NOTÍCIAS
I Jornada de Enfermagem Assistencial no Contexto Amazônico
A I Jornada de Enfermagem Assistencial no Contexto Amazônico é um marco significativo para a região, reunindo profissionais comprometidos com a saúde e bem-estar das comunidades ribeirinhas, indígenas e urbanas que compõem o vasto território amazônico. A Jornada acontecerá em Rio Branco- AC, nos dias 7 a 9 de maio de 2024.
Este evento representa não apenas uma oportunidade de aprimoramento profissional, mas também um momento de reflexão sobre a importância da enfermagem no contexto específico da Amazônia, uma região vasta e complexa, onde as distâncias geográficas, as condições climáticas e as peculiaridades culturais apresentam desafios singulares para a prestação de cuidados de saúde.
Durante os três dias da jornada, serão abordados temas relevantes e atuais, desde as práticas de cuidado em saúde até os desafios enfrentados. Palestras, mesas-redondas, e apresentações de Defesa de Mestrado serão algumas das atividades que permitirão a interação entre os participantes, promovendo a troca de saberes e fortalecendo os laços de solidariedade e colaboração entre os profissionais da enfermagem.
Além disso, a Jornada também será uma oportunidade para a apresentação das tecnologias já desenvolvidas pelos discentes e egressos do Programa- MOSTRA TEC-MPEA.
Assim, a I Jornada de Enfermagem Assistencial no Contexto Amazônico não apenas fortalecerá o conhecimento técnico-científico dos participantes, mas também reforçará o compromisso ético e humanitário da enfermagem com as comunidades amazônicas, contribuindo para a construção de um sistema de saúde mais justo, equitativo e inclusivo para todos.
Acesse a Programação e participe!
Convite
Posse da nova Coordenação do Mestrado Profissional em Enfermagem Assistencial- MPEA
Convidamos as autoridades, docentes, discentes, egressos e parceiros MPEA, para a Cerimônia de Posse da nova coordenação do MPEA- Gestão 2023/2026, a ser realizado no dia 10 de fevereiro de 2023 às 9:00 horas no Auditório Professora Doutora Rosalda Cruz N. Paim, da Escola de Enfermagem Aurora Afonso Costa, localizado na Rua Doutor Celestino nº 74, Centro, Niterói- RJ
Internacionalização Prof Dra. Eny Dorea
Internacionalização Prof Dra. Eny Dorea
Professora Eny Dorea Paiva a convite da Margareth Zanchetta, Professora Associada da Escola de Enfermagem Daphne Cokwell, da Ryerson University, localizada na cidade de Toronto, Canadá realizou seu Pós doutoramento nesta mesma universidade.
O projeto de pesquisa teve como objetivo criar um jogo eletrônico para estimular novos comportamentos de controle do medo e da dor em crianças e pré-adolescentes com doenças crônicas submetidos a procedimentos parenterais. Para desenvolver o produto foi utilizado o Design Thinking, essa metodologia colabora na condução da pesquisa, pois caracteriza-se como uma forma sistematizada de solucionar diversos problemas, inclusive, na área da saúde.
A professora teve a oportunidade de participar em diversos eventos da área de enfermagem canadense que corroborou para a aquisição de novos conhecimentos e de entendimento de como se configura a assistência de enfermagem em diversos países no mundo.
A oportunidade de realização do Pós-doutorado no exterior é uma forma de estimular a internacionalização e realizar troca de conhecimento entre a enfermagem brasileira e internacional, expandindo a maneira de pensar dos pesquisadores brasileiros, melhorando nossos estudos e, consequentemente, a assistência de enfermagem prestada
Lista de Classificação do Qualis
Saiu no último dia 29/12/2022 a lista preliminar do Qualis Periódicos.
Foram atribuídos à Enfermagem, como Área-mãe, 396 periódicos para classificação segundo Qualis Referência. Assim, a Enfermagem ficou responsável pela classificação destes 396 periódicos, sendo que em 303 periódicos foi área-mãe soberana.
