Estimate the future number of hospitalizations from Covid-19 based on the number of diagnosed positive cases.Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica, Renave , a regression model with multiplicative structure is adjusted to explain and predict the number of hospitalizations from the lagged series of positive cases diagnosed from May 11, 2020 to September 20, 2021. The effect of the time elapsed since the vaccination program starting on the number of hospitalizations is reviewed. Using the covid-19 Panel data recorded in Spain at the 2: 96.6%). Before the vaccination program starting, the expected number of hospitalizations on day t was 20.2% of the positive cases on day t-9 raised to 0.906. After the vaccination program started, this percentage was reduced by 0.3% a day. Using the same model, we find that in the first pandemic wave the number of positive cases was more than six times that reported on official records. Nine days is the number of lags in the positive cases series with greatest explanatory power on the number of hospitalizations. The variability of the number of hospitalizations explained by the model is high (adjusted R Starting from the covid-19 cases detected up to a given date, the proposed model allows estimating the number of hospitalizations nine days in advance. Thus, it is a useful tool for forecasting the hospital pressure that health systems shall bear as a consequence of the disease. The many pandemic waves have put the hospital system under stress, as it shall meet the new demand generated and, at the same time, maintain the care to patients with processes entailing from other pathologies2.The disease known as covid-19, caused by the SARS-CoV-2 virus, was declared a global pandemic by the World Health Organization in March 2020. It gave rise to an unprecedented health and social challenge3. Some studies analyze the probability of hospitalization based on risk factors such as SARS-CoV-2 variant, age, sex or pre-existing diseases6. However, there are few studies that attempt to predict the future number of hospitalizations based on the number of newly infected cases detected, and the time elapsing between infection and hospitalization.Several articles have focused on modeling the development of the number of new coronavirus infections, helping to understand the relationship between diagnosed cases and hospitalizations8 apply a model to investigate the short-term multivariate association between the number of hospital beds occupied and the local incidence of SARS-CoV-2 infections in the metropolitan area of Charlotte, United States. López-Izquierdo et al.2analyze the association between the percentage of individuals with a positive PCR, and the number of hospitalizations for SARS-CoV-2 infection, using the Poisson regression model. They focus on the analysis of the relative risk of the number of daily admissions for every 1% or 5% daily increase of new positive PCR recorded in the previous ten days (lags from 0 to 10 days).Nguyen et al.2, we propose a simple model relating the lags in the number of positive cases with greater explanatory capacity and the number of hospitalizations. This way, there is a tool to assist in hospital planning.This work, thus, aims at estimating the future number of daily hospitalizations from covid-19 based on the number of positive cases detected. Conversely to López-Izquierdo et al.6. The lag that presents greatest explanatory and predictive capacity is selected to construct the model, and the effect on the expected number of hospitalizations during time elapsed since the start of the vaccination program, December 27, 2020, is investigated. Finally, the ability of the proposed model to predict the number of hospitalizations in the fifth pandemic wave is evaluated. The selected model allows us to estimate the number of positive cases in the first pandemic wave, when the capacity of diagnosing positive results was reduced, based on cases hospitalized from covid-19 in that period.For that, a regression model with a multiplicative structure is used. Specifically, the impact of the number of positive cases on hospitalizations during the 20 days following the onset of symptoms is reviewed, as most hospitalizations occur during the first 14 days after laboratory confirmation of covid-19Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (Renave) by the SiViEs platform , which is managed by the Centro Nacional de Epidemiología . Specifically, two databases are used. The number of positive cases is obtained from the database containing the number of cases detected through diagnostic technique and Comunidad Autónoma (Autonomous Community) of residence (file casos_tecnica_ccaa.csv). The number of hospitalizations is extracted from the database that also contains the number of admissions to intensive care units, and the number of deaths by sex, age and province of residence (file casos_hosp_uci_def_sexo_edad_provres.csv).Data used in this study were extracted from the covid-19 Panel. This panel is built based on the declaration of positive cases registered in Spain to the The time period of the series comprises from January 1, 2020 to September 20, 2021 (latest data available). It should