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Autoeficácia nas palavras do próprio Albert Bandura

Este artigo traduzido faz parte dos meus estudos de doutorado. Ele fornece um referencial teórico importante para estudantes e professores...

segunda-feira, 22 de agosto de 2011

O que é e pra que serve a análise multinível?




Da mesma forma que a modelagem de equações estruturais, a análise de regressão multinível tem, na prática, diversos sinônimos na literatura. Entre as denominações também empregadas, pode-se citar "modelo hierárquico linear", "modelo de coeficiente randômico", "modelo de componente da variância", "modelo multinível", "análise contextual" (!?) e "modelo linear misto". O termo mais consagrado é simplesmente análise multinível.

Esses nomes ajudam a entender do que se trata a análise multinível.
Trata-se de uma evolução da utilização das equações de regressão linear, e lá vai o exemplo básico:

y = a + bx + erro (ou resíduo).

Vamos supor que você quer fazer um estudo avaliando a relação entre QI de estudantes do ensino básico e a nota escolar média no ano anterior. Vamos supor que haja uma correlação moderadamente positiva significativa entre essas duas variáveis. Isto quer dizer que há uma relação de linearidade entre essas duas variáveis e que esse elevado grau de correlação permite transformar a relação entre as duas variáveis em uma equação como a exposta acima.

Agora que entra a parte "multinível" da história.

O estudo tinha caráter nacional e você selecionou aleatoriamente dados coletados de 2000 estudantes de 200 classes de 40 escolas, sendo 20 públicas e 20 particulares, em 20 cidades de 5 estados brasileiros.

A visualização desse modelo supracitado pode ser realizada no gráfico abaixo.

Impossível não se questionar se essas variáveis "classe", "escola", "cidade", "estado" e "tipo de escola", não exerceriam alguma influência sobre a relação entre QI e nota média na escola.

Se essas variáveis ficam de fora, os dados ficam "desagregados" de seus vínculos hierárquicos e, com isso, aumenta-se a probabilidade da relação entre QI e nota média ter um nível de significância maior que o real, o que viola o pressuposto da independência.

Outra violação comum dos pressupostos consiste nas amostras não-aleatórias, e sim "de conveniência", no intuito de aproveitar o maior número possível de participantes no estudo. Esse procedimento, que aumenta o número de observações, pode exacerbar de forma indevida a significância de uma correlação, por exemplo, e consequentemente interferir no coeficiente de uma eventual equação de regressão. Por isso muitos tendem a usar estatística bayesiana ao invés do método ainda hegemônico denominado "frequentista" (ou "aquele que testa a hipótese nula"), mas isso já é história pra outro post...

Dentre os pressupostos da regressão linear "normal", estão justamente a independência e a aleatoriedade dos dados. A aleatorização é um procedimento de fácil de realização, mas como controlar a dependência se há a necessidade de grandes amostras justamente para que a aleatorização seja possível? Pois é a análise multinível que permite controlar o grau de dependência a variáveis de diferentes níveis hierárquicos e suas interações.

Além disso, o modelo permite a regressão diferenciada de dados longitudinais, ou seja, coletados ao longo do tempo. Já penso nos trabalhos de validade preditiva por regressão multinível que devo fazer com os escores do teste de progresso (o TPI da Medicina da UNICID, por exemplo) que já são equalizados pela teoria de resposta ao item.

Além disso, é possível fazer a análise longitudinal e multinível ao mesmo tempo (cross-classified data), que permite controlar, por exemplo, as mudanças de turmas dos alunos.

Em termos matemáticos, vou usar um exemplo boboca, mas com apelo para a audiência não desistir.

Um estudo holandês com dados de 2000 estudantes de 100 classes explorou a relação entre a popularidade dos estudantes entre os colegas (pois é, "popularidade", humpf!) , mensurada por meio de um questionário dirigido aos próprios colegas, o sexo, e o tempo em anos de experiência profissional do docente.

O problema é que a variável "tempo de experiência docente" é uma variável hierarquicamente superior ao sexo do estudante, pois está atrelada ao nível das turmas e não ao nível das pessoas.

