Patients with clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) have poor survival outcomes, especially if it has metastasized. It is of paramount importance to identify biomarkers in genomic data that could help predict the aggressiveness of ccRCC and its resistance to drugs. Thus, we conducted a study with the aims of evaluating gene signatures and proposing a novel one with higher predictive power and generalization in comparison to the former signatures. Using ccRCC cohorts of the Cancer Genome Atlas (TCGA-KIRC) and International Cancer Genome Consortium (ICGC-RECA), we evaluated linear survival models of Cox regression with 14 signatures and six methods of feature selection, and performed functional analysis and differential gene expression approaches. In this study, we established a 13-gene signature (AR, AL353637.1, DPP6, FOXJ1, GNB3, HHLA2, IL4, LIMCH1, LINC01732, OTX1, SAA1, SEMA3G, ZIC2) whose expression levels are able to predict distinct outcomes of patients with ccRCC. Moreover, we performed a comparison between our signature and others from the literature. The best-performing gene signature was achieved using the ensemble method Min-Redundancy and Max-Relevance (mRMR). This signature comprises unique features in comparison to the others, such as generalization through different cohorts and being functionally enriched in significant pathways: Urothelial Carcinoma, Chronic Kidney disease, and Transitional cell carcinoma, Nephrolithiasis. From the 13 genes in our signature, eight are known to be correlated with ccRCC patient survival and four are immune-related. Our model showed a performance of 0.82 using the Receiver Operator Characteristic (ROC) Area Under Curve (AUC) metric and it generalized well between the cohorts. Our findings revealed two clusters of genes with high expression (SAA1, OTX1, ZIC2, LINC01732, GNB3 and IL4) and low expression (AL353637.1, AR, HHLA2, LIMCH1, SEMA3G, DPP6, and FOXJ1) which are both correlated with poor prognosis. This signature can potentially be used in clinical practice to support patient treatment care and follow-up.

Um grande problema em estimativas demográficas no Brasil diz respeito ao nível e padrão da mortalidade. Os demógrafos que trabalham com mortalidade, no país, ainda não se sentem tão seguros sobre o real comportamento desta componente da dinâmica populacional. Por outro lado, necessita-se da disponibilidade de indicadores de mortalidade para níveis geográficos mais desagregados, sobretudo municípios. O problema é que quanto mais desagregado, mais complexo se torna o trabalho de estimar qualquer indicador social ou demográfico. Neste trabalho, objetiva-se estimar e propor correção de sub-registros de óbitos no nível municipal, segundo grupos etários, por meio de dois métodos: estimador bayesiano empírico (BE) e algoritmo EM (Expectation-Maximization). Para que os dois métodos fossem operacionalizados entre municípios semelhantes, foram realizados dois exercícios: agruparam-se os municípios segundo a mesorregião; e agruparam-se os municípios em grupos homogêneos, gerados a partir de uma análise de cluster utilizando as variáveis grau de urbanização, proporção de óbitos por causas externas e a população de cada município. Foram utilizados dados do Estado do Rio Grande do Norte, referentes a 2000. Para o total do Estado, estimou-se um sub-registro de 11% com o estimador BE e de 12,9% com o algoritmo EM. Outro resultado importante é a possibilidade de avaliar o grau de cobertura de óbitos por grupos etários em municípios e em qualquer nível de agregação a partir deste. Un gran problema, en lo que se refiere a estimativas demográficas en Brasil, está relacionado con el nivel y patrón de la mortalidad. Los demógrafos que trabajan con mortalidad en el país todavía no se sienten muy seguros sobre el comportamiento real de este componente de la dinámica poblacional. Por otro lado, es necesario que se disponga de indicadores de mortalidad para niveles geográficos más desagregados, sobre todo municipios. El problema es que cuanto más desagregado, más complejo se hace el trabajo de estimar cualquier indicador social o demográfico. Este trabajo tiene por objetivo estimar y proponer una corrección de subregistros de fallecimientos en el nivel municipal, según grupos de edad, por medio de dos métodos: estimador bayesiano empírico (BE) y algoritmo EM (Expectation-Maximization). Con el objeto de que los dos métodos fueran puestos en funcionamiento entre municipios semejantes, se realizaron dos ejercicios: se agruparon los municipios según la mesorregión; y se agruparon los municipios en grupos homogéneos, generados a partir de un análisis de cluster, utilizando las variables grado de urbanización, proporción de óbitos por causas externas y la población de cada municipio. Se utilizaron datos del Estado de Río Grande do Norte, referentes al año 2000. Para el total del Estado, se estimó un subregistro de un 11% con el estimador BE y de un 12,9% con el algoritmo EM. Otro resultado importante es la posibilidad de evaluar el grado de cobertura de óbitos por grupos de edad en municipios y en cualquier nivel de agregación a partir de este nivel. Level and standard of mortality are major demographic estimation problems in Brazil. Demographists dealing with mortality in Brazil still do not fell assured of the real behavior of this population dynamics component. On the other hand, there is a need for mortality indicators available for more disaggregated geographic levels, mostly municipalities. The difficulty is that the more disaggregated, the more complex is the task for estimating any social or demographic indicator. In this study, we aimed to estimate and to propose the correction of death underreporting at the municipal level, according to age, using two methods: the empiric Bayesian estimator (BE) and the EM (Expectation-Maximization) algorithm. For the two methods to be operational within comparable municipalities, two steps were performed: we grouped the municipalities according to a mesoregion; and we grouped them into two homogeneous groups, created from a cluster analysis using the variables level of urbanization, proportion of death from external causes and the population of each municipality. We used data collected in 2000 from the State of Rio Grande do Norte. For the entire State, we estimated underreporting to be 11% using the BE estimator, and 12.9 % using the EM algorithm. Another important finding was the capability to assess the level of death coverage by age groups in the municipalities and, at any level of aggregation