Esses foram classificados por meio de metodologia que considera indicadores objetivos e um modelo matemático de regressão.
Os indicadores utilizados foram:
- CiteScore (base Scopus),
- Fator de Impacto – FI (base Web of Science – Clarivate)
- h5 (base Google Scholar).
Para cada periódico, foi verificado o valor do indicador e o percentil, dentro de cada categoria de área. Nos casos em que o periódico possuía Cite Score e/ou FI, foi considerado para fins de estratificação o maior valor de percentil entre eles. Nos casos em que o periódico não possuía Cite Score e/ou FI, foi verificado o valor do índice h5 do Google.
Em seguida usou-se um modelo matemático: o estrato de referência foi calculado por intervalos iguais (12,5%) do percentil final, resultando em 8 classes com os seguintes recortes:
- 87,5 define valor mínimo do 1o estrato (A1).
- 75 define valor mínimo do 2o estrato (A2).
- 62,5 define valor mínimo do 3o estrato (A3).
- 50 define valor mínimo do 4o estrato (A4).
- 37,5 define valor mínimo do 5o estrato (B1).
- 25 define valor mínimo do 6o estrato (B2).
- 12,5 define valor mínimo do 7o estrato (B3).
- Valor máximo do 8o estrato inferior a 12,5 (B4).
E temos ainda as revistas classificadas como C: 5 periódicos foram classificados como “C” por constituírem periódicos com política editorial considerada inadequada pela Área e, posteriormente, quando foi solicitada a avaliação de glosas, outro periódico nessa situação foi identificado, sendo classificado da mesma maneira; permaneceram com “C” outros 24 periódicos, pois não constavam de nenhuma das três bases utilizadas e houve a informação de três periódicos que, após análise da Comissão, foram classificados como “Não Periódicos” (NP).
Mas para que serve o QUALIS?
Importante entender para que realmente serve o Qualis – PARA AVALIAÇÃO DE QUALIDADE DA PRODUÇÃO DE ALTO IMPACTO DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO.
A1=100
A2= 85
A3=70
A4=60
B1=50
B2=35
B3=20
B4=10
Por exemplo:
O Qualis 2017-2020 foi realizado com base no que os coordenadores de programas de pós-graduação informaram nos relatórios Sucupira da produção informada coletada dos pesquisadores docentes de programas de pós-graduação. Portanto:
- se o professor não estiver no programa e publicar em uma revista de alto impacto não estará nessa lista!
- Ou se nenhum pesquisador publicar em uma revista altamente qualificada ela também não estará na lista!
- E a lista é sempre referente aos quatro anos passados, e muitas revistas podem mudar em 4 anos!
A cada ciclo de 4 anos os programas somam a pontuação de publicação por docente; docente junto com orientando; e do programa isso confirma o credenciamento do docente, a qualidade da dissertação do aluno e, consequentemente do programa.
MAS RESSALTA-SE o Qualis NÃO ESTÁ INDICADO como parâmetro de escolha dos alunos e docentes de pós-graduação para onde SUBMETER SEU MANUSCRITO, pode ser que na próxima listagem Qualis o periódico possa ser classificado diferentemente.
Por isso RECOMENDA-SE o uso dos seguintes critérios para escolha de um periódico para publicação de sua dissertação/tese:
1) escopo da revista atende ao tema de seu estudo?
2) essa revista dará potencial de citação do seu artigo? Ou seja, ela é bem consumida pelos leitores que você deseja que acessem seu manuscrito;
3) certifique a periodicidade da revista, ela está com números atrasados? O site tem atualizado os indicadores bibliométricos? Os valores que a revista indicou batem com os valores dos sites do Google acadêmico para o H5, ou Cite Score ou da base Web of Science? Se sim parece bem confiável essa revista!