Como proceder? Análise multinível!

Passo a passo, devemos começar com o nível das pessoas. E nesse nível a variável que temos é o sexo. Em regressão é comum utilizarmos a notação binária de zeros e uns para variáveis dicotômicas (isto é, com apenas duas categorias). Vamos colocar meninos com zero (0) e meninas com um (1). Assim podemos quantificar melhor a influência da variável sexo na análise.

Escrevendo a equação de regressão de primeiro nível entre popularidade e sexo:

popularidade = constante + (coeficiente x sexo) + erro

É comum o uso de uma profusão de letras gregas, começando pelo beta, mas nem vou começar a colocá-las aqui pra não assustar vocês... O importante agora é visualizar a equação de primeiro nível e gravá-la bem na cabeça.

A constante é o valor médio da popularidade quando o sexo for igual a "zero" (isto é, menino).

O coeficiente de regressão é quanto aumenta na variável predita (ou dependente), com a mudança de uma unidade da variável preditora (ou independente). Pode-se padronizar o coeficiente de regressão para que ele perca sua unidade de medida.

O erro, ou resíduo, é a diferença entre o valor predito pela equação e o observado.

Pois bem. Agora vamos analisar o segundo nível.
E para isso, o próximo passo é adicionar a variável de segundo nível "tempo de experiência do docente".

Os softwares fazem a equação de regressão para cada classe (exemplo de segundo nível) e analisam a introdução desse segundo nível (que pode ter mais de uma variável) em termos de variância dos valores encontrados para as N constantes e para os N coeficientes das N equações das N turmas estudadas. Isto é, o software descreve quanto de dispersão houve nos valores de constantes (interceptos) e coeficientes de regressão.

Em termos matemáticos, pode-se dizer que na fórmula abaixo

popularidade = constante + (coeficiente x sexo) + erro

ou

y = a + bx + erro

tanto a constante quanto o coeficiente podem ser "modulados" por outra(s) variável(is) de outro(s) nível(is).

Supondo apenas uma variável de um segundo nível, o "tempo de experiência":

constante da popularidade = constante de segundo nível + (coeficiente do segundo nível x tempo de experiência) + erro do segundo nível

ou a = y00 + y01Z + e0

coeficiente de regressão da popularidade = outra constante de segundo nível + (outro coeficiente do segundo nível x tempo de experiência) + outro erro de segundo nível

ou b = y10 + y11Z + e1

Transpondo tudo para uma só equação fica assim:

popularidade = y00 + y01 x (tempo de experiência) + (y10 x sexo) + (y11 x tempo de experiência x sexo) + e0 + e1 + erro de primeiro nível

Claro que parece difícil numa primeira leitura, mas quando você se dá conta, tudo consiste nas boas operações básicas de soma e multiplicação.

Imagine o poder computacional atual, que consegue estimar os parâmetros de equações como essa, mas com números praticamente infinitos de variáveis e níveis...

Os softwares que mais facilitam essas tarefas são o HLM e o MLWin. Dá pra fazer com o MPlus também.

Um UPDATE importante: como a análise multinível é literalmente uma regressão dentro da outra, é necessário um N de pelo menos 70 a 80 no segundo nível para que possa se fazer uma regressão. Afinal, esse já é o N mínimo de uma regressão de nível único. Isto quer dizer que se eu tiver 640 salas de aula no segundo nível e 80 escolas no terceiro nível, DEVE-SE usar a análise de regressão multinível. Se os níveis superiores tiverem N menor que 70 a 80, você poderia até ignorar os níveis superiores, embora alguns modelos de mistura (mixture models) aceitem bem um número pequeno de grupos. Isto quer dizer que os exemplos que eu dei acima tem um N insuficiente. Sim. Teríamos que ignorar o nível "tipo da escola" e o nível "estado". Continuaríamos apenas com o nível "cidades" e ter pelo menos 80 cidades. Poderíamos acrescentar níveis inferiores à cidade, como "sala de aula" no segundo nível  e "escola" no terceiro nível. No quarto nível ficariam "cidades", mas nesse caso precisaria ter ainda mais pessoas no primeiro nível.

