Browsing by Author "Pinheiro, Paulo"
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- Efeito dos antisséticos gluconato clorexidina versus solução alcoólica iodopovidona na prevenção da infeção do cateter centralPublication . Ferreira, Diana; Pinheiro, Paulo; Leal, Susana; Fonte, Vânia; Príncipe, FernandaA qualidade dos cuidados de enfermagem a doentes com Cateter Venoso Central (CVC) é uma área da Enfermagem especializada, onde a preservação do mesmo está diretamente relacionada com os cuidados prestados, nomeadamente no que respeita à prevenção de infeção. Pretendeu-se avaliar as evidências científicas sobre o controle de infeção com os antisséticos Gluconato de Clorexidina (GC) e Solução Alcoólica de Iodopovidona (SAI) em doentes adultos hospitalizados com CVC. Estabeleceram-se como objetivos: comparar a eficácia do uso dos antisséticos GC versus SAI na prevenção da infeção do doente com CVC e analisar as vantagens e desvantagens da utilização do GC e da SAI. Como recurso de obtenção das evidências realizou-se a revisão sistemática em bases de dados da plataforma B-On: Medline, PubMed, Scielo e a Ebsco, tendo culminado num total de quatro artigos. Como resultado, auferiram-se dados relativos à prevenção da infeção do doente com CVC na utilização de GC e da SAI, assim como às vantagens e desvantagens dos mesmos. Concluímos que a utilização do GC na antissepsia do doente com CVC é mais eficaz em relação à SAI, no entanto, apresenta o inconveniente de ter maior custo monetário e ser uma solução incolor.
- Performance in the Prediction of Dropout using the Machine Learning in Sport ServicesPublication . Sobreiro, Pedro; Pinheiro, Paulo; Santos, AbrlO abandono de um cliente é um fenómeno que ocorre com frequência em clientes de serviços de desporto. Este estudo, pretende avaliar o desempenho das técnicas baseadas em modelos de aprendizagem com dados, a partir dos dados disponíveis dos clientes e o histórico de utilização dos serviços de desporto, para a realização da previsão do abandono. Foram aplicadas várias técnicas para realizar a previsão, de forma a identificar qual apresentava maior exatidão, bem como uma comparação da exatidão da previsão recorrendo a uma aproximação baseada em train/test e k-fold. O algoritmo com melhor desempenho é o Gradient Boosting Classifier, em ambas as aproximações, apesar do tempo de execução ser elevado. Os resultados obtidos indiciam que não existem diferenças significativas entre a exatidão da previsão e do tempo de execução entre as técnicas utilizadas em train/test e k-fold com p>0.05 recorrendo ao MannWhitney.