Made available in DSpace on 2012-05-07T14:43:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 000022.pdf: 757314 bytes, checksum: 85d08794d595f0209d243e639d7722f9 (MD5) Previous issue date: 2007 / A relação entre a gestão do conhecimento e a cultura organizacional em uma instituição publica de ciência e tecnologia em saúde é a temática deste estudo de caso realizado na FIOCRUZ-BA, que teve por objetivo principal verificar se a cultura organizacional da Unidade seria propícia à implementação da gestão do conhecimento. Inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica acerca da gestão do conhecimento, bem como da sua inserção na administração pública federal canadense e brasileira, e da cultura organizacional, seus componentes, elementos metodológicos para análise e influência no êxito das inovações gerenciais. Os elementos da cultura organizacional da FIOCRUZ-BA identificados através da triangulação metodológica entre a aplicação de questionários, a análise documental e a experiência institucional do autor foram confrontados com um modelo teórico de criação do conhecimento organizacional, objetivando-se a validação da hipótese de pesquisa. Assim, o presente estudo permitiu concluir que algumas técnicas e ferramentas de gestão do conhecimento já são utilizadas de forma não sistematizada na FIOCRUZ-BA e que os elementos identificados na sua cultura, com destaque para os processos decisório e gerencial administrativo, o sistema de comunicação e endo-culturação e os artefatos visíveis, favoreceriam a implantação da gestão do conhecimento. Adicionalmente, recomenda-se algumas diretrizes e práticas para a sistematização da gestão do conhecimento no órgão

Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2016-10-13T14:14:35Z No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-21T13:48:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-21T13:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T13:49:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) Previous issue date: 2016-04-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / With the exponentially growing of data available on the Web, several projects were created to automatically represent this information as knowledge bases(KBs). Knowledge bases used in most projects are represented in an ontology-based fashion, so the data can be better organized and easily accessible. It is common to map these KBs into a graph to apply graph mining algorithms to extract implicit knowledge from the KB, knowledge that sometimes is easy for human beings to infer but not so trivial to a machine. One common graph-based task is link prediction, which can be used not only to predict edges (new facts for the KB) that will appear in a near future, but also to nd misplaced edges (wrong facts present in the KB). In this project, we create algorithms that uses graph-mining (mostly link-prediction based) approaches to nd implicit knowledge from ontological knowledge bases. Despite of common graph-mining algorithms, we mine not just the facts on the KB, but also the ontology information (such as categories of instances and relations among them). The implicit knowledge that our algorithms will nd, is not just new facts for the KB, but also new relations and categories, extending the ontology as well. / Com o crescimento exponencial dos dados disponíveis na Web, diversos projetos foram criados para automaticamente representar esta informação como bases de conhecimento( KBs). As bases de conhecimento utilizadas na maioria destes projetos são representadas através de uma ontologia, então os dados são melhor organizados e facilmente acessíveis. E comum mapear estes KBs utilizando grafos para aplicação de algoritmos de mineração em grafos com o intuito de extrair conhecimento implícito do KB, conhecimento que as pode ser facil para seres humanos inferir mas não são tão triviais para uma maquina. Uma tarefa comum e a predição de arestas, que pode ser usada para encontrar arestas (fatos no KB) que vão aparecer em um futuro próximo, e além disso para encontrar arestas mal alocadas (fatos incorretos no KB). Neste projeto, criamos algoritmos que utilizam mineração em grafos (na maioria baseados em predição de arestas) para encontrar conhecimento implícito em bancos de conhecimento ontológicos. Apesar do uso comum de algoritmos de predição de arestas, vamos minerar também informações da ontologia (como categorias das instancias e relações entre elas). O conhecimento implícito que nossos algoritmos vai encontrar, serão não somente novos fatos para o KB, mas também novas relações e categorias, estendendo também a ontologia.