4) consulte a lista do Qualis periódico anterior para ter uma ideia da classificação do Quadriênio anterior 2017-2020, mas que saiba, as revistas também estão como nos pesquisadores e estudantes de pós-graduação correndo atras de atender indicadores de qualidade editorial para subir os índices e ou aplicar e atender os critérios para entrar nas bases. Portanto, pode ser que suba, mantenha ou rebaixe, vamos analisar todas as possibilidades, investir em diferentes periódicos, evitar endogenias e aumentar as probabilidades de uma boa avaliação do seu currículo e do programa ao qual recebeu a titulação.
Um programa profissional com alta produção bibliográfica e técnica é um programa nota 5!
Por isso é tão importante o cuidado para onde publicamos nossas dissertações MPEA e onde aplicamos nossos produtos, se eles realmente impactam e mudam a prática de enfermagem!
Saiba mais em:
Meu Parto
Meu Parto: website para gestantes desenvolvido pela Andressa Ferreira Porto, aluna do Mestrado Profissional em Enfermagem Assistencial.
A falta de informação, mitos que rodeiam a gestação, o parto e o nascimento, levam, muitas vezes, a preocupação e insegurança da mulher e seus familiares. É comum as gestantes recorrerem a websites e aplicativos móveis para buscar informações, acompanhar e compreender melhor todo o processo de mudanças.
No dia 14 de fevereiro de 2022 foi defendida no MPEA a dissertação da enfermeira Andressa Ferreira Porto. Andressa foi orientada pelos professores Fátima Helena e Flávio Seixas do MPEA. Em colaboração com o Instituto de Computação, Andressa e Henrique Nunes, estudante de Ciência da Computação da UFF, especificaram e validaram o conteúdo de um website voltado para as gestantes, denominado Meu Parto. O website contém a cartilha digital, dúvidas mais frequentes, cuidados da gestação e a Covid-19, violência obstétrica e direitos da gestante. O conteúdo é enriquecido com imagens, vídeos e hipertextos para outros sites.
Além disso, o website disponibiliza o plano de parto, ou formulário de Acolhimento para Classificação de Risco em obstetrícia, conhecido pela sigla ACCR. As informações do formulário ajudam na estratificação de risco e melhoria do atendimento da gestante logo nos serviços de urgência obstétrica.
Novas informações serão constantemente agregadas ao website Meu Parto, que deverá ser disponibilizado a toda a comunidade, trazendo conforto e informação às gestantes e familiares.
Aplicações da Inteligência Artificial na Saúde
Aplicações da Inteligência Artificial na Saúde
Autor: Flávio Luiz Seixas
Instituto de Computação
Universidade Federal Fluminense
Podemos definir a Inteligência Artificial (IA) na saúde como uma tecnologia emergente capaz de ajudar o profissional da saúde na tomada de decisão [1]. Quando integrada aos sistemas de Tecnologia de Informação, a IA pode ajudar na automatização de tarefas repetitivas, executando-as com maior rapidez e eficiência.
A IA é usada em muitas Instituições de Saúde para melhorar a precisão e a velocidade do diagnóstico de doenças, auxiliar no atendimento clínico, e definir uma melhor abordagem de tratamento para um paciente [2]. A IA também é usada nas pesquisas em saúde, e no desenvolvimento de medicamentos. Na gestão pública em saúde, a IA pode ser aplicada para ajudar a vigilância epidemiológica em resposta a surtos de casos de doenças, e na gestão dos dados da saúde [3].
A IA também pode ser usada para capacitar os cidadãos a um maior controle dos cuidados próprios de saúde e compreensão das suas necessidades em evolução [4]. Também pode oferecer maior acesso aos serviços de saúde a comunidades distantes dos centros urbanos, que tenham um acesso mais restrito a profissionais de saúde. Por exemplo, podem ser oferecidos chatbots e agentes conversacionais a essas comunidades, visando o esclarecimento de dúvidas relacionadas a assuntos de saúde [5].
