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Projetos de Pesquisa

 

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Sílvia Carla da Silva André Uehara

Ciências da Saúde

Enfermagem
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  • técnicas de inteligência artificial para a identificação e gestão clínica de casos de covid longa
  • Este estudo tem como objetivo desenvolver técnicas de inteligência artificial para auxiliar na identificação e gestão clínica dos casos de Covid longa. Trata-se de um estudo do tipo caso controle e seguirá o protocolo Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE). Os locais da pesquisa serão a Santa Casa de São Carlos e o Hospital Universitário da Universidade Federal de São Carlos. além do Serviço de Vigilância Epidemiológica e do Departamento de Atenção Básica e Ambulatorial do município. No grupo caso será incluído pessoas que desenvolveram a Covid longa e o grupo controle será composto por pessoas com diagnóstico laboratorial de Covid-19, mas que não desenvolveram a Covid longa, no período de janeiro de 2021 a 31 de dezembro de 2023. Os dados serão coletados por meio de uma planilha construída no Excel com as variáveis de interesse, além do endereço e contato no Serviço de Vigilância Epidemiológica do município. Posteriormente, serão analisados os prontuários de pessoas que foram internadas devido à Covid-19; seguida pela análise dos prontuários dos grupos, nos serviços da APS, com vistas a identificar as pessoas que tiveram Covid longa. Ainda, serão coletados dados sobre o tipo de assistência oferecida ao paciente. Inicialmente os dados serão descritos por meio da estatística descritiva, e; por meio do Aprendizado de Máquina (AM) será realizada uma avaliação abrangente de diversos algoritmos para a identificação de casos de Covid longa nos diferentes grupos. Além disso, os algoritmos de AM serão aplicados para a predição de outras variáveis de gestão clínica e de grupos com maior predisposição. Dentre os critérios de seleção, será considerada a explicabilidade dos modelos gerados, dando-se preferência a algoritmos que sejam capazes de gerar modelos mais interpretáveis, como as árvores de decisão. O projeto será submetido para a apreciação do Comitê de Ética em Pesquisa.
  • Universidade Federal de São Carlos - SP - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Silvia Carlos da Silva Pimentel

Ciências Sociais Aplicadas

Direito
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  • o crime de estupro no sistema de justiça brasileiro: abordagem sociojurídica de gênero
  • Os números envolvendo crimes sexuais no Brasil crescem a cada ano, sendo que cerca de 10% deles chegam ao conhecimento das instituições do sistema de justiça. Um dos principais obstáculos de acesso à justiça de mulheres vítimas de violência é a presença de estereótipos de gênero na fala, comportamento e prática dos atores envolvidos no processo. O presente projeto busca investigar a presença e representatividade de estereótipos de gênero em processos judiciais envolvendo crimes sexuais e correlacioná-los a indicadores processuais e resultados das decisões judiciais. Trata-se de processo investigativo abrangente para mapear o retrato atual do sistema de adjudicação de repressão ao estupro no Estado de São Paulo. Entender eventuais avanços ou a persistência de estereótipos nesta temática é essencial para estabelecer um diagnóstico atualizado e amplo da situação. Assim, nossa proposta é realizar pesquisa de processos judiciais do Tribunal de Justiça de SP envolvendo casos de estupro, nos quais será realizada análise das falas dos atores processuais e operadores do Direito, a partir de uma perspectiva crítica de gênero, buscando identificar estereótipos e discriminações. O trabalho pretende entender como a esfera simbólica e cultural presente nas narrativas processuais se apresenta em documentos jurídicos. Buscamos responder as seguintes perguntas: quais são os estereótipos de gênero presentes nas falas dos atores processuais em casos de estupro? Qual a sua representatividade? Como a sua presença se relaciona com outros marcadores (como perfil da vítima e do acusado, resultado e duração do processo, narrativa dos operadores do sistema, etc)? A pesquisa envolve duas frentes metodológicas: (i) análise documental de processos, a serem selecionados por meio de técnicas de amostragem; (ii) extração e classificação automática dos processos e seus documentos, por meio do emprego de metodologias de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.
  • Pontifícia Universidade Católica de São Paulo - SP - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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