Evaluate the performance in the Semantic and Phonemic Verbal Fluency tests in relation to the cognitive components of clustering and switching and explore the changes in development in elementary school.Participants were 68 children from the 2nd to 5th grade of elementary school of a public school in the municipality of Santo André, divided into two groups, Learning Difficulty (LD) and Typical Development (TD).The Verbal Fluency tests were compared for the number of clusters, mean size of the clusters, and number of switches. All variables compared showed a statistically significant higher score for Semantic Verbal Fluency. Means and standard deviations of the same variables for year and group effect were realized in both Verbal Fluency tests. A statistically significant difference was observed only for the total number of clusters in the Semantic Verbal Fluency test for group effect, with the best performance of the TD group. A high correlation was observed between the total number of correct answers with the total number of clusters and number of switches in both Verbal Fluency tests. In addition, a correlation was observed between the total number of correct answers and the mean size of the clusters only in the Phonemic Verbal Fluency. Linear regression analysis showed greater variance for the total number of clusters, making it more predictable for performance in both verbal fluency tests.Verbal Fluency tests may be sensitive and predictive for the identification of possible differences in school performance associated with reading. Besides speech, VF works in reading comprehension, helping with lexical access. Since reading requires strategies for monitoring comprehension and making adjustments in case of incongruities, it is possibly also crucial for efficient access to information in successive order,3.Verbal Fluency Tests (VFT) assess a complex set of cognitive processes related to the production of fluent speech, lexical access, word knowledge, and auditory attention,5.VF can be measured using different cognitive tests. The most widely used are the phonemic verbal fluency (PVF) and the semantic verbal fluency (SVF) tests. Verbal Fluency (VF) tests were initially introduced to assess the global cognitive productivity of subjects with brain injuries, mainly frontal and temporal lobe injuries. They were later used by neuropsychology in the clinical field and research. Their assessment measure is sensitive to several cognitive functions and processes, such as memory, language, executive functions, and verbal aptitude. As they are easy and quick to apply, the VF tests have also been widely used in different age groups.Test content and application procedures may vary slightly. However, in general terms, participants are instructed to quickly recall words that begin with a letter  or belong to some semantic category . The time for evocations can range from 1 to 2 minutes, but 1 minute is usually a standard for application in adults. Some normative data are found in several languages, besides the expected performance by age group,7,8,9. As for the evocation of words in the SVF, there is a high dependence on the cognitive operations of the lexical-semantic network, including linguistic representation, semantic knowledge, verbal knowledge, and lexical access,10. Two cognitive components are employed as strategies for evoking words in the Verbal Fluency tests. The first can be evaluated through the total number and size of clusters, which measures the ability to recall words from the same semantic or orthographic subcategories related to semantic memory. The second component refers to the switch, the ability to change subcategories; therefore, related to cognitive flexibility and inhibitory control,11,12.Regarding executive control, processes such as monitoring, alternation, updating, and using new retrieval strategies are crucial for the retrieval of words in the PVF,14. The first study observed that the total number of clusters and switches increased significantly in both VF tests, which was not found in the mean size of clusters in the PVF test. In the second study, the mean size of the clusters increased due to age, but only in the SVF test. In summary, while the increase in VF indicates that it is related to continuous cognitive maturation, the second study emphasizes that this can be attributed to the development of more efficient executive search strategies, which can independently contribute more to the evocations of words than lexical maturation,14.Studies that assess the cognitive components of clustering and switching in a foreign language have increased and among international studies, two Israeli studies with healthy children found a developmental effect on clustering and switching scores.In the national context, few Brazilian studies still focus on assessing the cognitive components of clustering and switching in children.One of the Brazilian studies compared the performance of clustering and switching variables in healthy children from public and private schools in the SVF and PVF tests. There was a better score in SVF than PVF and a difference in performance between age groups, and the 11-12 years old group had the highest number of clusters and switches. This result was indicative of the progressive maturation of executive functions standardized the methodology to analyze the clustering and switching cognitive components in the SVF and PVF tests for the Brazilian population,11,17. In another study with healthy children with the standardization for the Brazilian population identified a different pattern of development in the VF tests (SVF and PVF) regarding the number of evocations and the clustering and switching components, with a higher prediction of the latter for performance in VF tests. Finally, the authors concluded that VF development depends on language, memory, and inhibitory control.Another study.Another study with a Brazilian sample evaluated two scoring method types for the clustering and switching components, namely, raw score and rates, the last one being the division of the variables total number of clusters, mean size of clusters, and the number of switches by the total number of evocations in the VF tests. In their sample with healthy children, differences were observed in the prediction results. In the raw scores analyses, the number of clusters, the size of the clusters, and the number of switches were predictors for the performance of the PVF test, while only the mean size of the clusters was a predictor in the rates analyses. The result favored the raw scores, which is the best evidence of validity.In a nutshell, there is a consensus that VF evolves with age differently in PVF and SVF, but the exact pattern of change in clustering and switching is still being investigated. The results of different studies corroborate in considering the SVF test easier than the PVF test, which indicates that other cognitive factors, such as cognitive effort and an active strategic search can affect VF differently throughout developmentThus, the present study aims to evaluate the performance in tests related to the clustering and switching cognitive components and which is the best predictive model for the performance in each VF test in second to fifth graders of elementary school with typical development and learning difficulties in a public school in the municipality of Santo André.nd to the 5th year of elementary in a public school with Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) [Elementary Education Development Index] 5.5 located in Santo André, participated in this project. The students were assessed from 2017 to 2019, and during that same period, some of the children were included in activities that complemented their reading program plan called Small-Step Learning to Read and Write (ALEPP). The responsible teachers indicated the inclusion due to the delayed acquisition of reading and writing, and this group was called the experimental group (learning difficulty - LD). Students without literacy delays were considered a control group . Given the low number of participants in the LD group in the school years, school years were grouped to reduce the difference in the sample distribution. Students were grouped into two groups per school year (2nd and 3rd year and 4th and 5th year), as shown in 2886946.Sixty-eight children of both sexes, aged 8-12 years, with age compatible with the school year, from the 2 