Obviamente que este texto é só uma introdução ao tema... Não falamos de coisas importantes como centrar os dados em torno do zero ou a verificação da significância da diferença dos parâmetros que justifique o uso de uma análise multinível.

Mas nem pretendo usar o blog pra entrar nesses detalhes. Esse post foi só pra desmistificar um pouco o método, que parece obscurantíssimo à primeira audição de seu nome, mas é bem sussa, como vocês puderam ler aqui...

Em suma: a ideia é usar as análises multinível para minimizar a inapropriada inflação de significâncias e mensurar o grau das relações entre variáveis de vários níveis, especialmente em estudos com N elevado, onde as pessoas são recrutadas de muitos lugares diferentes. No caso da relação entre QI e notas, mediríamos o quanto a sala de aula, a escola e a cidade são capazes de interferir nessa relação.

Honestamente, para o que eu preciso, sou muito mais usar a modelagem de equações estruturais multinível. Daí sim, hein! Mas isso é assunto pra outro post.

Abs,

CFC









terça-feira, 16 de agosto de 2011

O que é e pra que serve a modelagem de equações estruturais?



A modelagem de equações estruturais é um termo que não designa uma técnica estatística específica, mas a uma série de técnicas e procedimentos utilizados em conjunto. Outros termos como "análise de estrutura de variância", "modelagem de estrutura de covariância" ou "análise de estruturas de covariância" também podem ser encontrados na literatura e, na prática, significam a mesma coisa. Outro sinônimo já em desuso é o termo "modelagem causal", e aí que a maioria das pessoas começa a entender para que serve isso.

Vamos explicar a modelagem de equações estruturais palavra por palavra, para facilitar sua compreensão.

Primeiro: por que "modelagem"? Você e todo mundo sabe que um termômetro mede temperatura com um erro de medida desprezível. Agora como medir coisas mais difíceis de se medir, como tendência à agressividade, comportamento antissocial ou mesmo conhecimento em uma determinada área? Questionários, entrevistas, históricos escolares, provas teóricas ou práticas pretendem medir essas coisas, mas é óbvio que tais instrumentos de medida jamais terão a mesma precisão que um termômetro. A modelagem consiste em quantificar de que forma as variáveis observadas são indicativos indiretos de variáveis latentes, não-observadas, também conhecidas como construtos ou fatores. A teoria de resposta ao item (TRI), usada no ENEM e no ENADE, é uma forma de modelagem ao transformar o mero número de acertos em um escore que mede de forma mais precisa o conhecimento cobrado.

Segundo: por que "de equações"? As relações entre variáveis podem ser descritas em termos de correlação, a qual indica o grau de linearidade entre duas variáveis; de covariância, que dá a medida de quanto duas variáveis variam juntas; e de regressão, que é a transformação da relação entre duas variáveis em uma equação. Equações de regressão linear são expressas na forma y = a + bx + resíduo (ou erro). Outras equações de regressão podem ser mais complexas, como a regressão logística. A teoria de resposta ao item (TRI) é uma modelagem matemática que utiliza diversas equações (funções) logísticas. O pulo do gato é pensar que essas equações de regressão não precisam ocorrer necessariamente entre variáveis observadas: pode ser feita entre variáveis observadas e variáveis latentes.

Terceiro: por que "estruturais"? Por que os modelos podem ter diversas "estruturas", isto é, as relações entre as diferentes variáveis, essas diversas equações, podem ter diversas configurações espaciais, dependendo da teoria hipotética que se tem a priori, mas que pode sofrer modificações de acordo com os resultados obtidos por modelos hipotéticos concorrentes. Você tem uma teoria sobre as relações entre variáveis e quer confirmar sua teoria: a modelagem de equações estruturais permite fazer isso. Por isso, ela é utilizada na análise fatorial confirmatória de muitos instrumentos de avaliação como evidência da validade de construto dos mesmos.

