This research proposes a methodology to improve computed individual prediction values provided by an existing regression model without having to change either its parameters or its architecture. In other words, we are interested in achieving more accurate results by adjusting the calculated regression prediction values, without modifying or rebuilding the original regression model. Our proposition is to adjust the regression prediction values using individual reliability estimates that indicate if a single regression prediction is likely to produce an error considered critical by the user of the regression. The proposed method was tested in three sets of experiments using three different types of data. The first set of experiments worked with synthetically produced data, the second with cross sectional data from the public data source UCI Machine Learning Repository and the third with time series data from ISO-NE (Independent System Operator in New England). The experiments with synthetic data were performed to verify how the method behaves in controlled situations. In this case, the outcomes of the experiments produced superior results with respect to predictions improvement for artificially produced cleaner datasets with progressive worsening with the addition of increased random elements. The experiments with real data extracted from UCI and ISO-NE were done to investigate the applicability of the methodology in the real world. The proposed method was able to improve regression prediction values by about 95% of the experiments with real data. / Esta pesquisa propõe uma metodologia para melhorar previsões calculadas por um modelo de regressão, sem a necessidade de modificar seus parâmetros ou sua arquitetura. Em outras palavras, o objetivo é obter melhores resultados por meio de ajustes nos valores computados pela regressão, sem alterar ou reconstruir o modelo de previsão original. A proposta é ajustar os valores previstos pela regressão por meio do uso de estimadores de confiabilidade individuais capazes de indicar se um determinado valor estimado é propenso a produzir um erro considerado crítico pelo usuário da regressão. O método proposto foi testado em três conjuntos de experimentos utilizando três tipos de dados diferentes. O primeiro conjunto de experimentos trabalhou com dados produzidos artificialmente, o segundo, com dados transversais extraídos no repositório público de dados UCI Machine Learning Repository, e o terceiro, com dados do tipo séries de tempos extraídos do ISO-NE (Independent System Operator in New England). Os experimentos com dados artificiais foram executados para verificar o comportamento do método em situações controladas. Nesse caso, os experimentos alcançaram melhores resultados para dados limpos artificialmente produzidos e evidenciaram progressiva piora com a adição de elementos aleatórios. Os experimentos com dados reais extraído das bases de dados UCI e ISO-NE foram realizados para investigar a aplicabilidade da metodologia no mundo real. O método proposto foi capaz de melhorar os valores previstos por regressões em cerca de 95% dos experimentos realizados com dados reais.

O presente estudo investigou a prevalência e a validade de construto das experiências psicóticas (EPs) na gestação e os fatores de risco associados em uma amostra comunitária do município de São Paulo. Foram investigados fatores de risco sociodemográficos, ambientais, transtornos psiquiátricos no presente e ao longo da vida, violência doméstica, capacidade intelectual e histórico familiar de transtornos psiquiátricos. Foram também avaliados desfechos da gestação e do parto. Trata-se de um estudo prospectivo, com início no 3º trimestre de gestação. As entrevistas de avaliação foram realizadas por psicólogos treinados. Para a avaliação das EPs, foi utilizado o instrumento de entrevista diagnóstica padronizada breve - Mini International Neuropsyquiatric Interview (M.I.N.I), validado para a realidade brasileira. Para os fatores de risco sociodemográficos, foram aplicados: questionário socioeconômico (QSE), densidade demográfica (DM) e utilizado o critério de classificação econômica do Brasil CCEB, pela Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (ABEP) e World Health Organization - WHO para violência doméstica. Foi realizada a avaliação da capacidade intelectual através da Escala de Inteligência Wechsler para adultos, terceira versão (WAISS-III) e investigado o histórico familiar para transtornos mentais através do The Family History Screen (FHS). Os resultados apontaram uma prevalência de 19,22% das EPs na gestação e compartilhando os fatores de risco presentes na esquizofrenia, como: urbanicidade, gestantes jovens, o uso de drogas e álcool, desvantagem socioeconômica, baixo nível de escolaridade, exposição à situações