tests, participants were asked to evoke words related to the letter P for a certain period (2 minutes) and later, words from the semantic category of animals. There is no maximum score in the VF tests since the maximum number of correct answers varies according to the total number of evocations performed in the stipulated period.The evaluation was carried out individually by previously trained evaluators, lasting approximately 90 minutes in an isolated room provided by the school. All responses in the VF were recorded and later transcribed. The order of application was the same for all children. The SVF test was performed first, followed by the PVF test. In the SVF  and PVF (letter P).Phonemic clusters are a set of successively generated words belonging to the same phonemic subcategories. In the PVF task, clusters are words that start with the same first two identical letters, rhymes, or are differentiated only by the vowel sound, keeping the first and last letters constant. Categories were assessed by independent judges to classify the animals not reported in the same study. Sixty-one students recruited by convenience among undergraduate and graduate students from the greater São Paulo region completed two online forms via the Google Forms platform. A total of 171 animals were classified and could be grouped by more than one characteristic to allow overlapping of the categories. For example, a “bee” has wings and could be categorized as an “animal with wings” and an “insect”. The forms raised the classification of the animals into six groups based on their characteristics, e.g., wild animal, domestic animal, farm animal, aquatic/semi-aquatic animal, winged animal, and insect.Semantic clusters were defined as the sets of words generated successively belonging to the same semantic subcategories presented in a study of the Brazilian sample, e.g., wild animals, aquatic animals, domestic animals, farm animals, birds, and insectsnd - 3rd and 4th - 5th years) were performed. Subsequently, simple and multiple linear regression was performed to evaluate the best model for the dependent variables total number of clusters, mean size of clusters, and the number of switches, in the overall VF performance. The collected data were statistically processed using the Jamovi program, version 1.6.23, adopting a 0.05 significance level.All the words evoked by the participants in each VF test were transcribed into an Excel spreadsheet in the order they were evoked. For the analysis of the VF tests, the total number of words evoked correctly were considered and, among the errors, words beginning with another letter, first names, state names (in the case of the PVF), and the other words that were not animal names (in the case of SVF). Moreover, repetitions, derivations of gender, and tense of the same word were also considered errors. Dependent variables were generated: the total number of clusters , the mean size of clusters , and the number of switches . Descriptive analyses (mean and standard deviation) of the dependent variables and the comparison between subjects (TD and LD) and between school years  = 7.13; p=0.008], but there were no statistically significant differences in the PVF test, as shown in The performance in the VF tests and in the variables total number of clusters, the mean size of clusters, and the number of switches for both VF tests (SVF and PVF) can be seen in . Only medium and high correlations will be reported below.Correlations were analyzed for the entire sample without separation by group type. Spearman correlations were performed to assess the relationship between the total number of words produced in the PVF and SVF tests and the use of different strategies. The size of the correlation coefficient was interpreted per the values established as 0 - 0.29 = low correlation, 0.3 - 0.49 = medium, and 0.5 - 1.0 = highA high correlation was observed between the total number of correct answers, the number of clusters, and the number of switches in both VF tests. Moreover, a correlation was observed between the total number of correct answers and the mean size of the clusters only in the PVF, as shown in Regressions were analyzed for the entire sample without separation by group type. Multiple linear regression was performed to evaluate the contributions of total clusters, the mean cluster size, and the number of switches in both VF tests. In the PVF test, the independent variables explain 88% of the performance variance. The Durbin-Watson fit index for this test was 1.87, while in the SVF test, the independent variables explain 74% of the performance variance .The Durbin-Watson index for multiple linear regression in the SVF test was 2.05. Therefore, simple linear regression analysis was performed to verify which independent variable was responsible for the index value in the SVF test. It was found that the mean cluster size was not the best predictor of performance in the SVF test (1%) .This study presented the performance of public elementary school second to fifth graders in the semantic and phonemic verbal fluency tests for the cognitive components of clustering and switching. The comparison of tests showed better performance in SVF than in PVF concerning the total number of clusters, mean size of clusters, and the number of switches. When compared between school years and group (TD and LD students), only the total number of clusters was higher in the group of students with typical development, which is a significant difference only in the SVF test. and the international literature,14. In international studies, one study did not include the number of switches in the analysis. However, its results for the total number of clusters and cluster size were also more significant in the SVF test. Another study showed a more significant number of clusters and switches for the SVF. However, the size of the clusters was more significant in the PVF test. According to the literature, the PVF test presupposes more significant cognitive effort because it requires a very active strategic search,25. Regarding the total number of clusters, we found a statistically significant group effect in the SVF test, indicating the better performance of the TD group. This result points to a temporal course of developing the PVF and SVF. The lexical-semantic access skills, established at around five years of age, and an effective search processing for this knowledge is the main factor in the SVF, while the development of strategic skills, such as alternation, are the main factors in the PVF,16. Furthermore, the difference in performance observed in the TD group only in the SVF corroborates that this ability develops before the PVF and that the LD group may have had difficulty accessing lexical-semantic networks.The differences between the tests regarding the total number of clusters, mean size of clusters, and switches in the SVF test were also found in a Brazilian study,11,26. In the present study, the total number of correct answers in the SVF test showed a positive correlation with the number of clusters and switches, which agrees with a national study in Brazilian Portuguese and other languages,27.The correlations regarding the clustering and switching cognitive components with the total number of correct answers in the FV tests showed that both components are associated with the total number of correct answers in the SVF and PVF, suggesting that phonemic analysis, semantic categorization, and cognitive flexibility must be considered in the variability of the number of evocations produced. Moreover, two studies in the Hebrew language also showed a positive correlation between the size of the clusters and the total number of correct answers in the SVF,14. It is believed that the linguistic-cultural differences between the different languages, including Brazilian Portuguese, may be responsible for this variation.The correlation between the total number of correct answers and the mean size of clusters varied between the tests. It was high in the PVF and only medium in the SVF. Studies in other non-anglophone languages have reached a similar result. A study with healthy adults fluent in German showed a positive correlation between the mean size of the clusters and the SVF test and the international literature because in order to have a greater number of switches, it is necessary to reduce the size of the clusters,26. This finding shows the need to balance these strategies already