Um exemplo prático de aplicação é o trabalho de Schmidt e Moust (1995), realizado na Universidade de Maastricht e que pergunta: "O que faz um tutor efetivo?" O modelo teórico criado inicialmente pode ser visto em tradução livre na figura abaixo:



O resultado para este modelo mostrou coeficientes elevados entre uso de expertise pessoal, congruência social e congruência cognitiva. A congruência cognitiva mostrou relação com funcionamento do grupo tutorial. Todavia, o funcionamento do grupo tutorial não teve boa relação com o tempo de estudo, que, por sua vez, foi único fator preditor para sucesso acadêmico escolhido no modelo teórico inicial.



Um novo modelo teórico com mais interações entre as variáveis não melhorou o coeficiente entre sucesso acadêmico e tempo de estudo, mas mostra uma discreta associação negativa entre uso de expertise pelo tutor e tempo de estudo e uma pequena associação positiva entre esse uso de expertise e sucesso acadêmico. Esse segundo modelo teórico, que também mostra associação positiva entre entre congruência social e funcionamento do grupo tutorial, pode ser visualizado abaixo, com os respectivos coeficientes padronizados:



Esse é só um exemplo de como a modelagem de equações estruturais pode ser usada. Quando estiver com mais tempo (esse post foi escrito de sopetão), escrevo mais.

segunda-feira, 8 de agosto de 2011

HABILIDADES EM FARMACOLOGIA, TOXICOLOGIA E TERAPÊUTICA – 4ª. ETAPA – PLANO DE ENSINO 2011/2

OBJETIVOS

Esta disciplina tem como objetivo proporcionar ao estudante as habilidades de:

- interpretar os processos envolvidos na absorção, distribuição e eliminação dos fármacos (farmacocinética);

- descrever os mecanismos de ação responsáveis pelos efeitos benéficos e deletérios dos fármacos (farmacodinâmica);

- identificar os principais fármacos (p. ex.: psicofármacos, anti-inflamatórios, anti-hipertensivos, endocrinológicos e antimicrobianos, entre outros) utilizados nos diferentes níveis de atenção à saude, suas classificações e caracerísticas farmacológicas;

- utilizar o raciocínio clínico em suas decisões terapêuticas e prescrições de medicamentos.

- identificar as reações adversas possíveis nas doses terapêuticas e a toxicidade presente na superdosagem dos fármacos, bem como descrever as medidas mitigadoras de tais efeitos.

Horários previstos para as atividades de 2a.-feira

08:00 – Introdução sobre o tema a ser estudado e as atividades a serem realizadas

08:20 – Atividade prática

a partir de 09:30/10:00 – Apresentação dos resultados e discussão

11:10 – Enceramento

Eventualmente, em dias a serem combinados com a turma, poderão haver atividades de reposição nas sextas-feiras (a priori, três sextas-feiras).

Horários previstos para as atividades de 6a.-feira (quando houver)

13:00 – Introdução sobre o tema a ser estudado e as atividades a serem realizadas

13:20 – Atividade prática

14:30 – Apresentação dos resultados e discussão

16:00 – Enceramento


DIVISÃO EM TURMAS

Não haverá divisão da classe em turmas azul e verde. Todos os alunos deverão comparecer a todos os dias de atividades conforme o cronograma.

No primeiro dia de atividades os estudantes serão divididos em duplas (e em trios, apenas se for estritamente necessário). Não serão aceitas trocas de membros entre os grupos após o início do semestre. Os grupos formados serão utilizados para a realização das atividades práticas previstas para a disciplina (resolução de casos clínicos e/ou discussão de artigos científicos), e também para as simulações de atendimentos telefônicos.

A cada dupla ou trio será atribuído um computador que será utilizado até o final da disciplina. Cada computador receberá um número identificador único, o qual também identificará a dupla (ou trio), composto pelo número da fileira (da janela para a porta, de 1 a 6) e o número do computador (da frente para o fundo do laboratório, de 1 a 8). Por exemplo: 1-1, designa a dupla que usa o primeiro computador da fileira mais próxima da janela e 6-1 designa a dupla que usa o primeiro computador da fileira mais próxima da porta.