The objective of this study was to evaluate the social network, food patterns, physical activity, and their associations with overweight/obesity in adolescents from a school in rural Brazil. Students from a rural school in Northeast Brazil (n = 90) completed questionnaires on sociodemographic characteristics, food consumption, physical activity, and a name generator. Social networks were constructed using students’ social proximity ties. Principal component analysis was performed to determine food patterns, and logistic models were used to investigate variables associated with overweight/obesity. Most participants were girls (62.9%), and the proportion of overweight/obesity was 30% among adolescents. Students cited 2070 people from their networks (family, friends at school, friends outside of school, and others). Among them, the family had the highest degree of influence (61%) in the network and had the most shared meals with adolescents (47%). Adolescents’ perception of their family members’ body size as obese, compared to normal or underweight, was prevalent (51%). Adolescents with unhealthy food patterns were 72% more likely to be categorized as overweight/obese, and eigenvector centrality was also associated with overweight/obesity (OR = 5.88, 95% CI = 1.08–32.03). Adolescents presented a social network with strong family influence, in which a high percentage of overweight/obesity was observed. Adolescents with high eigenvector centrality were more likely to be in the overweight/obesity category. Additionally, overweight/obesity was associated with unhealthy food patterns in the family network.

Introdução: A hipertensão arterial e diabetes são doenças crônicas não transmissíveis que necessitam por parte de seus portadores conhecimento e compreensão da doença, tratamento, adesão e mudanças de hábitos e estilo de vida. Objetivo: Avaliar o nível Letramento em Saúde (LS) de usuários com diagnósticos de hipertensão arterial e diabetes vinculados a uma equipe de saúde da família. Metodologia: Trata-se de um estudo descritivo, transversal, com abordagem quantitativa, na qual foram aplicados um questionário específico para avaliação do letramento em saúde (Health Literacy Questionnaire – HLQ- Br) e um questionário sociodemográfico a 92 usuários diagnosticados com hipertensão arterial e/ou diabetes de uma Unidade Básica de Saúde de Porto Velho-RO. Resultados: a população estudada apresentou alto letramento em saúde nas habilidades de navegação pelo sistema de saúde (Média 3,5), capacidade de encontrar boas informações de saúde (Média 3,5), compreensão e uso das informações em saúde (Média 3,6) e capacidade de interagir ativamente com profissionais de saúde (Média 3,8). Em relação às limitações, houve baixo letramento nas habilidades de obter compreensão e apoio dos profissionais de saúde (Média 2,9), obtenção de informações suficientes para cuidar da saúde (Média 2,7), cuidado ativo da saúde (Média 2,7) e capacidade de avaliação das informações recebidas (Média 2,8). Quanto à habilidade de obter suporte social, apresentaram desempenho mediano (Média 3,0), não permitindo concluir se alto ou baixo letramento nesse item. Conclusão: o conhecimento dos fatores que levam a o baixo Letramento em Saúde proporciona intervenção direta sobre os mesmos, bem como fortalece a construção de relações terapêuticas e singulares com profissionais de saúde. É necessário ampliar o uso do letramento em saúde nas práticas das equipes de saúde, derivando novas perspectivas de estudos com outras realidades e outras condições de saúde.