in childhood. Moreover, the influence of the total number of clusters and mean size of clusters in the VF tests were identified, and concluded that the total number of clusters is more consistent than the size of the clusters due to 74% and 49% variance in the SVF test and PVF respectively. This explanation agrees with the high correlation between the total number of correct answers and the total number of clusters observed in both tests in the present study.The negative correlation of the number of switches with the mean size of clusters in the SVF test observed in the present study agrees with a Brazilian study,19,26,27. For good performance in the PVF test, “the components of executive functions, such as flexibility, strategic retrieval, and inhibition, are more important than those related to semantic memory and lexicon size”:72.The total number of correct answers in the PVF test showed a positive correlation with the total number of clusters, the mean size of clusters, and the number of switches. This result was also observed in the studies presented,16. However, the variable mean size of clusters had lower predictive power, which is a result consistent with Brazilian Portuguese,19 and Hebrew studies.Multiple linear regression indicated that the total number of clusters, the mean cluster size and the number of switches are predictors of performance in VF tasks (75% for SVF and 85% for PVF). The total number of clusters was highly predictive for the two VF tests, which agrees with other studies. Switch is a component related to flexibility, evocation, and the use of strategies and inhibition, which are part of the executive functions with the peak of late maturation at 11 - 12 years of age. We can only infer that these functions are poorly developed in the present study population. The effect of age and other cognitive functions, such as memory and language development, may have contributed to this result since the sample comprises children with typical development and learning difficulties.Although the highest percentage of variance in the number of switches was not observed in the present study, especially in PVF, another study showed a high variance (84%) of this cognitive component, suggesting that the switching strategy may be predominant in evoking words with phonological principlesThe present study evaluated the cognitive components of clustering and switching in public school children with typical development and learning difficulties. It was observed that the clustering and switching components are essential strategies for analyzing VF tests. The variables showed statistically significant differences between the groups, with worse performance in students with learning difficulties only for the variable total number of clusters in the SVF test. Furthermore, they showed high variance in predicting performance in both VF tests and good tolerance to each other. The total number of clusters was the measure that best managed to predict the performance in the VF tests. However, the present and showcased studies revealed that cognitive flexibility, observed in the number of switches, associated with the total number of clusters might be the best strategy to predict performance in VF tests.,16,18,19 and international,25,26,27, levels, suggesting the need for further studies to assess the development of VF in children with learning difficulties. This study has limitations. The TD and LD groups were not equally represented, which is the main limitation of this work. Moreover, another limitation of the study was to consider only the teachers’ referrals as a criterion for the LD group. Despite this, the study showed that it was possible to differentiate the performances in the VF tests between the LD and TD groups, however, only in the Semantic Fluency test for the variable total number of clusters, which is the only variable that differentiated children with and without learning difficulties.Most studies reported here were conducted with the child population with typical development at the national . Além da fala, a FV atua na compreensão de leitura sendo auxiliar no acesso lexical e, uma vez que a leitura exige estratégias para monitoramento da compreensão e realização dos ajustes em caso das incongruências, possivelmente é importante também para o acesso eficiente das informações em ordem sucessiva,3.Os testes de Fluência verbal (TFV) avaliam um complexo conjunto de processos cognitivos relacionados com a produção da fala fluente, acesso lexical, conhecimento de palavras e atenção auditiva,5.A FV pode ser medida por meio de diferentes testes cognitivos, sendo que os mais utilizados são teste de fluência verbal fonêmica (FVF) e teste de fluência verbal semântica (FVS). Os testes de Fluência Verbal (FV) foram inicialmente introduzidos como uma medida da avaliação da produtividade cognitiva global de sujeitos com lesões cerebrais, principalmente lesionados de lobo frontal e temporal. Posteriormente passaram a ser utilizados pela neuropsicologia também no campo clínico e nas pesquisas. Sua medida de avaliação é sensível a diversas funções e processos cognitivos como memória, linguagem, funções executivas e aptidão verbal. Por serem de fácil e rápida aplicação, os testes de FV têm sido bastante utilizados também em diferentes grupos etários.O conteúdo dos testes e os procedimentos da aplicação podem variar um pouco, mas em termos gerais, os participantes são instruídos a evocar rapidamente palavras que se iniciam com um tipo de letra  ou que pertencem a alguma categoria semântica . O período para as evocações podem variar entre 1 a 2 minutos, mas 1 minuto costuma ser um padrão para a aplicação em adultos. Há dados normativos em diversas línguas, bem como o desempenho esperado por faixa etária,7,8,9. Já para a evocação de palavras na FVS, há alta dependência das operações cognitivas da rede léxico-semântica, dentre elas, representação linguística, conhecimento semântico, conhecimento verbal e acesso lexical,10. Existem dois componentes cognitivos utilizados como estratégias nas evocações de palavras nos testes de Fluência Verbal. O primeiro pode ser avaliado por meio do número total e tamanho dos clusters, que mensura a habilidade da evocação de palavras das mesmas subcategorias semânticas ou ortográficas, relacionada à memória semântica. O segundo componente se refere ao switch, habilidade de troca de subcategorias, logo, relacionado à flexibilidade cognitiva e controle inibitório,11,12.No que se refere ao controle executivo, processos como o monitoramento, alternância, atualização, além da utilização de novas estratégias de recuperação são considerados determinantes para a recuperação de palavras na FVFclustering e switching em língua estrangeira têm aumentado em número e entre os estudos internacionais, dois estudos israelenses com crianças saudáveis verificaram efeito de desenvolvimento nas pontuações de clustering e switching,14. O primeiro estudo observou que o número total de clusters e o número de switches aumentaram significativamente em ambos os testes de FV, mas o mesmo não foi encontrado no tamanho médio dos clusters no teste de FVF. No segundo estudo o tamanho médio dos clusters aumentou em função da idade, mas apenas no teste de FVS. Em resumo, enquanto o aumento na FV indica ser relacionado com uma contínua maturação cognitiva, o segundo estudo ressalta que isso pode ser atribuído ao desenvolvimento das estratégias executivas de buscas mais eficientes, que de forma independente, podem contribuir mais para as evocações de palavras do que a maturação lexical,14.Estudos que avaliam os componentes cognitivos de clustering e switching em crianças.No contexto nacional ainda são poucos os estudos brasileiros voltados para a avaliação dos componentes cognitivos de clustering e switching em crianças saudáveis da escola pública e particular nos testes de FVS e FVF. Observou-se melhor pontuação em FVS do que a FVF e uma diferença no desempenho entre os grupos etários, sendo que o grupo de 11 e 12 anos apresentou o maior número de clusters e de switches. Esse resultado foi indicativo da progressiva maturação das funções executivas.Um dos estudos brasileiros comparou o desempenho das variáveis de  realizou a padronização da metodologia para analisar os componentes cognitivos clustering e switching nos testes de FVS e FVF para a população brasileira,11,17. Em outro estudo com crianças saudáveis com a padronização para a população brasileira, foi