de violência, a presença dos transtornos psiquiátricos como depressão e ansiedade, e histórico familiar para qualquer condição psiquiátrica. Este estudo, realizado em uma região urbana da cidade de São Paulo, com altos índices de vulnerabilidade social, indica que a prevalência de EPs em gestantes é alta, afetando cerca de 1 em 6 mulheres. A presença de EPs associa-se fortemente com psicopatologia geral e com amplos fatores de risco. Neste sentido, a presença de EPs pode se constituir em um importante indicador de risco a ser avaliado em ambientes clínicos durante a gestação. Estudos futuros que possam investigar a sua utilidade para indicação de intervenções são necessários, assim como estudos que investiguem o curso de EPs apos o período gestacional e a sua associação com desfechos de saúde nas mulheres e em seus filhos / This research investigated the prevalence and construct validity of psychotic experiences (PEs) during pregnancy and the risk factors in a community sample in the city of São Paulo. Sociodemographic and environmental risk factors, psychiatric disorders, domestic violence, intellectual capacity and family history of psychiatric disorders in the present and throughout life were the investigated elements. Pregnancy and delivery outcomes were also evaluated. This is a prospective research, starting in the 3rd trimester of pregnancy. The evaluation interviews were conducted by trained psychologists. For the evaluation of PEs, the brief standardized diagnostic interview tool was used - Mini International Neuropsyquiatric Interview (M.I.N.I), validated for the Brazilian reality. For the sociodemographic risk factors, both socioeconomic questionnaire (SEQ) and population density (PD) were applied and the criterion of economic classification in Brazil (CECB) was used by the Brazilian Association of Research Companies (BARC) and World Health Organization - WHO for domestic violence. The intellectual capacity evaluation was carried out, using the Wechsler Intelligence Scale for Adults, third version (Waiss-III), and the family history of mental disorders was investigated through The Family History Screen (FHS). The results indicated a prevalence of 19.22% of PEs during pregnancy and sharing the risk factors present in schizophrenia, such as urbanicity, young pregnant women, use of drugs and alcohol, socioeconomically disadvantaged, low educational level, exposure to situations of violence, the presence of psychiatric disorders such as depression and anxiety, and family history of any psychiatric condition. This research, conducted in an urban area of the city of São Paulo, with high social vulnerability, indicates that the prevalence of PEs in pregnant women is high, affecting about 1 in 6 of them. The presence of PEs is strongly associated with general psychopathology and broad risk factors. In this sense, the presence of PEs may constitute an important risk factor to be evaluated in clinical environments during pregnancy. Future researches intending to look into its usefulness for indication of interventions are needed, as well as studies to search into the course of PEs after pregnancy and its association with health outcomes for women and their children

Submitted by Nicole de Mendonça Saba (nicolesaba@gmail.com) on 2015-09-24T17:21:52Z No. of bitstreams: 1 Nicole Saba versao final_vf.pdf: 1360650 bytes, checksum: aafa0056ed232ccdb36bda0393568740 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-09-24T17:28:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Nicole Saba versao final_vf.pdf: 1360650 bytes, checksum: aafa0056ed232ccdb36bda0393568740 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-24T17:33:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nicole Saba versao final_vf.pdf: 1360650 bytes, checksum: aafa0056ed232ccdb36bda0393568740 (MD5) Previous issue date: 2015-08-19 / Este trabalho procura identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real do Brasil e analisar a robustez dessas previsões. Para isso foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e compreende o período de 1970 a 2014 e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Por meio desse método, encontramos nove grupos que cointegram entre si. Utilizando esses grupos, são feitas previsões fora da amostra com a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio, teste de Diebold-Mariano e, além disso, foi utilizado um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark para o procedimento de Hansen. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da o câmbio real efetivo. O horizonte é de três a quatro anos à frente. No caso do teste de Hansen, o passeio aleatório é completamente eliminado do grupo final de modelos, mostrando que é possível fazer previsões superiores ao passeio aleatório. / This paper seeks to identify which variables are most relevant to forecast Brazil's real exchange rate and also analyze the robustness of the results. To that end, we conducted Johansen cointegration tests on 13 different variables. The database covers the period of 1970 to 2014 with quarterly frequency. The series were combined in subsets of two, three and four variables. After conducting the Johansen cointegration test, we found that nine different groups that are cointegrated. We then proceed to estimate out-of-sample forecasts of the real exchange rate for each of these nine groups. Once we have these forecasts, we evaluate their quality by calculating their mean squared errors and conduct the Diebold-Mariano Test. We also use a random walk model of the exchange rate as benchmark for Hansen's model confidence set. All of the tests show that, as we expand the forecast horizon, the random walk series' predictive power is far worse than the other forecasts. In the case of Hansen's model confidence set, the random walk series is eliminated from the final confidence set of models. The time horizon is three to four years, which gives us evidence of forecast accuracy gains superior to the random walk model for the exchange rate in the long term.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:11Z (GMT). No. of bitstreams: 3 68472.pdf.jpg: 26974 bytes, checksum: 034a1c3c9d998708ccd9d2147b6ae400 (MD5) 68472.pdf: 1943638 bytes, checksum: 074240d8b8c6bdfa6dfcfb36d0dd4f75 (MD5) 68472.pdf.txt: 413719 bytes, checksum: bc028bb1f27dfc3f51effc0a0cdcb7af (MD5) Previous issue date: 2004-04-14T00:00:00Z / The main purpose of this thesis is to analyze the financial analysts of Brazilian firms. By gathering data from the market and analyzing the current performance of the firms, these professionals prepare earnings forecasts and stock recommendations. Using I/B/E/S database, it is presented a broad empirical research of the earnings forecasts and stock recommendations, as well as their information content for the Brazilian capital market. The empirical studies covered the period from January 1995 to June 2003. This thesis starts with the discussion of some concepts and the modus operandi of the financial analysts of Brazilian firms. After a literature review in the area, the empirical studies begin with the analysis of the earnings forecast errors. Some of their characteristics, such as accuracy, bias and precision are investigated in different contexts. After a critical analysis of the informational content for different types of earnings forecast revisions and actual announced earnings deviated form analysts expectations (earnings surprises), evidences of price effects in response to these facts are documented. The last part of this thesis discusses the role of stock recommendations in the Brazilian market. The percentage distribution of stock recommendations is verified as well as the informational content of stock recommendations. Other studies are carried out to verify the performance of the consensus stock recommendations and the effects of downgrades and upgrades of recommendations for Brazilian companies. / Esta tese propõe-se a analisar os analistas de mercado de capitais de empresas brasileiras. Coletando informações do mercado e analisando o desempenho corrente das empresas, estes profissionais realizam projeções de resultados e fazem recomendações. Usando dados extraídos do sistema I/B/E/S, realiza-se uma abrangente pesquisa empírica das previsões e recomendações dos analistas, bem como de seu conteúdo informativo para o mercado brasileiro. O período de estudo foi entre janeiro 1995 a junho 2003. Inicialmente são discutidos conceitos e particularidades do modus operandi dos analistas de empresas brasileiras. A seguir, depois de uma revisão da literatura onde se documentam as principais contribuições e descobertas, procede-se a uma investigação da natureza dos erros de previsão dos analistas de empresas brasileiras. Características como a acurácia, viés e precisão das previsões dos analistas são apreciadas e contextualizadas em diferentes situações. Efetua-se um detalhamento analítico do conteúdo informativo dos diferentes tipos de revisões de previsões dos analistas e das surpresas provocadas pelo anúncio de resultados em desacordo com as expectativas. De modo geral, as revisões e as surpresas, na medida em que informarem o mercado, provocam variações de retornos. Encerra-se a tese com uma análise das recomendações dos analistas. Apura-se a distribuição percentual das recomendações, assim como os efeitos sobre os preços de recomendações de compra (buy) e de venda(sell). O desempenho das recomendações de consenso e o efeito das revisões de recomendações para cima (upgrade) e para baixo (downgrade) são exemplos de outros pontos analisados.