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000400741-Texto+Completo-0.pdf: 8197264 bytes, checksum: 06de0e14d6fe03643c75f2ccd841d590 (MD5) Previous issue date: 2007 / Several business processes may be automated using Workflow systems. Some of these processes are strategically important and require tools to allow managerial analyses and assist process managers in decision making. Thus, the application of knowledge discovery techniques regarding records of steps of business processes shows great promise. Yet, the computational environment adopted by KDD may be significantly complex, with steps executed independently such as seen in a service-oriented environment. This architecture poses a problem linked to the exchange of information between process steps, since each service may have been written in different languages and requires data to be allocated as a predefined format. In this case, if the format is exclusive, different applications may operate using the same data, adding an array of procedural options. In this sense, this paper addresses an approach to make independent two steps of the knowledge discovery process: data mining and visualization of results. With this aim, the solution proposed is built on the use of XML and XML Schema technologies for the definition of data output and input structures of algorithms for data mining and visualization techniques. Moreover, the use of XLST techniques contributes to the automation of the transformation of formats. The validation of the solution, which was developed over the pertinent theory, was carried out with experiments that used free code implementation. The main contribution of this paper lies in the generation of exclusive and generic formats for information exchange between the steps mentioned and their transformation. / Diversos processos de negócio das organizações podem ser automatizados com o auxílio de sistemas de Workflow. Alguns deles, estrategicamente importantes, necessitam de ferramentas que permitam análises gerenciais e auxiliem os gestores no processo de tomada de decisão. Neste contexto, a aplicação das técnicas de descoberta de conhecimento sobre os registros de execução das instâncias dos processos de negócio mostra-se uma prática promissora. No entanto, o ambiente computacional utilizado pelas aplicações de KDD pode ser significativamente complexo, tendo suas etapas executadas de forma independente como, por exemplo, em um ambiente orientado a serviços. Esta arquitetura possui um problema relacionado à troca de informações entre as etapas do processo, visto que cada serviço pode ter sido escrito em linguagens diferentes e necessitar que os dados estejam dispostos em um determinado formato. Neste caso, uma vez que este formato seja único, distintas aplicações podem trabalhar utilizando mesmos dados, agregando ao procedimento com diversidade de opções. Seguindo esta problemática, este trabalho versa sobre uma abordagem que visa tornar independentes duas etapas do processo de descoberta de conhecimento: a mineração de dados e a visualização dos resultados. Para isto, a solução proposta está baseada no uso das tecnologias de XML e XML Schema para a definição de estruturas para as saídas e entradas dos algoritmos de mineração e técnicas de visualização. Além disto, o uso de técnicas de XSLT contribui para que a transformação entre estes formatos possa ser realizada de modo automatizado. Para a validação da solução, criada com base teórica, foram realizadas alguns testes utilizando as implementações de código livre. A principal contribuição deste trabalho está na criação de formatos únicos e genéricos para a troca de informações entre as etapas citadas, bem como sua transformação.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:48:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 400741.pdf: 8197264 bytes, checksum: 06de0e14d6fe03643c75f2ccd841d590 (MD5) Previous issue date: 2008-01-30 / Diversos processos de neg?cio das organiza??es podem ser automatizados com o aux?lio de sistemas de Workflow. Alguns deles, estrategicamente importantes, necessitam de ferramentas que permitam an?lises gerenciais e auxiliem os gestores no processo de tomada de decis?o. Neste contexto, a aplica??o das t?cnicas de descoberta de conhecimento sobre os registros de execu??o das inst?ncias dos processos de neg?cio mostra-se uma pr?tica promissora. No entanto, o ambiente computacional utilizado pelas aplica??es de KDD pode ser significativamente complexo, tendo suas etapas executadas de forma independente como, por exemplo, em um ambiente orientado a servi?os. Esta arquitetura possui um problema relacionado ? troca de informa??es entre as etapas do processo, visto que cada servi?o pode ter sido escrito em linguagens diferentes e necessitar que os dados estejam dispostos em um determinado formato. Neste caso, uma vez que este formato seja ?nico, distintas aplica??es podem trabalhar utilizando mesmos dados, agregando ao procedimento com diversidade de op??es. Seguindo esta problem?tica, este trabalho versa sobre uma abordagem que visa tornar independentes duas etapas do processo de descoberta de conhecimento: a minera??o de dados e a visualiza??o dos resultados. Para isto, a solu??o proposta est? baseada no uso das tecnologias de XML e XML Schema para a defini??o de estruturas para as sa?das e entradas dos algoritmos de minera??o e t?cnicas de visualiza??o. Al?m disto, o uso de t?cnicas de XSLT contribui para que a transforma??o entre estes formatos possa ser realizada de modo automatizado. Para a valida??o da solu??o, criada com base te?rica, foram realizadas alguns testes utilizando as implementa??es de c?digo livre. A principal contribui??o deste trabalho est? na cria??o de formatos ?nicos e gen?ricos para a troca de informa??es entre as etapas citadas, bem como sua transforma??o.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-16T18:09:36Z No. of bitstreams: 1 LuisEduardoSantos.pdf: 6383633 bytes, checksum: 7202e7e5051043d7889aea931f679cbe (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T18:09:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuisEduardoSantos.pdf: 6383633 bytes, checksum: 7202e7e5051043d7889aea931f679cbe (MD5) Previous issue date: 2013-01-29 / Application ontologies are knowledge representation structures capable of expressing a set of entities from a given domain, their relationships and axioms and has been used by modern Knowledge-Based Systems (KBS) in decision-making. Building application ontologies require a clear understanding of the goals of the KBS under development. Provide support for the formalization of these goals in an application ontology is the fundamental idea of GAODT. GAODT, the main contribution of this work, is a goal-oriented technique for building application ontologies. To provide support to its application a software tool named GAODTool was developed and used in an evaluation that consisted in building “InheritanceLaw”, an application ontology to support decision making in the domain of Intestate Succession, branch of law that governs the transfer of properties from someone after his death. / As ontologias de aplicação são estruturas de representação de conhecimento capazes de expressar um conjunto de entidades de um dado domínio, seus relacionamentos e axiomas, sendo utilizadas pelos modernos Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC) no processo de tomada de decisões. Construir ontologias de aplicação exige o claro entendimento dos objetivos que o SBC pretende alcançar. Prover suporte sistematizado a formalização desses objetivos em uma ontologia de aplicação é a ideia fundamental da GAODT. Proposta nesse trabalho, a GAODT é uma técnica orientada por objetivos para a construção de ontologias de aplicação. Para prover suporte a sua aplicação foi desenvolvida a ferramenta de software GAODTool, utilizada na avaliação da GAODT através de um estudo de caso na construção da “InheritanceLaw”, uma ontologia de aplicação para apoio a tomada de decisões no domínio da Sucessão Legítima, ramo do direito que governa a transferência do patrimônio de alguém, depois de sua morte, em virtude de lei.

Introdução: A Medicina Baseada em Evidências, apesar da grande profusão de publicações da área, enfrenta desafios no intuito de melhorar a qualidade da assistência à saúde. O conhecimento gerado por suas publicações demora a ser posta em prática. Os softwares CDSS de apoio à decisão clínica, podem ser a solução de incorporação das evidências na prática clínica. Esses sistemas já foram associados a melhorias na qualidade de diversos aspectos da assistência à saúde, como a organização, minimização de erros, redução de custos, aumento da eficiência dos cuidados, mas pesquisas com desfechos centrados no paciente ainda são raras. Como outra qualquer intervenção em saúde, as afirmações de que os CDSS são benéficos para o paciente necessitam de confirmação por ensaios clínicos. Objetivos: Verificar se o uso dos CDSS com base em evidências, está associado com melhores resultados clínicos orientados para o paciente. Métodos: Revisão sistemática da literatura dos ensaios clínicos controlados e randomizados que compararam diretamente o uso de CDSS com práticas clínicas convencionais considerando os desfechos clínicos classificados como orientados para o paciente. Resultados: Nossa estratégia de pesquisa identificou 51283 artigos na base MEDLINE-PubMed, sendo 311 selecionados para leitura de título e resumo após a aplicação do filtro para ensaio clínico randomizado, 45 selecionados para leitura do texto completo, dos quais 19 preencheram o critério de elegibilidade. Outros 