verificado que ocorre um padrão de desenvolvimento diferente nos testes de FV (FVS e FVF) no que diz respeito ao número de evocações e nos componentes de clustering e switching, ocorrendo uma maior predição do último para o desempenho nos testes de FV. Por fim, as autoras concluíram que o desenvolvimento da FV é mostrado depender da linguagem, memória e controle inibitório.Outro estudoclustering e switching, a saber, valor bruto e taxas, sendo a última, a divisão das variáveis número total de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches pelo número total de evocações nos testes de FV. Em sua amostra com crianças saudáveis, observou-se diferenças nos resultados de predição. Nas análises de valores brutos, o número de clusters, o tamanho dos clusters e o número de switches, foram preditores para o desempenho do teste de FVF, enquanto que nas análises de taxas, apenas o tamanho médio dos clusters foi preditor. O resultado favoreceu o uso da pontuação bruta tendo esta a melhor evidência de validade.Outro estudo com amostra brasileira avaliou dois tipos de método de pontuação para os componentes de clustering e switching ainda é objeto de investigação. Os resultados de diferentes estudos corroboram em considerar o teste de FVS mais fácil que o teste de FVF, o que indica que outros fatores cognitivos, tais como esforço cognitivo e uma busca estratégica ativa podem afetar de forma distinta a FV ao longo do desenvolvimento.Em resumo, há um consenso que a FV evolui com idade de forma diferente na FVF e na FVS, porém o exato padrão da mudança nos clustering e switching e, avaliar qual é o melhor modelo preditivo para o desempenho em cada um dos testes de FV em alunos do 2º ao 5º ano do ensino fundamental I com o desenvolvimento típico e com dificuldade de aprendizagem de uma escola pública do município de Santo André.Portanto, o objetivo do presente estudo é avaliar o desempenho nos testes de relação aos componentes cognitivos de  localizada no município de Santo André. Os alunos passaram pela avaliação entre 2017 e 2019 e nesse mesmo período, algumas das crianças foram incluídas nas atividades complementares ao seu plano do programa de leitura chamado Aprendendo a Ler e Escrever em Pequenos Passos (ALEPP). A inclusão se deu pela indicação das professoras responsáveis, em função do atraso na aquisição da leitura e escrita, sendo esse grupo denominado como grupo experimental (dificuldade de aprendizagem - DA). Alunos sem atrasos na alfabetização foram considerados grupo controle (desenvolvimento típico - DT). Observando o baixo número de participantes do grupo DA nos anos escolares, optou-se em agrupar os anos escolares objetivando diminuir a diferença da distribuição amostral. Os alunos foram agrupados em dois grupos de acordo com ano escolar (2o e 3o ano e 4o e 5o ano) conforme 2886946.Nesse projeto participaram 68 crianças de ambos os sexos, com idades entre 8 - 12 anos, com idade compatível ao ano escolar, do 2º ano ao 5º ano do ensino infantil de uma escola pública com Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) 5.5 foi solicitado que durante um determinado período de tempo (2 minutos) os participantes evocassem palavras, relacionadas à letra P e, num outro momento, palavras da categoria semântica de animais. Não há pontuação máxima nos testes de FV, pois, o máximo de acerto varia de acordo com o total de evocações realizadas no período estipulado.A avaliação foi realizada individualmente por avaliadores previamente treinados com duração de aproximadamente 90 minutos numa sala isolada disponibilizada pela escola. Todas as respostas no FV foram gravadas e transcritas posteriormente. A ordem de aplicação foi a mesma para todas as crianças, sendo primeiramente realizado o teste de FVS e logo em seguida, o teste de FVF. Nos testes de FVS (animais) e FVF (letra P)Clusters fonêmicos são considerados um conjunto de palavras geradas sucessivamente que pertencem às mesmas subcategorias fonêmicas. Na tarefa de FVF, os clusters são considerados palavras que iniciam com as mesmas duas primeiras letras iguais, rimas ou que se diferenciam apenas pelo som da vogal, mantendo as primeiras e últimas letras constantes.clusters semânticos os conjuntos de palavras geradas sucessivamente pertencentes às mesmas subcategorias semânticas apresentadas em um estudo de com a amostra brasileira, e.g. animais selvagens, animais aquáticos, animais de ambiente doméstico, animais de criação, aves e insetos. A fim de classificar os animais não relatados no mesmo estudo, foi realizada uma avaliação própria de categorias com juízes independentes. Os preenchimentos de 02 formulários online foram realizados via plataforma Google Forms por 61 estudantes recrutados por conveniência entre estudantes de graduação e de pós-graduação da região da grande São Paulo. Um total de 171 animais foram classificados podendo ser agrupados por mais de uma característica a fim de permitir sobreposição das categorias. Por exemplo, “abelha” tendo asas, poderia ser categorizada como “animal com asas” e “inseto”. Os formulários levantaram as formas de classificação dos animais em 06 agrupamentos baseados em suas características i. e. Animal selvagem, animal doméstico, animal de criação, animal aquático / semiaquático, animal com asas e insetos.Foram considerados clusters (soma de todos clusters), tamanho médio dos clusters  e número de switches .Transcreveram-se em planilha Excel todas as palavras evocadas pelos participantes em cada teste de FV, na ordem em que foram evocadas. Para a análise dos testes de FV, foram considerados o número total de palavras evocadas corretamente e entre os erros, foram computadas palavras iniciadas por outra letra, nomes próprios, nomes de estados (no caso da FVF) e, as demais palavras que não eram nomes de animais (no caso da FVS). Além disso, as repetições, sendo derivações de gênero e tempo verbal da mesma palavra, também foram consideradas erros. Foram geradas variáveis dependentes: o número total de o - 3o ano e 4o - 5o). Posteriormente, foi realizada regressão linear simples e múltipla a fim de se avaliar o melhor modelo para as variáveis dependentes número total de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches, no desempenho geral na FV. Os dados recolhidos foram tratados estatisticamente por meio do programa Jamovi versão 1.6.23 e o nível de significância adotado foi de 0,05.Foram realizadas análises descritivas (média e desvio-padrão) das variáveis dependentes e comparação entre sujeitos (DT e DA) e entre ano escolar  podem ser observados na clustering e switching. As comparações dos grupos em relação ao desempenho geral e outras métricas psicológicas foram descritos anteriormente. A variável número total de clusters, apresentou melhor desempenho do grupo DT em comparação com o grupo DA, conforme diferença estatisticamente significante para efeito de grupo no teste de FVS , mas não ocorreram diferenças estaticamente significantes no teste de FVF, conforme clusters e número de switches em ambos os testes de FV.O desempenho nos testes de FV e nas variáveis número total de . A seguir serão reportadas apenas correlações médias e altas.As correlações foram analisadas para amostra inteira sem separação por tipo de grupo. Realizaram-se correlações de Spearman para avaliar a relação entre o número total de palavras produzidas nos testes de FVF e FVS e o uso de diferentes estratégias. A magnitude do coeficiente de correlação foi interpretada de acordo com os valores estabelecidos como 0 a 0,29 = correlação baixa; 0,3 a 0,49 = média e 0,5 a 1,0 = altaclusters e número de switches em ambos os testes de FV. Além disso, foi observada correlação entre o total de acerto com a média de tamanho dos clusters apenas na FVF, conforme Observou-se correlação alta no total de acertos com o número total de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches em ambos os testes de FV. No teste de FVF as variáveis independentes explicam 88% da variância no desempenho. O índice de ajuste Durbin-Watson para este teste foi 1,87 enquanto que no teste de FVS as variáveis independentes explicam 74% da variância no desempenho   .clustering e switching. A comparação dos testes mostrou melhor desempenho na FVS do que em FVF no número total de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches. Quando comparado entre anos escolares e grupo  apenas o número total de clusters foi maior no grupo de alunos com desenvolvimento típico, sendo isso uma diferença