SerumCovid database: Description and preliminary analysis of serological COVID-19 diagnosis in healthcare workers

Serological databases represent an important source of information to perceive COVID-19 impact on health professionals involved in combating the disease. This paper describes SerumCovid, a COVID-19 serological database focused on the diagnosis of health professionals, providing a preliminary analysis to contribute to the understanding of the antibody response to the SARS-CoV-2. The study population comprises 321 samples from 236 healthcare and frontline workers fighting COVID-19 in Vitória de Santo Antão, Brazil. Samples were collected from at least six days of symptoms to more than 100 days. The used immunoenzymatic assays were Euroimmun Anti-SARS-CoV-2 ELISA IgG and IgA. The most common gender in SerumCovid is female, while the most common age group is between 30 and 39 years old. However, no statistical differences were observed in either genders or age categories. The most reported symptoms were fatigue, headaches, and myalgia. Still, some subjects presented positive results for IgA after 130 days. Based on a temporal analysis, we have not identified general patterns as subjects presented high and low values of IgA and IgG with different evolution trends. Unexpectedly, for subjects with both serological tests, the outcome of IgA and IgG tests were the same (either positive or negative) for more than 80% of the samples. Therefore, SerumCovid helps better understand how COVID-19 affected healthcare and frontline workers, which increases knowledge about the infection and enables direct prevention actions.

Diagnóstico do processo de berliner, comportamento elementar e modo de erro causadores de interrupções de energia elétrica

O desempenho humano tem sido estudado em face às limitações impostas ao ambiente e que refletem no desempenho do colaborador. Para que os erros humanos sejam minimizados é necessário que sejam analisados e propostas medidas mitigatórias. O objetivo do estudo é adicionar o tipo de erro "lapso" a estrutura proposta por Vilela (2013). Posteriormente, é realizada uma análise de agrupamentos para observar quais modos de falha, comportamento elementar e processo de Berliner que causaram mais interrupções de energia elétrica entre os anos de 1998 e 2009. Para tanto, a metodologia foi baseada em uma análise de agrupamentos a qual auxiliou na divisão dos erros humanos por grupos de características semelhantes, fornecendo assim uma identificação mais realística do comportamento humano que ocasionou o erro. Por conseguinte, essa pesquisa fornece suporte para uma proposição de soluções que possam contribuir para a redução dos erros humanos. O resultado da análise de agrupamento identificou os grupos 3 e 4 como os maiores ocasionadores de interrupções de energia elétrica. Também foi realizada a mensuração dos custos envolvidos na interrupção de energia elétrica, evidenciado o alto valor do faturamento perdido pela empresa no período estudado.