9 ensaios foram incluídos através da realização de um overview das revisões sistemáticas anteriores. Os ensaios foram publicados entre os anos de 1995 e 2015 e realizados em cinco contextos assistenciais, com duração máxima de 12 meses. A maioria das fontes de evidências que alimentaram os sistemas foram diretrizes de órgão governamental ou sociedades de especialidades. Doze ensaios avaliaram mortalidade, 14 avaliaram hospitalizações ou atendimento de emergência e 6 avaliaram desfechos relacionados a presença de sintomas. Foram realizadas meta-análises de acordo com o contexto assistencial e o tipo de desfecho. Somente uma meta-análise envolvendo a mortalidade de pacientes tratados em ambulatório por diferentes condições clínicas se mostrou estatisticamente significante, favorável ao grupo CDSS, em 3 ensaios randomizados por aglomerado, com risco de viés considerado moderado, que compromete a qualidade da evidência. Conclusões Apesar do potencial dos CDSS no apoio de intervenções de saúde, não há evidência de boa qualidade de que sejam efetivos para aumentar a sobrevida ou a qualidade de vida dos pacientes. O número de ensaios que avaliam esses desfechos, os períodos de tempo pelos quais os pacientes foram seguidos, o número insuficiente de participantes, bem como a heterogeneidade entre os estudos analisados quanto aos cenários clínicos e as fontes de informação que alimentam os softwares não permitiram resultados mais conclusivos / Background: In spite of the wealth of publications in the field, Evidence-Based Medicine faces challenges in order to improve quality of health care. It takes too long for knowledge produced by its publications to be put into practice. Clinical Decision Support Systems (CDSS) may be a solution for incorporation of evidence into clinical practice. These systems have been associated with improvements in quality of various aspects of health care, including its organization, error minimizations, cost reductions and increases in its efficiency, but patient-oriented outcomes are still rare in research literature. Like any other healthcare intervention, claims that CDSS are beneficial for patients need to be confirmed by clinical trials. Objective: To verify whether the use of evidence-based Clinical Decision Support Systems is associated with improved patient-oriented clinical outcomes. Methods: Systematic literature review of randomized controlled trials that directly compared the use of CDSS with usual practice considering clinical outcomes classified as patient-oriented. Results: Our search strategy has identified 51,283 entries in MEDLINE-PubMed and, after filtering for randomized controlled trials 311 papers were selected for title and abstract reading. Forty-five were selected for full-text reading of which 19 have met eligibility criteria. Another nine trials were included after an overview of previous systematic reviews. Trials were published between 1995 and 2015 and performed in five care settings with a maximum follow-up of 12 months. Most evidence sources feeding systems´ knowledge bases were government agency guidelines or specialty societies. Twelve trials have assessed mortality, 14 have assessed hospital admissions and/or emergency visits and nine have assessed symptom-related outcomes. Meta-analyses were performed according to trials´ care setting and outcome types. Only a meta-analysis of three cluster-randomized trials involving mortality among outpatients with different clinical conditions was statistically significant, favouring CDSS group, but risk of bias was moderate, compromising the quality of evidence. Conclusions: Despite the potential of CDSS to improve healthcare quality there is no reliable evidence that they improve patients´ life extension or quality. The insufficient numbers of trials assessing these outcomes, studies´ subjects and follow-up periods, the heterogeneities of clinical settings across studies and knowledge bases feeding the systems impede achieving results that are more conclusive

Introdução: A Medicina Baseada em Evidências, apesar da grande profusão de publicações da área, enfrenta desafios no intuito de melhorar a qualidade da assistência à saúde. O conhecimento gerado por suas publicações demora a ser posta em prática. Os softwares CDSS de apoio à decisão clínica, podem ser a solução de incorporação das evidências na prática clínica. Esses sistemas já foram associados a melhorias na qualidade de diversos aspectos da assistência à saúde, como a organização, minimização de erros, redução de custos, aumento da eficiência dos cuidados, mas pesquisas com desfechos centrados no paciente ainda são raras. Como outra qualquer intervenção em saúde, as afirmações de que os CDSS são benéficos para o paciente necessitam