significante apenas no teste FVS.Este estudo apresentou o desempenho das crianças do 2º ao 5º ano do ensino fundamental da rede pública nos testes de fluência verbal semântica e fonêmica para os componentes cognitivos de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches no teste de FVS foi também encontrada em estudo brasileiro e na literatura internacional,14. Nos estudos internacionais, um estudo não incluiu o número de switches na análise, mas seus resultados do número total de clusters e tamanho dos clusters também foram maiores no teste de FVS. Outro estudo apresentou maior número de clusters e switches para a FVS, porém, o tamanho dos clusters foi maior no teste de FVF. De acordo com a literatura, o teste de FVF exige maior esforço cognitivo por exigir uma busca estratégica mais ativa,25. Em relação ao número total de clusters, encontramos um efeito de grupo estatisticamente significante no teste de FVS, indicando melhor desempenho do grupo DT. Esse resultado aponta para um curso temporal de desenvolvimento da FVF e FVS, sendo que as habilidades de acesso léxico-semântico, que começam a se estabelecer por volta dos 05 anos de idade, bem como um processamento de busca eficaz a esse conhecimento é principal fator na FVS, enquanto que o desenvolvimento de habilidades estratégicas, como alternância, são fatores principais na FVF,16. Além disso, a diferença de desempenho observada no grupo DT apenas na FVS corrobora que esta habilidade se desenvolve anteriormente à FVF, e que o grupo DA pode ter tido dificuldade no acesso às redes léxico-semânticas.As diferenças entre os testes em relação ao número total de clustering e switching com o total de acertos nos testes de FV mostraram que ambos componentes estão associados ao número total de acertos tanto na FVS quanto na FVF, sugerindo que tanto a análise fonêmica, categorização semântica e, a flexibilidade cognitiva, devem ser levadas em consideração na variabilidade do número de evocações produzidas,11,26. No presente estudo, o total de acertos no teste de FVS apresentou correlação positiva com o número total de clusters e número de switches, o que está de acordo com um estudo nacional no idioma português brasileiro e também de outras línguas,27.As correlações apresentadas em relação aos componentes cognitivos clusters variou entre os testes, sendo alta na FVF e apenas média na FVS. Estudos em outras línguas, que não pertencem entre as anglófonas, chegaram ao resultado similar. Um estudo com adultos saudáveis fluentes no idioma alemão apresentou correlação positiva entre o tamanho médio dos clusters e o teste de FVS. Além disso, dois estudos no idioma hebraico também apresentaram correlação positiva entre o tamanho dos clusters com o total de acertos na FVS,14. Acredita-se que as diferenças linguístico-culturais dos diferentes idiomas incluindo o Português brasileiro podem ser responsáveis por essa variação.A correlação entre o total de acertos e tamanho médio dos switches com o tamanho médio dos clusters no teste de FVS observada no presente estudo está de acordo com um estudo brasileiro e na literatura internacional, pois para que se ocorra um número maior de switches, é necessário que se diminua o tamanho dos clusters,26. O que demonstra a necessidade de um balanceamento dessas estratégias já na infância. Além disso, foi verificado a influência do número total de clusters e tamanho médio dos clusters nos testes de FV e concluíram que o número total de cluster é mais consistente que o tamanho dos clusters devido 74% e 49% da variância desse no teste de FVS e FVF respectivamente. Essa explicação está de acordo com a correlação alta para o total de acertos e número total de clusters observada em ambos os testes no presente estudo.A correlação negativa do número de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches, esse resultado também foi observado nos estudos apresentados,19,26,27. Para o bom desempenho no teste de FVF, “os componentes das funções executivas de flexibilidade, recuperação estratégica e inibição, são mais importantes que os relacionados à memória semântica e tamanho do léxico”:72.O total de acertos no teste de FVF apresentou correlação positiva com o número total de clusters, tamanho médio dos clusters e número de switches são preditores do desempenho nas tarefas de FV (75% para FVS e 85% para FVF). O número total de clusters mostrou-se ser mais preditivo para os dois testes de Fluência Verbal, o que está de acordo com outros estudos,13, porém a variável tamanho médio dos clusters obteve menor poder preditivo, sendo esse um resultado coerente com os estudos em português brasileiro,19 e no idioma hebraico.A regressão linear múltipla indicou que o número total de . Switch é um componente relacionado com flexibilidade, evocação e com uso de estratégias e inibição que fazem parte das funções executivas com o pico de maturação tardia aos 11 - 12 anos. Podemos apenas inferir que essas funções estão pouco desenvolvidas na população do presente estudo. O efeito de idade e outras funções cognitivas, tais como memória e o desenvolvimento da linguagem em geral podem ter contribuído com esse resultado uma vez que a amostra está composta pelas crianças com desenvolvimento típico e com dificuldade de aprendizagem.Ainda que não se tenha observado a maior porcentagem da variância no número de switches no presente estudo, principalmente na FVF, outro estudo mostrou alta variância (84%) desse componente cognitivo, sugerindo que a estratégia de switching possa ser predominante nas evocações de palavras com princípios fonológicosclustering e switching em crianças da escola pública com desenvolvimento típico e com dificuldade de aprendizagem. Foi observado que os componentes de clustering e switching, são importantes estratégias para a análise nos testes de FV. As variáveis apresentaram diferenças estatisticamente significante entre os grupos, com pior desempenho em alunos com dificuldade de aprendizagem apenas para a variável número total de clusters no teste de FVS. Além disso, apresentaram alta variância para predizer o desempenho em ambos os testes de FV, e boa tolerância entre si. O número total de clusters foi a medida que melhor conseguiu predizer o desempenho nos testes de FV, embora foi observado no presente estudos e nos apresentados, que a flexibilidade cognitiva, observada no número de switches associada ao número total de clusters pode ser a melhor estratégia para predizer o desempenho nos testes de FV.No presente estudo foram avaliados os componentes cognitivos de ,16,18,19 e internacional,25,26,27, sugerindo a necessidade de novos estudos que avaliem o desenvolvimento da FV na população infantil com dificuldade de aprendizagem. Este estudo possui limitações. Os grupos DT e DA, não foram igualmente representados, o que configura limitação principal deste trabalho. Além disso, outra limitação do estudo foi considerar apenas os encaminhamentos das professoras como critério para o grupo DA. Apesar disso, o estudo mostrou que foi possível diferenciar os desempenhos nos testes de FV entre os grupos DA e DT, porém, apenas no teste de Fluência Verbal Semântica para a variável número total de clusters. Sendo a única variável que se mostrou capaz de diferenciar crianças com e sem dificuldade de aprendizagem.A maioria dos estudos aqui relatados foram realizados com a população infantil com desenvolvimento típico no nível nacional


