Os sistemas de informação têm o propósito de auxiliar os gestores nas tomadas de decisões. O e-SUS AB facilita e contribui para a organização do trabalho dos profissionais de saúde na Atenção Básica. O presente artigo tem o objetivo de apresentar o processo de implantação e desenvolvimento do e-SUS AB no Distrito Sanitário IV de João Pessoa (PB), em 2014. Trata-se de um estudo descritivo, na forma de relato de experiência, o qual aponta as dificuldades e qualidades do sistema. Conclui-se que os esforços para reestruturação do sistema só serão efetivos com o apoio dos envolvidos na implantação, na utilização e no aprimoramento do Sistema de Informação em Saúde da Atenção Básica (Sisab) e da estratégia e-SUS AB.

To evaluate the prevalence of burnout syndrome (BS) in physicians working during the COVID-19 pandemic in Paraíba and to investigate the association between BS and the sociodemographic and labor variables of these professionals. This was a cross-sectional study including physicians who were active during the pandemic in Paraíba, whether they were on the front line (group 1) or not (group 2). Sociodemographic and labor variables were collected, and the Maslach Burnout Inventory-Human Services Survey (MBI-HSS) questionnaire was applied. A total of 126 physicians were included, including 82 who were on the front line. Among the professionals with results compatible with BS, 85.5% were in group 1, compared with 14.5% in group 2, and this difference was statistically significant. At the 5% level, the variables associated with BS were age (24-33 years), not having children, working on the front line, working in the COVID-19 ICU, being on duty, and having contracted COVID-19. This case series found a positive association between the development of BS and medical action on the front line of the COVID-19 pandemic in Paraíba.

Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) is one of the most important remote sensing tools. However, PolSAR images are strongly contaminated by a multidimensional interference (called speckle noise), making their processing (e.g. in the classification context) difficult. In terms of structure, multilook PolSAR data follow a definite positive hermitian behaviour and, therefore, require tailored classifiers for their features. Some classic classifiers – such as Linear Discriminant Analysis (LDA), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), K-Nearest Neighbours (KNN), and Support Vector Machine (SVM) – have been yielding unacceptable performance to these data, when applied directly. One justification is because they do not often take into account neither the speckle presence nor properties which are inherent to under-study relieves. This paper addresses a collection of PolSAR divergence-based classifiers, deduced from the normal, skew-normal, t-Student, and skew-t vector models as well as the scaled complex Wishart (SCW) distribution. The last model is a standard supposition to describe multilook PolSAR data, having two parameters: covariance matrix (which is directed to data nature) and number of looks (which controls the speckle noise effect). The considered remainder laws aim to model the main diagonal of these data, known as multivariate intensities. The performance of proposed methods is quantified and compared with those due to the Kullback-Leibler (KL) distance for multivariate normal distribution and to LDA, QDA, KNN, and SVM methods. Experiments with both artificial and real PolSAR data are considered. Results favour optimal Rényi classifiers for an Airborne Synthetic Aperture Radar (AIRSAR) image of San Francisco and the t-Student KL classifier for an SAR image system of the Electromagnetics Institute (EMISAR) image of Foulum.

Resumo O objetivo deste artigo é construir e validar um instrumento de medida da intenção de uso de preservativos entre mulheres em contexto de vulnerabilidade social. Pesquisa metodológica cuja etapa de construção envolveu 111 mulheres em estudo prévio e a validação do conteúdo e face contou com 166 participantes, entre usuárias de um serviço de saúde, juízes especialistas e docentes. No processo de validação foram utilizados o Índice de Validade de Conteúdo por Item, Índice de Validade de Conteúdo Geral e Alfa de Cronbach. O instrumento constou de 29 itens, com Índice de Validade de Conteúdo Geral 0,99. A validação semântica resultou na inserção de sinais pictóricos nas escalas de resposta. O estudo piloto gerou Alfa de Cronbach 0,61 (IC: 0,48-0,72). O instrumento validado constitui-se ferramenta que pode auxiliar trabalhadores da saúde e pesquisadores na predição do uso de preservativos, guiando intervenções preventivas na direção de práticas sexuais seguras entre mulheres em situação de vulnerabilidade social.

Objetivo: analisar os fatores que influenciam a ocorrência da Leishmaniose Visceral Humana no estado da Paraíba, Brasil. Métodos: estudo ecológico, desenvolvido com os dados de 2012 a 2017, coletados em um laboratório de referência no estado e no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. A análise dos dados foi pelo modelo de regressão binomial, correlação de Pearson e Teste Kolmogorov-Smirnov. Resultados: foram confirmados 327 casos de leishmaniose visceral humana e 6.353 casos de leishmaniose visceral canina. Os principais indicadores municipais possuem uma relação significativa com o número de casos da doença no estado, e forte relação com número de casos positivos para Leishmaniose Visceral Humana. Conclusão: o modelo pode ser utilizado como referência para analisar a distribuição de casos da leishmaniose visceral humana e os possíveis fatores que influenciam na sua ocorrência,fornecendo aos gestores municipais mais uma alternativa de realização de medidas de controle/prevenção da doença, envolvendo diversos setores.

The article presents some aspects related to the COVID-19 pandemic in Brazil including public health, challenges facing healthcare workers and adverse impacts on the country’s economy. Its main contribution is the availability of two web applications for online monitoring of the evolution of the pandemic in Brazil and South America. The applications provide the possibility to download data in different formats, view interactive maps and graphs of the cumulative confirmed cases, deaths and lethality rates, in addition to presenting plots of moving averages for states and municipalities. The predictions about new cases and new deaths caused by COVID-19, in states and regions of Brazil, are also reported using GAMLSS models. The forecasts can be easily used by public managers for effective decision-making.