Objective: To examine whether the use of a monthly electronic medication organizer device equipped with an alarm clock, called Electronic System for Personal and Controlled Use of Medications (Supermed), improves medication adherence of older adults with hypertension. Methods: This is a quali-quantitative, prospective, before-and-after study performed with 32 older adult patients with diagnosis of hypertension, who were recruited at a Primary Care Unit in Brazil. Results: The main outcome measures were improvement of medication adherence and blood pressure control after intervention with Supermed. Regarding medication adherence, 81.2% of patients were "less adherent" in the pre-intervention period, and 96.9% were "more adherent" in the post-intervention period. This means that 78.1% of patients changed from "less adherent" to "more adherent" after the intervention with Supermed (p<0.001). The mean systolic and diastolic blood pressure differences between intervention day and post-intervention were 18.5mmHg (p<0.0001) and 4.3mmHg (p<0.007), respectively, and the differences between mean systolic and diastolic blood pressure between pre-intervention and post-intervention were 21.6mmHg (p<0.001) and 4.7mmHg (p<0.001) respectively. Conclusion: The use of Supermed significantly improved self-reported medication adherence and blood pressure control in a hypertensive older adult population.
Este trabalho apresenta um relato de caso sobre a implantação e condução da disciplina de Metodologia Científica nos cursos de graduação da Universidade José do Rosário Vellano, UNIFENAS, na modalidade a distância, onde aspectos tecnológicos e pedagógicos do processo são discutidos e avaliados. Elementos do processo, como o material disponível para acesso via Internet, o material impresso, e a “Pergunta Surpresa” são apresentados, e sua importância é avaliada quanto às suas características motivacionais, avaliativas e de mediação pedagógica. Gráficos relativos à participação do alunado, exibindo o número de acessos ao sistema e recursos oferecidos pelo AVT (Ambiente Virtual de Trabalho) são apresentados e permitem a avaliação da aceitação do processo por parte da comunidade acadêmica. Algumas conclusões quanto ao processo ensino-aprendizagem puderam ser extraídas.
RESUMOEste artigo descreve o desenvolvimento de uma Rede Neural Artificial para classificação de condutores de veículos, visando determinar a autenticidade de condutores autorizados. Os dados de entrada para a rede neural foram obtidos por meio do dispositivo denominado On Board Diagnostic (OBD), comumente empregado para detectar defeitos em mecanismos do veículo, visando sua manutenção. O sistema desenvolvido procurou dar uma funcionalidade diferenciada para este dispositivo, no auxílio a proprietários de veículos no que diz respeito à segurança de seu patrimônio. Foi utilizado uma rede tipo PMC (Perceptron Multicamadas) com o algoritmo backpropagation para treinamento utilizando os dados provenientes de um OBD. Amostras do comportamento de três condutores diferentes foram utilizadas, obtendo as variáveis: posição do acelerador, aceleração em x, aceleração em y e aceleração em z como entradas. Foram utilizadas duas camadas ocultas, com dez neurônios em cada uma. Também foi empregado o cálculo de média móvel para a filtragem dos dados. Os resultados mostraram-se satisfatórios, uma vez que o erro médio quadrático durante o treinamento aproximou-se muito de zero, fazendo com que a rede neural apresentasse um número significativo de acertos durante os testes. ABSTRACTThis paper describes the development of an Artificial Neural Network for the classification of vehicle drivers, in order to determine the authenticity of authorized drivers.The input data for the neural network were obtained through the device called On Board Diagnostic (OBD), commonly used to detect defects in vehicle mechanisms for maintenance purposes. The system developed sought to provide a differentiated functionality for this device, in the aid of vehicle owners with regard to the safety of their assets. A MLP (Multi-layered Perceptron) network was used with the backpropagation algorithm for training using data from an OBD. Behavior samples of three different conductors were used, obtaining the variables: accelerator position, acceleration in x, acceleration in y and acceleration in z as inputs. Two hidden layers were used, with ten neurons in each. We also used the moving average calculation for data filtering. The results were satisfactory, since the mean squared error during the training was very close to zero, causing the neural network to present a significant number of correct answers during the tests.
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