be noted that on May 10, 2020 the criteria for counting positive cases and recording the start date were changed. Until then, the series included cases detected through a positive diagnostic test for active infection, as well as all hospitalized cases, cases admitted to intensive care units, and deaths. As of May 11, cases confirmed through PCR or antigen testing were included. On the other hand, the date of imputation of positive cases for patients with symptoms was recorded as the date of symptoms onset or, alternatively, the date of diagnosis minus six days  or minus three days (from May 11 onward). For asymptomatic patients, the date of imputation always coincided with the date of diagnosis. Due to this change on the criteria for counting the number of positive cases detected, the analysis excluded the period prior to May 10, 2020. Thus, the period selected in this study runs from May 11, 2020 to September 20, 2021.t being the number of hospitalizations at time t , xt–n the number of positive cases at time t-n, where n is the number of lags , and εt the error term which follows a normal distribution with null expectation and standard deviation σ. The expression days_vact–n takes the number of days elapsed between t-n timepoint and the day on which the vaccination period started, December 27, 2020, taking value zero if t-n timepoint is prior to this date. The parameters to be estimated are β1, β2 and β3. The multiplicative structure is widely used to study the long-term relationship between time series. By applying logarithms to both sides of the expression, the following linear relationship between the number of positive results and the number of hospitalizations is obtained:To model the relationship between the number of covid-19 positive cases and the number of hospitalizations for the same disease, the multiplicative structure regression model is proposed: whose parameters may be estimated by ordinary least squares.9. First, it is investigated whether there is a seasonal component in the series associated with the day of the week (regular variations). The multiplicative model is considered for the correction of the seasonal component, i.e., it is assumed that a series may be represented as the product of three components that reflect the trend, the seasonality and error. The seasonal component is corrected by dividing the values observed by the factors associated with seasonality. Unit root tests of the series and cointegration tests are further performed to determine the number of lags to be considered in model (1). Finally, the regression model is estimated, using the variance and covariance matrix estimator that is consistent with the heteroscedasticity and autocorrelation of residuals.The analysis is based on the econometric methodology for the treatment of time series10 A first descriptive data analysis shows that the mean number of positive cases and hospitalizations differs according to the day of the week. Specifically, there is a seasonal component in which Saturdays and Sundays systematically register lower values than the other days for both series. The estimated seasonality coefficients for each day of the week are: Mon: 1.097; Tue: 1.134; Wed: 1.083; Thu: 1.025; Fri: 1.081; Sat: 0.841; Sun: 0.738, for positive cases; and Mon: 1.118; Tue: 1.069; Wed: 1.055; Thu: 1.050; Fri: 1.087; Sat: 0.832; Sun: 0.789, for the number of hospitalizations. The seasonal component is corrected by dividing the observed values of the series by the seasonal coefficients, depending on the day of the week.All calculations were performed in R 4.1.1.11. At a 5% significance level, the null hypothesis of non-seasonality of the series was rejected for the number of positive cases  and for the number of hospitalizations . On the other hand, the null hypothesis of non-seasonality is not rejected for positive results and hospitalizations on a logarithmic scale ; ADF= -1.46; p = 0.81, respectively).Once the seasonal component is corrected, the number of lags in the number of positive cases is selected. 9. The cointegration of the series in logarithmic scale is tested using the Phillips-Ouliaris (PO) cointegration test, which is based on the unit root test of the residuals of the cointegrating regression12. The series cointegration is analyzed on a logarithmic scale for the first twenty lags of the positive cases series. Among the lagged series of positive results cointegrated with the number of hospitalizations, the one showing the greatest explanatory capacity in model (1) is selected according to the goodness-of-fit measures. Based on the results found, 9 lags in the number of positive cases are selected . Since the series are not seasonal on a logarithmic scale, they shall be cointegrated in order to fit the linear regression (1), and ensure that the results obtained are not spurious13. The For equation (1) the error term is assumed to be homoscedastic (constant variance), and uncorrelated with lags. When these assumptions are violated, the least squares estimator of the variance-covariance matrix is inconsistent. In this study, the consistent estimator with heteroscedasticity and autocorrelation (HAC) of the variance-covariance matrix is calculatedThe adjusted