AVALIAÇÃO

A nota final será composta pela média simples das notas das avaliações formativa e somativa.


Avaliação somativa

A avaliação somativa será composta de duas provas teóricas. A primeira prova teórica valerá 40% na nota somativa e a prova teórica final, cumulativa, ou seja, que cobrará todo o conteúdo abordado até a atividade imediatamente anterior, valerá 60%. As provas teóricas poderão ter questões discursivas, de múltipla escolha, de verdadeiro/falso e de outros tipos, conforme decisão docente.

Avaliação formativa

A avaliação do conjunto das atividades realizadas no semestre será a base para determinação da nota formativa. Os estudantes serão avaliados quanto à participação e interesse (peso 1); e agilidade na resolução das tarefas (peso 1) e correção das informações prestadas (peso 4), por meio das anotações realizadas pelos docentes em cada atividade. Será avaliado também o webfólio individual, o qual deverá ser entregue até o dia 02/12. O webfólio deverá ser enviado via adasoft e deverá conter: 1) os resumos feitos pelo estudante para o estudo individual com referências utilizadas (peso 3) e; 2) a reflexão sobre cada uma das atividades realizadas, incluindo as provas (peso 2).

Assiduidade e sanções disciplinares

São 20 dias letivos. O aluno poderá ter no máximo 4 faltas nas atividades (25%). Como a avaliação processual (formativa) é levada em consideração, não há como conferir nota nos dias em que o estudante não estiver presente. Como 2 dias são dedicados às avaliações teóricas, cada falta é automaticamente penalizada com a perda de 0,5 na nota formativa (ou 0,25 na nota final). O estudante estará automaticamente reprovado se houver excedente de faltas nos casos não justificados de acordo com a Comissão de Avaliação.

A presença do estudante nas datas de provas e práticas será obrigatória. A ausência injustificada nas datas de provas teóricas ou práticas conferem nota ZERO ao estudante faltante à prova em questão.

Ao final de cada atividade, os computadores devem ser desligados, as cadeiras devem ser colocadas em seus devidos lugares e o lixo produzido pelo grupo deverá ser recolhido, sob pena de perda de 0,5 na nota formativa por evento detectado.

Serão consideradas falhas graves e serão penalizadas com a perda de 1,0 na nota formativa do grupo, por evento detectado:

- a recusa injustificada em responder às perguntas formuladas pelos docentes durante a apresentação das tarefas realizadas;

- a não-realização das tarefas propostas;

- a utilização do computador para visitar páginas fora do contexto das atividades (ex. Orkut, Facebook, jogos online, conteúdo pornográfico) - há controle dos históricos via servidor - CUIDADO;

- a insistência em participar de conversas paralelas, alheias aos temas abordados.

Pelos motivos expostos, no caso de algum computador apresentar defeito, o remanejamento para outras duplas deverá ser comunicado ao docente da atividade, que deverá aprovar a mudança.


REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

É aconselhável utilizar pelo menos dois a três livros-texto no estudo individual e que cada grupo tenha consigo a mesma quantidade para consulta durante os encontros no laboratório.Todos os livros sugeridos como referência bibliográfica fazem parte do acervo das bibliotecas da UNICID. É necessário enfatizar que não é obrigatório adquirir quaisquer livros para o acompanhamento da disciplina, porém é necessário esclarecer que temos observado que o desempenho nas atividades é diretamente relacionado à qualidade da leitura dos temas abordados. Outras referências poderão ser sugeridas conforme as solicitações dos estudantes interessados.

AMARAL, D. A.; COLLARES, C. F. Intoxicações agudas. In: CARVALHO, W. B.; HIRSCHHEIMER, M. R.; MATSUMOTO, T. Terapia Intensiva Pediátrica. 3ª. ed. Atheneu, 2006.