Objetivos: Descrever a frequência, e investigar fatores preditivos, de óbito fetal espontâneo (OF), em gestações com anomalias cromossômicas. Métodos: Trata-se de estudo retrospectivo, abrangendo o período de novembro de 2004 a maio de 2012, realizado na Clínica Obstétrica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. Foram incluídas gestações únicas com diagnóstico pré-natal de trissomia dos cromossomos 21 (T21), 18, 13 (T13/18) e monossomia do X (45X), realizado até a 26ª semana de gestação. Resultados: Foram incluídas 92 gestantes com idade materna média de 32,7 ± 8,7 anos. O diagnóstico das anomalias cromossômicas (T21 n=36, T13/T18 n=25, 45X n=31) foi realizado em idade gestacional média de 18,3 ± 3,7 semanas, por meio de biópsia de vilo corial (n=22, 24%), amniocentese (n=66, 72%) e cordocentese (n=4, 4%). Malformação major estava presente em 45 (49%); e hidropisia foi identificada em 32 (35%) fetos, sendo mais frequente no grupo 45X (n=24/31 (77%) versus T21: n=6/36 (17%) e T13/18: n=2/25 (8%), p < 0,001). Exame ecocardiográfico fetal especializado foi realizado em 60% (55/92) das gestações. Dessas, 60% (33/55) apresentaram alterações na morfologia e/ou função cardíaca, sendo o achado mais frequente a comunicação interventricular (39%). Fetos com T13/18 apresentaram incidência maior de anomalias cardíacas (60% versus 25% (T21) e 29% (45X), p= 0,01). Óbito fetal ocorreu em 55 (60%) gestações e foi mais frequente no grupo 45X (n=26/31 (84%) versus T21: n=13/36 (36%) e T13/18: n=16/25 (64%), p < 0,01). A análise multivariada stepwise demonstrou associação entre hidropisia e OF em fetos com trissomia 21 (LR= 4,29; IC95%= 1,9-8,0, p< 0,0001). Em fetos com monossomia X, a presença de alterações ecocardiográficas esteve associada com menor risco de OF (LR= 0,56; IC95% = 0,27-0,85, p= 0,005). Não foram identificados fatores preditores no grupo T13/18. Conclusão: A letalidade intrauterina de fetos com anomalias cromossômicas é elevada. A presença de hidropisia aumenta o risco de óbito fetal, em gestações com trissomia 21. Enquanto, em gestações com monossomia X, a ocorrência de alterações ecocardiográficas reduz esse risco / Objectives: To describe the frequency, and associated factors, of intrauterine fetal death (IUD), in pregnancies with chromosomal abnormality. Methods: This was a retrospective (November 2004 to May 2012) performed at de department of obstetrics, Hospital das Clínicas, São Paulo University Medical School. Inclusion criteria were: singleton pregnancies with prenatal diagnosis of trisomy 21 (T21), 18, 13 (T13/18) and X monosomy (45X), performed up to 26 weeks gestation. Results: 92 women were included in the study with a mean maternal age of 32.7 ± 8.7 years. Fetal chromosomal abnormalities (T21 n=36, T13/T18 n=25, 45X n=31) were diagnosed at a mean gestational age of 18.3 ± 3.7 weeks, by chorionic villus sampling (n=22, 24%), amniocentesis (n=66, 72%) and cordocentesis (n=4, 4%). Major fetal structural abnormality was present in 45 (49%) cases; hydrops was diagnosed in 32 (35%) fetuses, and was more common in 45X group (n=24/31 (77%) versus T21: n=6/36 (17%) and T13/18: n=2/25 (8%), p < 0.001). Specialist fetal echocardiography was performed in 55 (60%) pregnancies and showed structural and/or functional abnormalities in 33 (60%) fetuses; ventricular septal defect was the most common finding (39%). T13/18 fetuses showed a higher incidence of cardiac abnormalities (60% versus 25% (T21) and 29% (45X), p= 0.01). IUD occurred in 55 (60%) pregnancies and was more common in 45X group (n=26/31 (84%) versus T21: n=13/36 (36%) and T13/18: n=16/25 (64%), p < 0.01). Stepwise logistic regression analysis demonstrated an association between hydrops and IUD in T21 pregnancies (LR= 4.29; 95%CI= 1.9-8.0, p < 0.0001). In 45X pregnancies, cardiac abnormalities were associated with a lower risk of IUD (LR= 0.56; 95%CI = 0.27-0.85, p= 0.005). No predictors of IUD were identified in T13/18 group. Conclusion: Intrauterine death rate is high in pregnancies with a fetal chromosomal abnormality. Presence of hydrops increases the risk of this complication in trisomy 21 fetuses. Whereas the presence of a cardiac abnormality is protective in X monosomy pregnancies

OBJETIVOS: O estudo explorou diferentes métodos de séries temporais visando desenvolver um modelo para a previsão do volume diário de pacientes no Pronto Socorro do Instituto Central do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP. MÉTODOS: Foram explorados seis diferentes modelos para previsão do número diário de pacientes no pronto socorro de acordo com algumas variáveis relacionadas ao calendário e à temperatura média diária. Para a construção dos modelos, utilizou-se a contagem diária de pacientes atendidos no pronto socorro entre 1° de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2010. Os primeiros 33 meses do banco de dados foram utilizados para o desenvolvimento e ajuste dos modelos, e os últimos três meses foram utilizados para comparação dos resultados obtidos em termos da acurácia de previsão. A acurácia foi medida a partir do erro médio percentual absoluto. Os modelos foram desenvolvidos utilizando-se três diferentes métodos: modelos lineares generalizados, equações de estimação generalizadas e modelos sazonais autorregressivos integrados de média móvel (SARIMA). Para cada método, foram testados modelos que incluíram termos