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Introdução: As patologias respiratórias são comuns na sociedade, principalmente quando relacionadas às crianças, em casos graves e sem o devido tratamento podem ser fatais. Devido a esta gravidade, é importante que se tenha o atendimento correto e cuidados adequados, e para isso, saber identificar a emergência respiratória é imprescindível, ainda mais em crianças, que se comunicam de várias formas além da fala. Objetivos: Destacar o papel do enfermeiro frente à assistência na urgência e emergência respiratória pediátrica; Identificar as principais emergências respiratórias pediátricas e destacar a atuação do enfermeiro e funcionamento da classificação de risco na pediatria. Material e métodos: Este estudo constituiu em uma pesquisa de revisão integrativa da literatura, utilizando-se bancos de dados digitais: Scientific Eletronic Library Online (SciELO), Centro Latino-Americano e do Caribe de Informação em Ciências da Saúde (LILACS) e National Library of Medicine (PubMed), como os seguintes descritores: emergência respiratória, classificação de risco, enfermagem pediátrica, urgência pediátrica. Foram incluídos artigos em inglês e português, a partir do ano de 2011 a 2021. Foi selecionado um total de 13 artigos que abordam o assunto proposto sobre a atuação do enfermeiro na emergência respiratória na pediatria e as principais patologias respiratórias na emergência. Resultados: O resultado foi disposto em quadro demonstrativo com os artigos encontrados para cada objetivo proposto, onde é evidente que as síndromes respiratórias ocupam o primeiro lugar nas emergências pediátricas, porém, não há especificação sobre qual patologia é a mais recorrente. A atuação do enfermeiro na classificação de risco é fundamental para a otimização do atendimento na emergência como um todo. O enfermeiro na emergência deve avaliar-classificar-decidir-agir, sempre de forma humanizada e atenta. Conclusão: Foi possível concluir que o enfermeiro atua de forma ativa no setor de urgência e emergência, seja na classificação de risco ou no cuidado após a admissão da criança com patologia respiratória, mas ainda faltam mais estudos que indiquem a prevalência de cada patologia respiratória na emergência pediátrica.

Site selection of health facilities is critical in ensuring universal access to basic healthcare services. However, in many low and middle-income countries (LMICs) like the Philippines, site selection is traditionally based on political and pragmatic considerations. Moreover, literature that demonstrates the application of facility location models in the Philippine healthcare setting remains scarce, and their usage in actual facility planning is even more limited. In this study, we proposed a variation of cooperative covering maximal models to identify the optimal location of primary care facilities. We demonstrated the feasibility of implementing such a model by using open source data on an actual city in the Philippines. Our results generated multiple candidate locations of primary care facilities depending on the equity and efficiency parameters. This approach could be used as one of the critical considerations in evidence-based, multi-criterion health facility location decisions of governments, and can also be adapted in other industries, given the model’s use of readily available open source datasets.

As an emerging market and research direction, cryptocurrencies and cryptocurrency trading have seen considerable progress and a notable upturn in interest and activity, even entering the market people without experience or sufficient knowledge. In addition, the tremendous volatility and the fact that this market never closes make the human factor affect crypto asset trading too much. Hence, in this project a cryptocurrency trading bot is developed. To be exact, the algorithm consists of two distinguishable parts: the bot itself and the backtesting. Notwithstanding that both parts departs from the analysis of financial markets in general, and cryptocurrencies in particular, both present clear differences in terms of code and pretext. On the one hand, the bot’s algorithm is used to trade in reality, specifically through the Binance exchange. Here the user plays risks their monetary capital. On the other hand, backtesting consists of verifying the trading strategy based on historical data. Backtesting serves, then, as validation of the strategy to be followed by the bot. Thus, all the necessary fundamentals to understand both the general cryptocurrency context and technical analysis relevant concepts are presented, along with a detailed explanation of the implemented algorithm and a proper analysis of the obtained results. Finally, further code improvements and new ideas to develop in the future are suggested, apart from presenting the code developed.