Dentre as subáreas da IA, destaca-se o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e o Deep Learning [6]. No Aprendizado de Máquina se estuda algoritmos capazes de ajustar parâmetros com base em um conjunto de observações de entrada e saída. Esses parâmetros são utilizados em modelos aplicados em sistemas inteligentes, como modelos de regressão, árvores de decisão, vetores de suporte ou redes bayesianas. Os algoritmos de Deep Learning, subárea do Aprendizado de Máquina, estendem e melhoram a capacidade de aproximação dos subconjuntos de entrada e saída, mesmo em condições de complexidade e não linearidade [7]. O Deep Learning encontra aplicações em análise de sinais e imagens médicas [8], e no processamento em linguagem natural, utilizado por exemplo para descobrir conhecimento em anotações de texto livre ou semi-estruturado [9].
A Organização Mundial de Saúde (OMS) reconhece a IA como uma grande promessa para melhoria das práticas da saúde pública [10]. Contudo, alerta para as potenciais consequências negativas se os princípios éticos não forem respeitados por aqueles que financiam, regulam ou usam tecnologias de IA. O contexto e a diversidade dos ambientes socioeconômicos e de saúde devem sempre ser considerados na implantação de sistemas de IA. A OMS assim aponta seis princípios como base para a regulamentação e governança da IA na saúde [11]: (1) proteger a autonomia humana, (2) promover o bem-estar, a segurança humana e o interesse público, (3) garantir transparência, explicabilidade e inteligibilidade no uso da IA, (4) promover responsabilidade e prestação de contas, (5) garantir inclusão e equidade, e (6) promover uma IA responsiva e sustentável.
Desta forma, a IA para a saúde é um campo de pesquisa em rápida evolução, e muitas aplicações ainda não previstas poderão surgir com um investimento público e privado, estando cada mais presente no dia-a-dia dos profissionais da saúde.
Referências:
[1] F. Jiang et al., “Artificial intelligence in healthcare: past, present and future,” Stroke Vasc. Neurol., vol. 2, no. 4, 2017.
[2] J. Shen et al., “Artificial intelligence versus clinicians in disease diagnosis: systematic review,” JMIR Med. informatics, vol. 7, no. 3, p. e10010, 2019.
[3] L. J. Muhammad, E. A. Algehyne, S. S. Usman, A. Ahmad, C. Chakraborty, and I. A. Mohammed, “Supervised machine learning models for prediction of COVID-19 infection using epidemiology dataset,” SN Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 1–13, 2021.
[4] P. Dunn and E. Hazzard, “Technology approaches to digital health literacy,” Int. J. Cardiol., vol. 293, pp. 294–296, 2019.
[5] J. L. Z. Montenegro, C. A. da Costa, and R. da Rosa Righi, “Survey of conversational agents in health,” Expert Syst. Appl., vol. 129, pp. 56–67, 2019.
[6] T. Davenport and R. Kalakota, “The potential for artificial intelligence in healthcare,” Futur. Healthc. J., vol. 6, no. 2, p. 94, 2019.
[7] A. Esteva et al., “A guide to deep learning in healthcare,” Nat. Med., vol. 25, no. 1, pp. 24–29, 2019.
[8] D. Shen, G. Wu, and H.-I. Suk, “Deep learning in medical image analysis,” Annu. Rev. Biomed. Eng., vol. 19, pp. 221–248, 2017.
[9] S. Wu et al., “Deep learning in clinical natural language processing: a methodical review,” J. Am. Med. Informatics Assoc., vol. 27, no. 3, pp. 457–470, 2020.
[10] B. Zhang, M. Anderljung, L. Kahn, N. Dreksler, M. C. Horowitz, and A. Dafoe, “Ethics and governance of artificial intelligence: Evidence from a survey of machine learning researchers,” J. Artif. Intell. Res., vol. 71, pp. 591–666, 2021.
[11] W. H. Organization, “Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance,” 2021.
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