para controlar o efeito da temperatura média diária e modelos que não incluíram esse controle. RESULTADOS: Foram atendidos, em média, 389 pacientes diariamente no pronto socorro, número que variou entre 166 e 613. Observou-se uma sazonalidade semanal marcante na distribuição do volume de pacientes ao longo do tempo, com maior número de pacientes às segundas feiras e tendência linear decrescente ao longo da semana. Não foi observada variação significante no volume de pacientes de acordo com os meses do ano. Os modelos lineares generalizados e equações de estimação generalizada resultaram em melhor acurácia de previsão que os modelos SARIMA. No primeiro horizonte de previsão (outubro), por exemplo, os erros médios percentuais absolutos dos modelos lineares generalizados e de equação de estimação generalizada foram ambos 11,5% e 10,8% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente), enquanto os erros médios percentuais absolutos para os modelos SARIMA foram 12,8% e 11,7% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente). Para todos os modelos, incluir termos para controlar o efeito da temperatura média diária não resultou em melhor acurácia de previsão. A previsão a curto prazo (7 dias) em geral resultou em maior acurácia do que a previsão a longo prazo (30 dias). CONCLUSÕES: Este estudo indica que métodos de séries temporais podem ser aplicados na rotina do serviço de pronto socorro para a previsão do provável volume diário de pacientes no serviço. A previsão realizada para o curto prazo tem boa acurácia e pode ser incorporada à rotina do serviço, de modo a subsidiar seu planejamento e colaborar com a adequação de recursos materiais e humanos. Os modelos de previsão baseados unicamente em variáveis relacionadas ao calendário foram capazes de prever a variação no volume diário de pacientes, e os métodos aqui aplicados podem ser automatizados para gerar informações com antecedência suficiente para decisões de planejamento do serviço de pronto socorro / OBJECTIVES: This study aims to develop different models to forecast the daily number of patients seeking emergency department (ED) care in a general hospital according to calendar variables and ambient temperature readings and to compare the models in terms of forecasting accuracy. METHODS: We developed and tested six different models of ED patient visits using total daily counts of patient visits to the Instituto Central do Hospital das Clínicas Emergency Department from January 1, 2008 to December 31, 2010. We used the first 33 months of the dataset to develop the ED patient visits forecasting models (the training set), leaving the last 3 months to measure each model\'s forecasting accuracy by the mean absolute percentage error. Forecasting models were developed using 3 different time series analysis methods: generalized linear models, generalized estimating equations and seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). For each method, we explored models with and without the effect of mean daily temperature as a predictive variable. RESULTS: Daily mean number of ED visits was 389, ranging from 166 to 613. Data showed a weekly seasonal distribution, with highest patient volumes on Mondays and lowest patient volumes on weekends. There was little variation in daily visits by month. Generalized linear models and generalized estimating equation models showed better forecasting accuracy than SARIMA models. For instance, the mean absolute percentage errors from generalized linear models and generalized estimating equations models at the first month of forecasting (October, 2012), were 11.5% and 10.8% (models with and without control for the temperature effect, respectively), while the mean absolute percentage errors from SARIMA models were 12.8% and 11.7% (models with and without control for the temperature effect, respectively). For all models, controlling for the effect of temperature resulted in worse or similar forecasting ability than models with calendar variables alone, and forecasting accuracy was better for the short term horizon (7 days in advance) than for the longer term (30 days in advance). CONCLUSIONS: Our study indicates that time series models can be developed to provide forecasts of daily ED patient visits, and forecasting ability was dependent on the type of model employed and the length of the time-horizon being predicted. In our setting, generalized linear models and generalized estimating equation models showed better accuracy, and including information about ambient temperature in the models did not improve forecasting accuracy. Forecasting models based on calendar variables alone did in general detect patterns of daily variability in ED volume, and thus could be used for developing an automated system for better planning of personnel resources