Apesar de progresso significativo na melhoria da qualidade do tratamento de doenças cardiovasculares, lacunas persistem em termos de falha na adesão às recomendações de diretrizes.Get with the guidelines® da American Heart Association sobre a adesão às diretrizes para síndrome coronária aguda (SCA), fibrilação atrial (FA) e insuficiência cardíaca (IC). Este estudo avalia os efeitos da implementação de um programa de melhoria da qualidade adaptado do Programa  Avaliamos dados demográficos, medidas de qualidade, e desfechos em curto prazo em pacientes com SCA, FA, e IC incluídos no programa Boas Práticas em Cardiologia (BPC) entre 2016 e 2022. Este estudo incluiu 12167 pacientes em 19 hospitais no Brasil. A idade média foi 62,5  anos, 61,1% eram do sexo masculino, 68,7% apresentaram hipertensão, 32% diabetes mellitus, e 24,1% dislipidemia. Os escores médios compostos tiveram desempenho sustentável entre o período inicial e o último trimestre do seguimento: 65,8±36,2% a 73± 31,2% para FA ; 81,0± 23,6% a 89,9 ± 19,3% para IC , e de 88,0 ± 19,1 a 91,2 ± 14,9 para SCA . O programa BPC é um programa de melhoria de qualidade no Brasil, em que dados em tempo real, obtidos usando métricas de diretrizes de cardiologia, foram implementados, resultando em uma melhora global no manejo da FA, IC e SCA. O programa é liderado de maneira colaborativa pelo Hospital do Coração (HCor), pela Sociedade Brasileira de Cardiologia (SBC), pela American Heart Association (AHA), e pelo Ministério da Saúde, e visa melhorar o tratamento da DCV adaptando programas de melhoria da qualidade do programa Get With The Guidelines®.6A doença cardiovascular (DCV) impõe um peso econômico e de saúde significativo no Brasil, sendo que o país apresenta uma das taxas de mortalidade mais altas por DCV no mundo, comparável com a China e o Leste Europeu.O programa BPC no Brasil é o primeiro exemplo em que três programas de qualidade, adaptados da AHA, são iniciados simultaneamente fora dos Estados Unidos. Especificamente, o programa visa a melhora do cuidado da síndrome coronária aguda (SCA), da insuficiência cardíaca (IC), e da fibrilação atrial (FA). Seus objetivos incluem: (1) descrever as características, o tratamento hospitalar e os desfechos de pacientes admitidos em hospitais públicos no Brasil, (2) avaliar a efetividade dos programas de melhoria da qualidade no tratamento e nos desfechos, e (3) explorar e otimizar as estratégias de melhoria da qualidade no sistema de saúde brasileiro. Este artigo apresenta os desfechos e os resultados do programa BPC, com o objetivo de identificar outras oportunidades para melhoria da qualidade e orientar o desenvolvimento de estratégias e ferramentas efetivas para melhorar os desfechos cardiovasculares no Brasil.2O programa BPC é uma iniciativa de melhoria da qualidade com um registro nacional com foco nas medidas da qualidade do tratamento da SCA, IC e FA . Um procOs dados coletados incluíram variáveis demográficas, informações pré-hospitalares, diagnóstico e tratamento na internação atual, tratamento medicamentoso, eventos clínicos durante a internação, orientação de alta, e diagnóstico de alta.American College of Cardiology /American Heart Association. Medidas de desempenho para cada condição crítica foram analisadas para cada centro antes e após a participação no programa BPC , ou mediana (quartis). A avaliação do escore composto foi realizada usando um modelo linear de efeitos mistos com efeito do tempo polinomial (trimestre) e interceptos e inclinação aleatórios. Modelos com polinomiais de grau 1 a 5 foram justados e o melhor modelo usado com base nos critérios de Akaike. Componentes binários do último trimestre foram comparados com medidas basais usando a regressão logística mista, com intercepto aleatório ao centro.O nível de significância foi estabelecido em 0,05 em todos os testes. O programa R (http://www.R-project.org) foi usado para as análises.De março 2016 a novembro 2022, um total de 12167 pacientes com diagnóstico de SCA, IC, ou FA foram incluídos de 19 instituições de diferentes regiões do Brasil, principalmente nordeste e sudeste. Os dados demográficos e clínicos da população total de pacientes, que incluiu 2503 pacientes com FA, 3574 pacientes com IC, e 6090 pacientes com SCA estão apresentadas na A A 9O Brasil apresenta um dos maiores sistemas de saúde público em termos de cobertura populacional, embora a qualidade da assistência oferecida pelo sistema seja frequentemente desafiada. A mortalidade hospitalar por doenças cardiovasculares no Brasil é ainda alta, e programas robustos de melhoria da qualidade são desejáveis e necessários. Programas como o GWTG mostraram serem capazes de melhorar o valor da assistência à saúde, identificando lacunas críticas, promovendo intervenções de melhoria de qualidade, medindo a taxa e o grau de mudança, e identificando o potencial para novas medidas de qualidade com base em resultados científicos.2 são coordenadas pelo grupo administrador do projeto. Elas incluem checklists e lembretes, webinars, relatórios automáticos e em tempo real por banco de dados eletrônico, materiais educativos, reuniões trimestrais para auditoria, feedback e reconhecimento, e treinamento de hospitais em metodologias para melhoria da qualidade para a implementação de ciclos rápidos de melhoria utilizando ferramentas promovidas pelo Institute for Healthcare Improvement que possibilitam que os hospitais desenvolvam planos de ação para alcançar a melhoria desejada.Desde seu início, a estratégia do programa BPC de 1) gerar novos conhecimentos, 2) identificar oportunidades de melhoria, 3) priorizar ações, e 4) implementar melhorias com base em evidência são valiosas para as instituições participantes. Uma vez identificadas a partir da análise dos indicadores, as intervenções propostasPor ser um estudo de registro do mundo real, o programa BPC oferece uma informação abrangente do desempenho e da qualidade. Durante esse período, observamos uma melhoria geral a cada trimestre no cuidado baseado em evidência para FA, SCA e IC.10 Embora isso represente um cenário favorável para os programas universitários, houve oportunidade para a melhoria de indicadores de desempenho como visto com a prescrição de BRA/IECA na alta hospitalar dos pacientes com DSVE e prescrição de antagonista de aldosterona pós-alta hospitalar. Um dado interessante foi que a prescrição de BRA/IECA na alta foi consideravelmente mais baixa em comparação ao programa GWTG.7 Observou-se boa adesão aos bloqueadores de receptor de aldosterona.Hospitais universitários selecionados para o programa BPC tinham experiência prévia no manejo de paciente com IC. Isso explica seu melhor desempenho basal, com maior adesão às medidas de desempenho em comparação ao registro BREATHE.China Patient-centered evaluative Assessment of Cardiac Events Retrospective Study of Heart Failure) conduzido na China,11 os pacientes do programa BPC eram mais jovens, tinham maior probabilidade de serem do sexo feminino, e apresentavam maiores taxas de hipertensão e diabetes.Em comparação ao estudo PEACE 5r-HF  em comparação ao programa BPC . Entre os candidatos elegíveis com IC e fração de ejeção reduzida, as taxas de prescrição de betabloqueadores foram de 46,2% na China e 91,9% no Brasil e de antagonistas de receptores de aldosterona foram 64,2% na alta na China em comparação a 82,8% no Brasil. A avaliação da Fração de Ejeção do Ventrículo Esquerdo (FEVE) é uma medida de qualidade fundamental no tratamento de pacientes com IC,14 A hipertensão e o diabetes foram mais frequentes em nossa série. Como esperado, tivemos menos casos de novos diagnósticos de FA, uma vez que pacientes em tratamento ambulatorial também foram incluídos na análise.O escore composto basal para FA no programa BPC foi bem similar ao relatado recentemente no estudo chinês.17 uma alta adesão à terapia com varfarina seria esperada, utilizando o TP/INR como controle do tratamento durante o acompanhamento.Observou-se uma melhora marcante na determinação do escore HAS-BLED e na prescrição de estatina. Seguindo as recomendações de diretrizes,10 Nossos pacientes eram mais jovens, e com uma maior proporção de mulheres. Hipertensão, diabetes, dislipidemia, e infarto do miocárdio prévio foram mais prevalentes em nossa série. Nossos resultados também foram diferentes de um registro nacional prévio conduzido no Brasil. Na população do nosso programa de BPC, tivemos mais pacientes com infarto do miocárdio que pacientes com angina instável.18Em relação à SCA, nossos dados diferiram-se aos do estudo chinês.A taxa de prescrição de aspirina na alta foi de 96,2%, que é comparável a de diferentes países como o Reino Unido  e a Suécia .21Ainda, a taxa de uso de betabloqueadores na alta foi 88,6%, também comparável à do Reino Unido  e da Suécia .6 tivemos taxas similares de desempenho, superiores a 90% de adesão às medidas de desempenho. Uma exceção foram as taxas de uso de BRA/IECA na alta hospitalar para pacientes com FEVE <40% no BPC.A comparação dos resultados do programa BPC com uma série do GWTG para SCA publicada,22 dados da SCA do programa BPC revelaram melhor desempenho, em termos de prescrição de aspirina, IECA/BRA, betabloqueadores e estatinas.Em comparação ao projeto CCC-ACS da China,Também encontramos um aumento nas taxas de prescrição de betabloqueadores e estatinas na alta durante o estudo.Há várias limitações do programa BPC que podem ter impacto sobre os resultados. A participação foi voluntária, e hospitais públicos terciários foram incluídos no estudo. Apesar de se haver planejado a