de confirmação por ensaios clínicos. Objetivos: Verificar se o uso dos CDSS com base em evidências, está associado com melhores resultados clínicos orientados para o paciente. Métodos: Revisão sistemática da literatura dos ensaios clínicos controlados e randomizados que compararam diretamente o uso de CDSS com práticas clínicas convencionais considerando os desfechos clínicos classificados como orientados para o paciente. Resultados: Nossa estratégia de pesquisa identificou 51283 artigos na base MEDLINE-PubMed, sendo 311 selecionados para leitura de título e resumo após a aplicação do filtro para ensaio clínico randomizado, 45 selecionados para leitura do texto completo, dos quais 19 preencheram o critério de elegibilidade. Outros 9 ensaios foram incluídos através da realização de um overview das revisões sistemáticas anteriores. Os ensaios foram publicados entre os anos de 1995 e 2015 e realizados em cinco contextos assistenciais, com duração máxima de 12 meses. A maioria das fontes de evidências que alimentaram os sistemas foram diretrizes de órgão governamental ou sociedades de especialidades. Doze ensaios avaliaram mortalidade, 14 avaliaram hospitalizações ou atendimento de emergência e 6 avaliaram desfechos relacionados a presença de sintomas. Foram realizadas meta-análises de acordo com o contexto assistencial e o tipo de desfecho. Somente uma meta-análise envolvendo a mortalidade de pacientes tratados em ambulatório por diferentes condições clínicas se mostrou estatisticamente significante, favorável ao grupo CDSS, em 3 ensaios randomizados por aglomerado, com risco de viés considerado moderado, que compromete a qualidade da evidência. Conclusões Apesar do potencial dos CDSS no apoio de intervenções de saúde, não há evidência de boa qualidade de que sejam efetivos para aumentar a sobrevida ou a qualidade de vida dos pacientes. O número de ensaios que avaliam esses desfechos, os períodos de tempo pelos quais os pacientes foram seguidos, o número insuficiente de participantes, bem como a heterogeneidade entre os estudos analisados quanto aos cenários clínicos e as fontes de informação que alimentam os softwares não permitiram resultados mais conclusivos / Background: In spite of the wealth of publications in the field, Evidence-Based Medicine faces challenges in order to improve quality of health care. It takes too long for knowledge produced by its publications to be put into practice. Clinical Decision Support Systems (CDSS) may be a solution for incorporation of evidence into clinical practice. These systems have been associated with improvements in quality of various aspects of health care, including its organization, error minimizations, cost reductions and increases in its efficiency, but patient-oriented outcomes are still rare in research literature. Like any other healthcare intervention, claims that CDSS are beneficial for patients need to be confirmed by clinical trials. Objective: To verify whether the use of evidence-based Clinical Decision Support Systems is associated with improved patient-oriented clinical outcomes. Methods: Systematic literature review of randomized controlled trials that directly compared the use of CDSS with usual practice considering clinical outcomes classified as patient-oriented. Results: Our search strategy has identified 51,283 entries in MEDLINE-PubMed and, after filtering for randomized controlled trials 311 papers were selected for title and abstract reading. Forty-five were selected for full-text reading of which 19 have met eligibility criteria. Another nine trials were included after an overview of previous systematic reviews. Trials were published between 1995 and 2015 and performed in five care settings with a maximum follow-up of 12 months. Most evidence sources feeding systems´ knowledge bases were government agency guidelines or specialty societies. Twelve trials have assessed mortality, 14 have assessed hospital admissions and/or emergency visits and nine have assessed symptom-related outcomes. Meta-analyses were performed according to trials´ care setting and outcome types. Only a meta-analysis of three cluster-randomized trials involving mortality among outpatients with different clinical conditions was statistically significant, favouring CDSS group, but risk of bias was moderate, compromising the quality of evidence. Conclusions: Despite the potential of CDSS to improve healthcare quality there is no reliable evidence that they improve patients´ life extension or quality. The insufficient numbers of trials assessing these outcomes, studies´ subjects and follow-up periods, the heterogeneities of clinical settings across studies and knowledge bases feeding the systems impede achieving results that are more conclusive