Objetivo: Verificar a prevalência do grau de fragilidade e presença do risco de queda no domicílio e os fatores associados. Método: Estudo transversal com 200 idosos. Utilizou-se regressão logística binária. Resultados: prevalência de fragilidade nos idosos foi 21,0% e com alto risco de queda no domicílio foi 42,0%. Os fatores associados à fragilidade foram: idade ≥75 anos, sexo feminino, escolaridade ≤ três anos, renda ≤ um salário mínimo, morar sozinho; doenças: cardiovascular, endócrino-metabólica, osteoarticular/musculo esquelética, aparelho digestivo, aparelho urinário polipatologia, polifarmácia, excesso de peso, auto percepção negativa, presença de quedas, local da última queda em ambiente domiciliar, na rua (p<0,05); ao alto risco de queda no domicílio foram: sexo feminino, presença de doenças: cardiovasculares, osteoarticular/musculoesqueléticas, aparelho digestivo, aparelho urinário, polifarmácia e última queda no ambiente domiciliar (p<0,05). Conclusão: a prevalência do grau de fragilidade e presença de risco de queda elevado permitiu identificar ações de intervenção para prevenção de quedas.

Decision-making is part of everyday human life. It is therefore inherent to existence itself. The decisions we make every day are usually based on a set of facts. If we wake up and realize that rain is forecast, we should take precautions - choose the most appropriate clothing, bring an umbrella, or even choose the best time and/or route to get to work. In health management, decisions do have a collective impact, but unlike most of our individual choices, decisions are also part of everyday life and need to be made based on sound evidence because of the magnitude of the impact. That is the theme of this essay: the journey that "data" takes before it is used for decision making. It is not in our interest to exhaust the topic, but to present a summary of this process. This text is the result of the Professional Master‘s Degree in Family Health (PROFSAÚDE). Keywords: Knowledge; Decision Making; Health Management; Health Information Management. La toma de decisiones hace parte del cotidiano humano. Es, por tanto, inherente a la propia existencia. Esas elecciones que hacemos diariamente están de modo general, basadas en un conjunto de evidencias. Si, al levantarnos, observamos que hay previsión de lluvia, debemos tomar precauciones: elegir la ropa más adecuada, llevar un paraguas o incluso elegir la mejor hora y/o ruta para ir al trabajo. En la gestión en salud, aunque las decisiones tienen un impacto colectivo, a diferencia de la mayoría de nuestras elecciones individuales, las decisiones también forman parte de lo cotidiano y, en razón de la magnitud de los impactos, deben tomarse sobre la base de un conjunto robusto de evidencias. Esa es la cuestión a ser debatida en este ensayo: el recorrido que hacen los "datos" hasta que son utilizados para la toma de decisiones. No es nuestro interés agotar el tema, sino presentar un breve resumen de este proceso. Este texto es resultado del programa de posgrado stricto sensu, Maestría Profesional en Salud de la Familia (PROFSAÚDE). Palablas Clave: Conocimiento; tomada de decisiones conjunta; Gestión en Salud; Gestión de la Información en Salud. A tomada de decisão faz parte do cotidiano humano. É, portanto, inerente à própria existência. Essas escolhas que fazemos diariamente estão, de modo geral, alicerçadas em um conjunto de evidências. Se, ao acordar, notamos que há previsão de chuva, devemos nos precaver – escolher a roupa mais adequada, levar um guarda-chuva ou mesmo escolher o melhor horário e/ou trajeto para chegar ao trabalho. Na gestão em saúde, embora as decisões resultem em impacto coletivo, diferentemente da maioria das nossas escolhas individuais, as decisões também são parte do cotidiano e, em razão da extensão dos impactos, devem ser tomadas com base em um robusto conjunto de evidências. É essa a questão a ser debatida neste ensaio: o percurso que um “dado” leva até ser utilizado para a tomada de decisão. Não é nosso interesse exaurir o tema, mas apresentar uma breve síntese desse processo. Este texto é fruto do programa de pós-graduação stricto sensu Mestrado Profissional em Saúde da Família (PROFSAÚDE). Palavras-chave: Conhecimento; Tomada de Decisão; Gestão em Saúde; Gestão da Informação em Saúde.