coleta de dados de pacientes consecutivos, isso não foi sempre possível. Ainda, pelo fato de os serviços de emergência serem prestados em unidades de emergência no Brasil, não tivemos acesso a esses dados antes que o paciente chegasse no hospital. Por fim, mais estudos são necessários para avaliar medidas de desempenho e variância na qualidade entre os hospitais.O programa BPC é um programa de melhoria de qualidade no Brasil, em que dados em tempo real, derivados de diretrizes de cardiologia, foram implementados, com uma melhora global no manejo da FA, IC e SCA.HCor - Camila PP Toth, Camila RL Andretta, Denila B Silva, Erica DM Morosov, Patricia Vendramin, Suzana A Silva, Viviane B Campos; Brazilian Society of Cardiology - David Brasil, Fernanda Consolim, Fernando Bacal, Leandro I Zimerman; HC-UFU- Uberlânda, MG: Elmiro Resende (PI). Adriadne J Bertolin, Aguinaldo C Silva, Daniel B Oliveira ,Elaine F Silveiro, Fernanda R Souza, Poliana R Alves, Silvana F Andrade; IC-DF- Brasília, DF: Vitor S Barzilai (PI) Diego M Mesquita, Kaytiussia R Sena, Kenzo W Fernandes, Klícia BB Matioli, Rayane MC Lacourt, Ruanna M Rodrigues, Thaynara AS Silva; Santa Lúcia Hospital - Poços de Caldas, MG: Frederico TCD Orto (PI), Gislayne R Ribeiro, Luciana AP Andrade, Raquel Lopes, Ricardo R Bergo; HC-UEL - Londrina, PR: Manoel F Canesin (PI), Alessandra L Boçois, Daniela O Anjos, Fábio M Sekiyama, Fernando H Curan, Fabrício Furtado, Glaucia S S Maier, Juliana TM Lima, Lucas S Mello, Mayara CS Santos , Priscila B Ferreira, Vinícius AB Beleze; Ana Nery Hospital - Salvador, BA: Luiz CS Passos (PI), Marco AV Guedes (PI), Aline GB Jesus, Daniela C Dorta, Giedre A Ribeiro, Julia C Braga, Lucas H Oliveira, Marina B Martins, Osvaldo MS Neto, Ramana A Rangel, Rodrigo MV Melo, Rosane F Estevão, Tainara Cerqueira, Vitor C Fontes, William Carvalho; HC-UFMG - Belo Horizonte, MG: Luiz G Passaglia (PI), Ana CC Rios, Carolina T Cunha, Darkiane Ferreira, Gísia B Teodoro, Érika N Oliveira, Flávia M Mendes, Monique Rocha, Priscila T Paiva; São Paulo Hospital/ UNIFESP - São Paulo, SP: Andressa A Guerrero, Debora L Junqueira, Enia L Coutinho, Gabriela D Moura, Livia TC Bezerra, Lucia Coutinho; Pedro Ernesto Hospital - UERJ - Rio de Janeiro, RJ: Erika M Campana, Maria E Magalhães, Pedro Spineti, Simone Offrede; Rocio Hospital - Campo Largo, PR: Cesar O L Dusilek (PI), Daniele K Pokes. Fundação HC Gaspar Vianna - Belém, PA: Kleber RP Pereira (PI), Vitor BT Holanda (PI), Ana CAY Frazão, Christielaine V Zaninotto, Fabíola L Rolim, Fausto F Lobo, Louise SSV Boas, Luana S Freitas, Renata C Nunes, Rosana M Silva, Sheila Santos, Tácio SG Amoras, Yuri P Silva; Messejana Hospital - Fortaleza, CE: João DS Neto (PI), Dafne L Salles. Lia R Menezes, Lorena C Souza, Maria G V Sobral, Vera L Mendes, Viviane M Alves; Santa Casa Macéio - Macéio, AL: Maria A M Silva (PI), Flávia R S Araújo, Ivan R Rivera, Nayanne S Luz, Sávia N A Dórea, Valessa M A G Santana; HC- UFPR - Curitiba, PR: Miguel M F Silva (PI), Carolina R Senger, Eduardo L Adam, Gustavo S P Cunha, Jessica T Reichert, Karoline C Verka, Leonardo H S Melo, Lucas M Prado, Luiz G Matos, Niraj Mehta, Rafael Moretti; HCPA - Porto Alegre, RS: Mariana V Furtado (PI), Dayanna M P Lemos , Mauren P Haeffner, Letícia L Pedraza; PROCAPE - Recife, PE: Sérgio T Montenegro (PI), Dário C S Filho, Gabrielle P Silva, Karyne N Monte, Eveline L P Almeida, Suelen O Silva; INC - Rio de Janeiro, RJ: Marília Vasconcelos (PI), Tereza Felippe, Márcia R G Vasques, Glaucia R Silva, Robson M Nobre, Alexandre Vallado; SCM Curitiba - Curitiba, PR: Jose CM Jorge (PI); Angélica Chauchuti, Juliane Woehl, Marcelly G Bonatto, Mariana R Pius; H Com. Aeronáutica - Jaboatão dos Guararápes, PE: Rafel A F Gomes (PI), Breno Dantas; HC-UFMA - São Luis, MA: Jose AF Neto (PI), Adriana J Macau, Andre MS Figueiredo, Darci R Fernandes, Larissa A Lopes, Maria F Rocha, Renata M Assis, Tania PO Rocha, Willian M Penha; HC-UFG - Goiânia, GO: Weimar KS B Souza (PI), Camila D Pimenta, Diogo PS Sampaio, Heloisa BC Ribeiro, Natalia M Pereira, Marina M Siqueira, Murilo M Nunes, Rayne R Fagundes. 1 To address this issue, the Best Practice in Cardiology (BPC) program was implemented in Brazil. Collaboratively led by Hospital do Coração (HCor), the Brazilian Society of Cardiology (SBC), the American Heart Association (AHA), and the Ministry of Health, the BPC program aims to improve CVD care by adapting quality improvement programs from Get with the Guidelines (GWTG)™.6Cardiovascular disease (CVD) imposes significant health and economic burdens in Brazil, and the country has one of the highest mortality rates for CVD globally, comparable to China and Eastern Europe.Notably, the BPC program in Brazil is the first instance of simultaneously initiating three quality programs adapted from the AHA outside the USA. Specifically, the program focuses on enhancing care for acute coronary syndrome (ACS), heart failure (HF), and atrial fibrillation (AF). Its objectives include (1) describing the characteristics, in-hospital treatment, and outcomes of patients admitted to public hospitals in Brazil, (2) evaluating the effectiveness of quality improvement programs in enhancing care quality and outcomes, and (3) exploring and optimizing quality improvement strategies within the Brazilian healthcare system.This article presents the outcomes and findings of the BPC program, aiming to identify additional opportunities for quality improvement and provide guidance for the development of effective strategies and tools to improve CVD outcomes in Brazil.2The BPC program is a quality improvement initiative with a nationwide registry that focuses on quality-of-care measures for ACS, HF, and AF . A standData collected included demographic variables, prehospital information, current medical assessment in the hospital, medical history and risk factors, current hospitalization diagnosis and treatment, drug treatment, clinical events during hospitalization, discharge guidance, and discharge diagnosis.Primary performance measures were designed to evaluate the quality of care for patients with ACS, HF, and AF. They were developed according to the Brazilian Society of Cardiology and American College of Cardiology /American Heart Association statements and guidelines. Performance measures for each critical condition were analyzed for each center before and after its participation in the BPC program .A composite performance measure was defined by the combination of primary performance measures, which was converted into a single number to summarize multiple dimensions and facilitate comparisons among the centers. A center’s composite score was reported as the patient’s mean composite measure in each three-month period.Data are presented as frequencies, mean (standard deviation), or median (quartiles). Assessment of the composite score was performed using a linear mixed-effect model with polynomial time (quarters) effect and random intercepts and slope. Models with 1 to 5 degree polynomials were adjusted and the best model was used on the basis of Akaike’s criteria. Binary components of the last quarter available were compared with baseline measures using mixed logistic regression with random intercept by the center.The significance level was set at 0.05 for all tests. R software (http://www.R-project.org) was used for all statistical analyses.From March 2016 to November 2022, a total of 12,167 patients with a diagnosis of ACS, HF, or AF were enrolled at 19 institutions located in different regions of Brazil, mostly the northeast and southeast regions. Demographic and clinical data of the patient population, which included 2,503 AF patients, 3,574 HF patients, and 6,090 ACS patients, are presented in 9Brazil has one of the largest publicly financed patient care systems regarding population coverage, although the quality of assistance provided by the public system is frequently challenged. Cardiovascular in-hospital mortality in Brazil is still high, and well-designed, robust quality improvement programs are desirable and needed. Programs like GWTG have shown to improve healthcare value by identifying critical gaps, promoting quality improvement interventions, measuring the rate and degree of change, and identifying potential for new quality measures based on evolving scientific results.2 are centrally coordinated by the project management group. They include checklists and reminders, webinars, automatic and real-time reports through an electronic