AMARAL, D. A.; COLLARES, C. F. Intoxicações agudas. In: HIGA, E. M. S.; ATALLAH, A. N. Guias de Medicina Ambulatorial e Hospitalar da UNIFESP-EPM: Medicina de Urgência. 2ª. ed. Manole, 2008.

BRENT, J.; PHILLIPS, S. D.; WALLACE, K. L.; BURKHART, K. K.; DONOVAN J. W. Critical Care Toxicology: diagnosis and management of the critically poisoned patient. Elsevier, 2004.

FUCHS, F. D.; WANNMACHER, L.; FERREIRA, M. B. Farmacologia Clínica: fundamentos da terapêutica racional. 3ª. ed. Guanabara Koogan, 2004.

GILMAN, A. G.; HARDMAN, J. G.; LIMBIRD, L. E. As bases farmacológicas da terapêutica.11ª. ed. McGraw-Hill Brasil, 2007.

KATZUNG, B. G. Farmacologia Básica e Clínica. Guanabara Koogan, 2006.

PAGE, C. P. Farmacologia integrada. Manole, 2004.

RITTER, J. M.; RANG, H. P.; MOORE, P. K. Farmacologia. Elsevier, 2004.

SITES SUGERIDOS

http://www.clintox.org (American Academy of Clinical Toxicology)

http://www.acmt.net (American College of Medical Toxicology)

http://www.drugs.com (site comercial, porém gratuito, especialmente pela seção Drug Interactions)

http://wiser.nlm.nih.gov/ (para instalar no PC ou smartphone/iPhone) ehttp://webwiser.nlm.nih.gov/ (para acesso via web)

http://carloscollares.blogspot.com (acesso a alguns textos, aulas em PPT, e link para o formspring - canal preferido para tirar dúvidas fora do horário - todos podem compartilhar suas dúvidas lá)


ATENÇÃO


DIAS 15/08, 22/08, 29/08 - AFASTAMENTO DO PROFESSOR PARA REALIZAÇÃO DE CURSO. REPOSIÇÃO EM SEXTAS-FEIRAS À TARDE A COMBINAR


03/10- DATA DA PROVA TEÓRICA I



02/12- DATA DE ENVIO DO WEBFOLIO (até 23:59)

05/12- DATA DA PROVA TEÓRICA II

12/12 - DATA DA PROVA DE ACELERAÇÃO


DOCENTE RESPONSÁVEL

Carlos Fernando Collares é médico pela Universidade Federal de Santa Catarina, especialista em Medicina do Trabalho pela Universidade de São Paulo, mestre em Psicologia (Neurociências e Comportamento) pela Universidade de São Paulo e doutorando em Psicologia (Avaliação Educacional) pela Universidade São Francisco. Trabalhou como médico do Centro de Controle de Intoxicações de São Paulo de 2002 a 2011, e como professor do curso de Medicina da Universidade Cidade de São Paulo desde 2007. É membro da Sociedade Brasileira de Toxicologia, do American College of Medical Toxicology, da International Neurotoxicology Association e do International Commission on Occupational Health.

ATIVIDADE – HABILIDADES EM FARMACOLOGIA, TOXICOLOGIA E TERAPÊUTICA - ANESTÉSICOS LOCAIS

Resolvi radicalizar a proposta da atividade deste semestre.
Nada de aulas do jeito tradicional.
Considero pífia a tentativa de realizar uma atividade sobre esses temas na forma de capítulos de livro.
Muitos falam que precisam de uma base teórica para resolver melhor esses problemas.
Penso de forma diversa: são os casos e situações que nos estimulam e motivam a estudar os fundamentos teóricos com interesse genuíno.
A cada turma que tenho a oportunidade de conviver, fico mais convicto de que começar com aula tradicional para em seguida fazer exercícios é totalmente contraproducente: a aula não desperta interesse algum e as pessoas vão fazer exercícios igualmente sem base teórica necessária.
Por isso começaremos com exercícios para depois sim termos um aporte teórico diferenciado, que permitirá uma aprendizagem mais significativa ao ser contextualizado com casos e situações reais.