coefficient of determination is 96.46%, so it may be concluded that the explanatory power of the model is very high. The coefficients associated with the number of positive cases, and number of days elapsed since the start of vaccination are significant at 1%, with t-statistic value = 40.70 (p < 0.01) and t = -11.35 (p < 0.01), respectively. The coefficient positive sign associated with the number of positive cases suggests that the expected number of hospitalizations increases with the number of positive cases. Likewise, the coefficient negative sign associated with the number of days since the start of vaccination reflects that the number of hospitalizations decreases as the time span since the vaccination period starting increases. The residuals’ normality is not rejected at 5% with the Shapiro-Wilk test . At a significance level of 10%, the null hypothesis of residuals’ non-seasonality is rejected .The estimated coefficients for model (1) are organized as follows:t is 20.2% of the positive cases on day t-9 raised to 0.906. After the start of the vaccination program, the percentage of 20.2% is reduced to a rate of 0.3% a day.This allows us to conclude that, before the vaccination program started, the expected number of hospitalizations on day Information is available for the number of hospitalizations between January 1, 2020 and May 10, 2020. For the calculation of the number of hospitalizations, there was no change to the criteria at the end of that period, as was the case with the calculation of the number of positive cases. With the coefficients shown in the For the first pandemic wave, the number of daily positive cases that would predict the number of hospitalizations observed is much higher than that shown on the official records. The maximum number of positive cases between January 1, 2020 and May 10, 2020 would be 69,602 individuals a day, well above the recorded maximum of 10,743 individuals diagnosed positive. On more than 25% of the days in that period the computed number of positive cases exceeds the maximum value recorded.Finally, the predictive ability of the model for the fifth pandemic wave is analyzed. The fifth wave is selected to evaluate the predictive ability of the model in order to have a large number of observations on the model calibration. Model (1) is refitted for the time period from May 11, 2020 to June 24, 2021. Once the model has been estimated, the prediction of the number of hospitalizations from June 25, 2021 to September 20, 2021 (out-of-sample prediction) is performed. 2.A simple way of modeling the relationship between the number of positive cases detected and the number of hospitalizations due to covid-19 is proposed. The model shows satisfactory goodness-of-fit to the data, so one may conclude that there is a multiplicative relationship between the number of cases diagnosed and the number of hospitalizations (additive between logarithmic transformations). Other studies have considered the exponential relationship between the number of hospitalizations and the percentage of positive PCR tests14. In that period, official records probably recorded hospitalizations from covid-19 better than the number of infections. The proposed model allows us to approximate the actual number of positive cases in the first wave based on the number of hospitalized covid-19 cases reported on official records. The results suggest that positive cases in the first wave are strongly underreported on these records. It should be noted that positive cases in the first wave computed in this article are those that would have been detected had the same diagnostic capacity been available as of May 11, 2020. In other words, the proportion of infections that remained undetected after May 11 would not be included in this estimate3.For the first wave of the pandemic there was a low diagnostic capacity due to very restricted testing5 that should be managed with the available resources. The proposed model allows using the number of positive cases known to date to estimate the number of hospitalizations due to SARS-CoV-2 infection up to nine days in advance. The explanatory power and predictive behavior of the model in that time frame are very satisfactory. This makes it a useful tool for making decisions on hospital management issues. López-Izquierdo et al.2 suggest that the second and sixth lags of the percentage of PCR-positive confirmed results express the strongest association with the number of hospital admissions. These results would be in line with this study, which concludes that the ninth lag  is the one that shows the best explanatory capacity for the number of positive results, followed by the fourth lag (four-day difference).The different pandemic waves gave effect to significant hospital pressure16. The proposed model includes a variable that accounts for the number of days elapsed since the start of the vaccination period in Spain. Results suggest that the number of hospitalizations in relation to the number of positive cases decreases as the start of the vaccination program increases. The effect of the time from the beginning of the pandemic to the start of the vaccination period was reviewed, and the coefficient associated