database, educational materials, quarterly meetings for audit, feedback and recognition, and training of hospitals in quality improvement methodologies for the implementation of rapid improvement cycles using tools promoted by the Institute for Healthcare Improvement to enable hospitals to develop action plans to achieve the desired improvement.Since its beginning, the strategy of the BPC program to 1) generate new knowledge, 2) identify opportunities for improvement, 3) prioritize actions and 4) implement improvements based on evidence has been an asset to the participating institutions. Once identified from the analysis of the indicators, the proposed interventionsAs a real-world registry study, the BPC program provides comprehensive performance and quality information. During this period, we observed an overall sustained improvement from quarter to quarter in evidence-based care for AF, ACS, and HF.10 Although this represents a favorable scenario for the university programs, there was room for quality improvement as seen in ARB/ACEI at discharge for patients with LVSD and aldosterone antagonist prescription. Interestingly, ARB/ACEI at discharge was remarkably low during the period compared to the GWTG program.7 For the aldosterone receptor blockers prescription, a life-saving medication, there was a marked adherence in its use.Selected university hospitals for the BPC program had previous experience in the management of patients with HF. This explains their better baseline performance, with higher adherence to performance measures compared to the BREATHE Registry.11 the BPC program patients were younger, more likely to be female and had higher rates of high blood pressure and diabetes.Compared with the PEACE 5r-HF  in ChinaAt discharge, prescription rates of ACEIs and ARBs were much lower in China (51.5% for either ACEIs or ARBs) compared to the BPC program (87.2%). Among eligible candidates with HF with reduced ejection fraction, prescription rates of beta-blockers were 46.2% in China and 91.9% in Brazil and aldosterone receptor antagonists were 64.2% at discharge in China compared to 82.8% in Brazil.12 and it is noticeable that the BPC program institutions obtain indices similar to those of American and European centers. However, note that the bias of the selected centers may have affected this result.13The evaluation of left ventricular ejection fraction (LVEF) is a fundamental measure of quality for treating patients with HF,14 Hypertension and diabetes were more frequent in our series. As expected, we had fewer cases of newly diagnosed AF as outpatients were also included in the analysis.The composite baseline score for AF in the BPC program was quite similar to the recent report of the Chinese experience.17high adherence to warfarin therapy would be expected using PT/INR during follow-up for treatment control.There was marked improvement in HAS-BLED score determination and statin prescription. According to guideline recommendations,10 Our patients were younger, and with a greater proportion of female. Hypertension, diabetes, dyslipidemia, and previous myocardial infarction were more prevalent in our series. Our results also differ from a previous national registry in Brazil. In our BPC program population, we had more patients with myocardial infarction rather than unstable angina.18Regarding ACS, our data differed from the Chinese study.The prescription rate of aspirin at discharge was 96.2%, which is comparable to different countries like the United Kingdom (98.1%) and Sweden (94.6%).21Also, beta-blockers at discharge from the hospital was 88.6%, also comparable with the United Kingdom (95.6%) and Sweden (88.7%).6 we had similar performance rates, over 90% adherence to the performance measures. One exception was ARB/ACEI rates at discharge for patients with LVEF < 40% in the BPC.Comparing the BPC results with a published series of GWTG for ACS,22 ACS data from the BPC program revealed better performance, in terms of prescription of aspirin, ACEI/ARB, beta-blockers, and statins.Compared to the CCC-ACS project from China,For ACS, we found an increase in the prescription ratesof aspirin within 24 h of admission, beta-blockers and statins at discharge.There are several limitations of the BPC program that may impact the results. Participation was voluntary, and public tertiary hospitals were enrolled in this study. Although intended to collect consecutive patient data, this was not always possible. Also, as emergency services are provided at emergency care units in Brazil, we did not have access to these data before the patient’s arrival at the hospital. Finally, further studies are needed to assess performance measures and variance in quality across hospitals.The BPC program is a quality improvement program in Brazil in which real-time data, derived from cardiology guidelines, were implemented with an overall sustained improvement in AF, HF, and ACS management.HCor - Camila PP Toth, Camila RL Andretta, Denila B Silva, Erica DM Morosov, Patricia Vendramin, Suzana A Silva, Viviane B Campos; Brazilian Society of Cardiology - David Brasil, Fernanda Consolim, Fernando Bacal, Leandro I Zimerman; HC-UFU- Uberlânda, MG: Elmiro Resende (PI). Adriadne J Bertolin, Aguinaldo C Silva, Daniel B Oliveira ,Elaine F Silveiro, Fernanda R Souza, Poliana R Alves, Silvana F Andrade; IC-DF- Brasília, DF: Vitor S Barzilai (PI) Diego M Mesquita, Kaytiussia R Sena, Kenzo W Fernandes, Klícia BB Matioli, Rayane MC Lacourt, Ruanna M Rodrigues, Thaynara AS Silva; Santa Lúcia Hospital - Poços de Caldas, MG: Frederico TCD Orto (PI), Gislayne R Ribeiro, Luciana AP Andrade, Raquel Lopes, Ricardo R Bergo; HC-UEL - Londrina, PR: Manoel F Canesin (PI), Alessandra L Boçois, Daniela O Anjos, Fábio M Sekiyama, Fernando H Curan, Fabrício Furtado, Glaucia S S Maier, Juliana TM Lima, Lucas S Mello, Mayara CS Santos , Priscila B Ferreira, Vinícius AB Beleze; Ana Nery Hospital - Salvador, BA: Luiz CS Passos (PI), Marco AV Guedes (PI), Aline GB Jesus, Daniela C Dorta, Giedre A Ribeiro, Julia C Braga, Lucas H Oliveira, Marina B Martins, Osvaldo MS Neto, Ramana A Rangel, Rodrigo MV Melo, Rosane F Estevão, Tainara Cerqueira, Vitor C Fontes, William Carvalho; HC-UFMG - Belo Horizonte, MG: Luiz G Passaglia (PI), Ana CC Rios, Carolina T Cunha, Darkiane Ferreira, Gísia B Teodoro, Érika N Oliveira, Flávia M Mendes, Monique Rocha, Priscila T Paiva; São Paulo Hospital/ UNIFESP - São Paulo, SP: Andressa A Guerrero, Debora L Junqueira, Enia L Coutinho, Gabriela D Moura, Livia TC Bezerra, Lucia Coutinho; Pedro Ernesto Hospital - UERJ - Rio de Janeiro, RJ: Erika M Campana, Maria E Magalhães, Pedro Spineti, Simone Offrede; Rocio Hospital - Campo Largo, PR: Cesar O L Dusilek (PI), Daniele K Pokes. Fundação HC Gaspar Vianna - Belém, PA: Kleber RP Pereira (PI), Vitor BT Holanda (PI), Ana CAY Frazão, Christielaine V Zaninotto, Fabíola L Rolim, Fausto F Lobo, Louise SSV Boas, Luana S Freitas, Renata C Nunes, Rosana M Silva, Sheila Santos, Tácio SG Amoras, Yuri P Silva; Messejana Hospital - Fortaleza, CE: João DS Neto (PI), Dafne L Salles. Lia R Menezes, Lorena C Souza, Maria G V Sobral, Vera L Mendes, Viviane M Alves; Santa Casa Macéio - Macéio, AL: Maria A M Silva (PI), Flávia R S Araújo, Ivan R Rivera, Nayanne S Luz, Sávia N A Dórea, Valessa M A G Santana; HC- UFPR - Curitiba, PR: Miguel M F Silva (PI), Carolina R Senger, Eduardo L Adam, Gustavo S P Cunha, Jessica T Reichert, Karoline C Verka, Leonardo H S Melo, Lucas M Prado, Luiz G Matos, Niraj Mehta, Rafael Moretti; HCPA - Porto Alegre, RS: Mariana V Furtado (PI), Dayanna M P Lemos , Mauren P Haeffner, Letícia L Pedraza; PROCAPE - Recife, PE: Sérgio T Montenegro (PI), Dário C S Filho, Gabrielle P Silva, Karyne N Monte, Eveline L P Almeida, Suelen O Silva; INC - Rio de Janeiro, RJ: Marília Vasconcelos (PI), Tereza Felippe, Márcia R G Vasques, Glaucia R Silva, Robson M Nobre, Alexandre Vallado; SCM Curitiba - Curitiba, PR: Jose CM Jorge (PI); Angélica Chauchuti, Juliane Woehl, Marcelly G Bonatto, Mariana R Pius; H Com. Aeronáutica - Jaboatão dos Guararápes, PE: Rafel A F Gomes (PI), Breno Dantas; HC-UFMA - São Luis, MA: Jose AF Neto (PI), Adriana J Macau, Andre MS Figueiredo, Darci R Fernandes, Larissa A Lopes, Maria F Rocha, Renata M Assis, Tania PO Rocha, Willian M Penha; HC-UFG - Goiânia, GO: Weimar KS B Souza (PI), Camila D Pimenta, Diogo PS Sampaio, Heloisa BC Ribeiro, Natalia M Pereira, Marina M Siqueira, Murilo M Nunes, Rayne R Fagundes.