demonstra que o uso das informações de receituário ou prescrição médica tem fundamental valor para a compreensão das correlações da dinâmica da resistência bacteriana comunitária. Além disso, a análise dos dados gerada pode ajudar a estabelecer medidas e políticas de saúde pública mais adequadas para o controle e a otimização do consumo de antimicrobianos. Para isso, o artigo usa como base o modelo lógico desenvolvido pelo Projeto EUREQA voltado para aquisição, classificação, interpretação e análise das informações relacionadas à prescrição dos antimicrobianos de uso oral.

This study demonstrates that the use of information from medical prescriptions is essential for understanding the dynamics of community bacterial resistance. The resulting analysis can also influence and help establish more adequate public health policies on the control and optimization of antimicrobial use. The article demonstrates the use of a logical model developed by the EUREQA project for acquisition, classification, interpretation, and analysis of data from prescriptions for oral antimicrobial use.

A cebola é uma das hortaliças mais cultivadas e consumidas no Brasil e sua importância social se deve à grande demanda por mão-de-obra. Uma das principais pragas que afeta essa cultura é o tripes do prateamento (Thrips tabaci) e sua distribuição espacial, embora importante, não tem sido considerada nas recomendações de manejo da cultura, planejamento de experimentos ou estudos amostrais. O objetivo desse artigo foi considerar métodos estatísticos para detectar e modelar padrões espaciais na ocorrência do tripes do prateamento da cebola. Para caracterizar o padrão espacial da dispersão do tripes do prateamento da cebola foi feito um levantamento anotando-se o número de insetos por fase de desenvolvimento em folhas de plantas de cebola, em diferentes datas e pontos amostrais dentro de quatro propriedades com fazendas vizinhas apresentando diferentes níveis de infestação e métodos de plantio. O teste de aleatorização de Mantel mostrou-se útil para testar a presença de padrão espacial, que quando detectado foi descrito por um modelo de Poisson misto espacial com componente aleatório geoestatístico com parâmetros que possibilititam a caracterização do padrão espacial, bem como a obtenção de mapas de predição dos níveis de susceptibilidade à infestação na área.

Onion (Allium cepa) is one of the most cultivated and consumed vegetables in Brazil and its importance is due to the large laborforce involved. One of the main pests that affect this crop is the Onion Thrips (Thrips tabaci), but the spatial distribution of this insect, although important, has not been considered in crop management recommendations, experimental planning or sampling procedures. Our purpose here is to consider statistical tools to detect and model spatial patterns of the occurrence of the onion thrips. In order to characterize the spatial distribution pattern of the Onion Thrips a survey was carried out to record the number of insects in each development phase on onion plant leaves, on different dates and sample locations, in four rural properties with neighboring farms under different infestation levels and planting methods. The Mantel randomization test proved to be a useful tool to test for spatial correlation which, when detected, was described by a mixed spatial Poisson model with a geostatistical random component and parameters allowing for a characterization of the spatial pattern, as well as the production of prediction maps of susceptibility to levels of infestation throughout the area.

A new approach to dengue vector surveillance based on permanent egg-collection using a modified ovitrap and Bacillus thuringiensis israelensis(Bti) was evaluated in different urban landscapes in Recife, Northeast Brazil. From April 2004 to April 2005, 13 egg-collection cycles of four weeks were carried out. Geo-referenced ovitraps containing grass infusion, Bti and three paddles were placed at fixed sampling stations distributed over five selected sites. Continuous egg-collections yielded more than four million eggs laid into 464 sentinel-ovitraps over one year. The overall positive ovitrap index was 98.5% (over 5,616 trap observations). The egg density index ranged from 100 to 2,500 eggs per trap-cycle, indicating a wide spread and high density of Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) breeding populations in all sites. Fluctuations in population density over time were observed, particularly a marked increase from January on, or later, according to site. Massive egg-collection carried out at one of the sites prevented such a population outbreak. At intra-site level, egg counts made it possible to identify spots where the vector population is consistently concentrated over the time, pinpointing areas that should be considered high priority for control activities. The results indicate that these could be promising strategies for detecting and preventing Ae. aegypti population outbreaks.