Nesta primeira atividade, trouxe a história de um médico de Santa Catarina, que ainda está em andamento.

Denis Conci Braga é um colega médico acusado de homicídio culposo pela morte de três pacientes que se submeteram à endoscopia em sua clínica. O noticiário aponta o uso irregular de um anestésico local como a causa das mortes. Para piorar sua situação, ele ainda foi acusado de abuso sexual. O CRM decide seu destino em poucos dias. Vejam esses links:

1) Polícia Civil prende médico responsável por exames que provocaram mortes, no Meio Oeste
http://www.xapeco.com.br/policia-civil-prende-medico-responsavel-por-exames-que-provocaram-mortes-no-meio-oeste

2) Médico que realizou endoscopias que resultaram em duas mortes em SC deve depor novamente
http://www.clicrbs.com.br/diariocatarinense/jsp/default.jsp?uf=2&local=18§ion=Geral&newsID=a2906027.htm

3) Anestesia usada de forma irregular teria causado mortes após endoscopia em Santa Catarina
http://oglobo.globo.com/cidades/mat/2010/06/10/anestesia-usada-de-forma-irregular-teria-causado-mortes-apos-endoscopia-em-santa-catarina-916842008.asp

4) CRM julga médico responsável pela clínica onde três morreram depois de fazer endoscopia: Médico que trabalhava em Joaçaba pode perder o registro profissional em agosto
http://www.clicrbs.com.br/diariocatarinense/jsp/default.jsp?uf=2&local=18§ion=Geral&newsID=a3400555.xml

5) Médico acusado de matar pacientes é suspeito de abuso sexual em SC
http://noticias.r7.com/videos/medico-acusado-de-matar-pacientes-e-suspeito-de-abuso-sexual-em-sc/idmedia/83fc7c2c39a7bba63158c3dece9da884-1.html

6) Familiares de pacientes que morreram após exame de endoscopia prestam depoimento em Joaçaba: Quase um ano após as mortes, o processo está em fase de instrução
http://www.clicrbs.com.br/diariocatarinense/jsp/default.jsp?uf=2§ion=Geral&newsID=a3210567.htm

7) Médico responsável por clínica de endoscopia em SC é indiciado
http://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/898555-medico-responsavel-por-clinica-de-endoscopia-em-sc-e-indiciado.shtml

8) Será julgado médico que matou com endoscopia
http://mirianprado.blogspot.com/2011/04/sera-julgado-medico-que-matou-com.html
(no post desse blog acima há pessoas que defendem o profissional supracitado e incluo este link pelo direito do colega acusado ao contraditório e à ampla defesa, mesmo nesta atividade educacional)

Após ler essas reportagens, pesquise nos livros e na internet e responda:

a) Onde e como age a lidocaína?
b) Qual a dose terapêutica máxima permitida?
c) Numa anestesia local para um grande ferimento cortante, quantas ampolas você poderá aplicar no tecido subcutâneo de um adulto de 70kg?
d) Quais são os efeitos tóxicos da lidocaína e outros anestésicos locais? Dentre eles, cite efeito(s) precoce(s) que permitiriam a rápida identificação de um quadro de toxicidade?
e) Que opções terapêuticas existem para o tratamento da intoxicação por anestésicos locais?
f) Há vantagem em utilizar lidocaína com vasoconstritor? Qual a principal precaução a se tomar nessa opção?
g) O que a lidocaína e a cocaína tem em comum?
h) Pergunta opinativa, sem respostas certas ou erradas, pois se trata de um caso real em andamento: considerando apenas as reportagens acima, você acredita que o colega supracitado tenha cometido infração contra algum artigo do novo código de ética médica (disponível em: http://www.cremesp.org.br/library/modulos/legislacao/versao_impressao.php?id=8822)? Se você estivesse no lugar desse colega médico, o que você teria feito diferente daquilo que é relatado nas reportagens?

Você deverá estar apto a responder a qualquer uma dessas perguntas até o horário estipulado.
Boa pesquisa!
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