Resumo Considerando um número crescente de casos de atendimento de emergência, provenientes do SARS-CoV-2, no Estado do Rio de Janeiro, o presente estudo se concentra no mapeamento da infraestrutura de saúde nos municípios do Estado, comparando o Índice de Eficiência em Estrutura antes (2016) e após a pandemia da COVID-19. O artigo preenche uma lacuna acadêmica ao informar aos especialistas, técnicos, formuladores e tomadores de decisão de políticas públicas de saúde, sobre a capacidade de cada localidade para enfrentar o problema. Para isso, calculamos o Índice de Eficiência da Estrutura (IEE), alocando os 92 municípios do Estado na curva de pandemia. Foi possível verificar que o Governo do Estado do Rio de Janeiro precisa começar a atuar na supressão da COVID-19, mantendo a política de abertura, ou reabertura, de leitos e aquisição de equipamentos. No entanto, também é necessário considerar as particularidades e deficiências de cada região, pois a política de transferência dos acamados para outras regiões com leitos disponíveis pode espalhar a doença.

Abstract Considering the growing number of cases requiring emergency care as a result of SARS-CoV-2 in the Brazilian State of Rio de Janeiro, this study focuses on mapping the health infrastructure of the municipalities of the state, comparing the Structure Efficiency Index (IEE) before (2016) and after the COVID-19 pandemic. The article fills a gap in the academic literature, informing public health policies specialists and technicians, as well as policy and decision-makers, about the capacity of municipalities to face the problem. We calculated the Structure Efficiency Index (IEE) of the states’ 92 municipalities and positioned them on the pandemic curve. It was possible to verify that the government of the State of Rio de Janeiro needs to start acting to suppress COVID-19, maintaining the policy of providing more hospital beds, and purchasing equipment. However, it is also necessary to consider the particularities and deficiencies of each region, as the policy to transfer patients to places with available beds can contribute to the spread of the disease.

Resumen Considerando el número creciente de casos de atención de emergencia procedentes del SARS-CoV-2, en el estado de Río de Janeiro, este estudio se centra en el mapeo de la infraestructura de salud en los municipios de dicho estado, con el fin de informar a los especialistas, técnicos, formuladores y tomadores de decisiones de políticas de salud pública sobre la capacidad de cada localidad para enfrentar el problema. Para esto, calculamos el índice de eficiencia de estructura (IEE) colocando los 92 municipios del estado en la curva de la pandemia. Se pudo verificar que el Gobierno del Estado de Río de Janeiro debe comenzar a actuar para suprimir la COVID-19 manteniendo la política de apertura o reapertura de camas y adquisición de equipos. Sin embargo, también se deben considerar las particularidades y deficiencias de cada región, ya que la política de traslado de pacientes postrados a otras regiones con camas disponibles puede propagar la enfermedad.

Abstract Background: The incidence of cutaneous melanoma has increased over the last decades. Recurrences occur most frequently within the first 2-3 years after diagnosis but patients carry a lifelong risk of relapse. Nevertheless, there is no consensus in the literature on what screening tests patients should undergo. Objectives: To evaluate the most common melanoma metastasis sites among a South Brazilian population from a city with one of the highest melanoma rates, and establish the best screening method for these patients. Methods: A cross-sectional retrospective study of 108 consecutive melanoma patients followed up at a center from 2009 to 2013. Data were collected on demographic and tumoral characteristics, as well as the site of the first diagnosed metastasis. Results: Patients were divided into 3 groups for analytical purposes: Non-visceral metastases (48% of patients), visceral metastasis (39%) and brain metastasis (13%). We tried to correlate age, gender, mean Breslow thickness, mitosis and death rates with the aforementioned groups but none showed any statistically significant association. Conclusion: Melanoma patients must be monitored to detect early relapse and subsequent effective treatment but the best follow-up strategy remains to be established.

ResumoIntrodução A Escala Subjetiva de Avaliação Diária (ESAD) é uma escala baseada na Escala Analógica Visual (EVA), que avalia seis parâmetros (dor, edema, calor, mobilidade, sensibilidade e confiança).Objetivo Este estudo tem como objetivo analisar a associação das variáveis analisadas a partir da ESAD com a liberação da fisioterapia.Método Foram utilizados 81 prontuários de atletas com média de idade de 23,9 ± 6,3 anos, que foram atendidos entre 2008 e 2011 no Projeto de Fisioterapia Desportiva da Udesc e que responderam a ESAD, classificando os seis parâmetros numa escala de 0 a 10, sendo que 0 significa a melhor condição e 10 a pior. Os dados foram analisados a partir da regressão de Cox, por meio do método stepwise.Resultados No momento da lesão, a confiança, em média, era de 5,82 ± 0,48 e, no momento do retorno ao esporte, passou para 0,48 ± 1,1, e a dor de 3,7 ± 2,64 foi para 0,34 ± 0,83, porém devido à forte associação entre dor e confiança, apenas a confiança permaneceu no modelo final. A cada diminuição do valor relatado na confiança a chance de retorno ao esporte aumenta 0,62 vezes.Conclusão Os resultados demonstraram que a confiança é a variável que melhor prediz a liberação do atleta.

AbstractIntroduction The Subjective Daily Assessment Scale (ESAD) is based on the visual analog scale (VAS) and assesses six parameters (pain, edema, heat, mobility, sensitivity, and confidence).Objective This study aimed to examine the association between the analyzed variables as assessed by the ESAD and physical therapy clinical discharge and return-to-play of injured athletes.Method Eighty-one patient records of athletes were analyzed; mean sample age was 23.9 ± 6.3 years. The athletes received treatment through the Sports Physical Therapy program of Santa Catarina State University, Brazil, between 2008 and 2011. Six parameters were ranked on a scale from 0 to 10, with 0 being the best possible condition and 10 the worst. Data analysis was conducted using stepwise Cox regression.Results At the time of the injury, the mean score for confidence was 5.82 ± 0.48, and at the time of return-to-play, it was 0.48 ± 1.1; the mean score for pain decreased from 3.7 ± 2.64 to 0.34 ± 0.83. However, due to the strong association between pain and confidence, only confidence remained in the final model. For each reduction in the value reported for confidence, the probability of return-to-play was 0.62 times greater.Conclusion The results showed that confidence was the best variable for predicting athlete return-to-play.