OBJETIVOS: O estudo explorou diferentes métodos de séries temporais visando desenvolver um modelo para a previsão do volume diário de pacientes no Pronto Socorro do Instituto Central do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP. MÉTODOS: Foram explorados seis diferentes modelos para previsão do número diário de pacientes no pronto socorro de acordo com algumas variáveis relacionadas ao calendário e à temperatura média diária. Para a construção dos modelos, utilizou-se a contagem diária de pacientes atendidos no pronto socorro entre 1° de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2010. Os primeiros 33 meses do banco de dados foram utilizados para o desenvolvimento e ajuste dos modelos, e os últimos três meses foram utilizados para comparação dos resultados obtidos em termos da acurácia de previsão. A acurácia foi medida a partir do erro médio percentual absoluto. Os modelos foram desenvolvidos utilizando-se três diferentes métodos: modelos lineares generalizados, equações de estimação generalizadas e modelos sazonais autorregressivos integrados de média móvel (SARIMA). Para cada método, foram testados modelos que incluíram termos para controlar o efeito da temperatura média diária e modelos que não incluíram esse controle. RESULTADOS: Foram atendidos, em média, 389 pacientes diariamente no pronto socorro, número que variou entre 166 e 613. Observou-se uma sazonalidade semanal marcante na distribuição do volume de pacientes ao longo do tempo, com maior número de pacientes às segundas feiras e tendência linear decrescente ao longo da semana. Não foi observada variação significante no volume de pacientes de acordo com os meses do ano. Os modelos lineares generalizados e equações de estimação generalizada resultaram em melhor acurácia de previsão que os modelos SARIMA. No primeiro horizonte de previsão (outubro), por exemplo, os erros médios percentuais absolutos dos modelos lineares generalizados e de equação de estimação generalizada foram ambos 11,5% e 10,8% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente), enquanto os erros médios percentuais absolutos para os modelos SARIMA foram 12,8% e 11,7% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente). Para todos os modelos, incluir termos para controlar o efeito da temperatura média diária não resultou em melhor acurácia de previsão. A previsão a curto prazo (7 dias) em geral resultou em maior acurácia do que a previsão a longo prazo (30 dias). CONCLUSÕES: Este estudo indica que métodos de séries temporais podem ser aplicados na rotina do serviço de pronto socorro para a previsão do provável volume diário de pacientes no serviço. A previsão realizada para o curto prazo tem boa acurácia e pode ser incorporada à rotina do serviço, de modo a subsidiar seu planejamento e colaborar com a adequação de recursos materiais e humanos. Os modelos de previsão baseados unicamente em variáveis relacionadas ao calendário foram capazes de prever a variação no volume diário de pacientes, e os métodos aqui aplicados podem ser automatizados para gerar informações com antecedência suficiente para decisões de planejamento do serviço de pronto socorro / OBJECTIVES: This study aims to develop different models to forecast the daily number of patients seeking emergency department (ED) care in a general hospital according to calendar variables and ambient temperature readings and to compare the models in terms of forecasting accuracy. METHODS: We developed and tested six different models of ED patient visits using total daily counts of patient visits to the Instituto Central do Hospital das Clínicas Emergency Department from January 1, 2008 to December 31, 2010. We used the first 33 months of the dataset to develop the ED patient visits forecasting models (the training set), leaving the last 3 months to measure each model\'s forecasting accuracy by the mean absolute percentage error. Forecasting models were developed using 3 different time series analysis methods: generalized linear models, generalized estimating equations and seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). For each method, we explored models with and without the effect of mean daily temperature as a predictive variable. RESULTS: Daily mean number of ED visits was 389, ranging from 166 to 613. Data showed a weekly seasonal distribution, with highest patient volumes on Mondays and lowest patient volumes on weekends. There was little variation in daily visits by month. Generalized linear models and generalized estimating equation models showed better forecasting accuracy than SARIMA models. For instance, the mean absolute percentage errors from generalized linear models and generalized estimating equations models at the first month of forecasting (October, 2012), were 11.5% and 10.8% (models with and without control for the temperature effect, respectively), while the mean absolute percentage errors from SARIMA models were 12.8% and 11.7% (models with and without control for the temperature effect, respectively). For all models, controlling for the effect of temperature resulted in worse or similar forecasting ability than models with calendar variables alone, and forecasting accuracy was better for the short term horizon (7 days in advance) than for the longer term (30 days in advance). CONCLUSIONS: Our study indicates that time series models can be developed to provide forecasts of daily ED patient visits, and forecasting ability was dependent on the type of model employed and the length of the time-horizon being predicted. In our setting, generalized linear models and generalized estimating equation models showed better accuracy, and including information about ambient temperature in the models did not improve forecasting accuracy. Forecasting models based on calendar variables alone did in general detect patterns of daily variability in ED volume, and thus could be used for developing an automated system for better planning of personnel resources