with the time elapsed in this interval showed no relationship with the number of hospitalizations. However, after December 27, 2020, the number of hospitalizations declines as the time elapsed from that date increases. Before then, it does not seem to be a reduction in the percentage of hospitalizations in relation to the number of positive cases diagnosed, which could mean that the virus effects severity remained constant until the emergence of the vaccine.Vaccination against covid-19 drastically reduces the risk of hospitalization17. Unfortunately, this information is not available on the databases used. On the other hand, this work is carried out for Spain as a whole. Although the vaccination campaign began nationwide on December 27, 2020, not all autonomous communities followed the same vaccination strategy or recorded their progress in the same way. This may have led to differences that are not visible in this analysis.This work is not exempt from limitations. For example, the proposed model does not include information on the sex of individuals, although some studies suggest that being male is a risk factor of hospitalization from covid-19The methodology proposed herein may be used as a reference to investigate the relationship between diagnosed cases and hospitalizations in other pathologies susceptible to hospitalization, especially in epidemics with waves of contagion. Based on the cases detected in primary care, the number of patients requiring hospital stay could be approximated, as well as the expected lag between diagnosis and the need to admit the patient. It should be noted that this study highlights the importance of having reliable, homogeneous and updated information for predicting the behavior of indicators of great interest in public health. 1. Las diferentes olas de la pandemia han puesto en tensión al sistema hospitalario, que debe atender a la nueva demanda generada y, al mismo tiempo, mantener la asistencia a los pacientes con procesos derivados de otras patologías2.La enfermedad conocida como covid-19, causada por el virus SARS-CoV-2, fue declarada como pandemia global por la Organización Mundial de la Salud en marzo de 2020 originando un reto sociosanitario sin precedentes3. Algunos trabajos analizan la probabilidad de ingreso hospitalario del paciente según factores de riesgo como la variante de SARS-CoV-2, la edad, el sexo o enfermedades preexistentes6. Sin embargo, son escasos los estudios que tratan de predecir el número futuro de ingresos hospitalarios en función del número de casos detectados de recién infectados y del tiempo que transcurre entre la infección y el ingreso hospitalario.Diferentes artículos se han centrado en modelizar la evolución del número de nuevos infectados por coronavirus, ayudando a entender la relación entre los casos diagnosticados y las hospitalizaciones8 aplican un modelo para analizar la asociación multivariante a corto plazo entre el número de camas ocupadas en los hospitales y la incidencia local de infecciones por SARS-CoV-2 en el área metropolitana de Charlotte, Estados Unidos. López-Izquierdo et al.2analizan la asociación entre el porcentaje de individuos con una PCR positiva y el número de ingresos hospitalarios por una infección por SARS-CoV-2 mediante el modelo de regresión de Poisson. Se centran en el análisis del riesgo relativo del número de ingresos diario para cada aumento de un 1% o 5% diario de las PCR positivas nuevas registradas en los diez días anteriores (retardos de 0 a 10 días).Nguyen et al.2, proponemos un modelo simple que relacione el retardo en el número de casos positivos con mayor capacidad explicativa y el número de hospitalizaciones. De este modo, se dispone de una herramienta que ayude en la planificación hospitalaria.Ante esto, este trabajo se propone estimar el número futuro de hospitalizaciones diarias por covid-19 en base al número de casos positivos detectados. A diferencia de López-Izquierdo et al.6. Se selecciona el retardo que muestra una mayor capacidad explicativa y predictiva para la construcción del modelo, y se analiza el efecto sobre el número esperado de hospitalizaciones del tiempo transcurrido desde el inicio del programa de vacunación, el 27 de diciembre de 2020. Por último, se evalúa la capacidad del modelo propuesto en pronosticar el número de hospitalizaciones en la quinta ola de la pandemia. El modelo seleccionado nos permite aproximar el número de casos positivos en la primera ola de la pandemia, cuando la capacidad diagnóstica de positivos era reducida, a partir de los casos hospitalizados por covid-19 durante ese periodo.Para ello, se utiliza un modelo de regresión con estructura multiplicativa. Concretamente, se analiza el impacto del número de casos positivos sobre las hospitalizaciones durante los 20 días siguientes al inicio de los síntomas, ya que la mayor parte de los ingresos hospitalarios se producen en los primeros 14 días desde la confirmación del covid-19 en laboratoriocasos_tecnica_ccaa.csv). A su vez, el número de hospitalizaciones se extrae de la base de datos que contiene también el número de ingresos en unidades de cuidados intensivos y el número de defunciones por sexo, edad y provincia de residencia (fichero casos_hosp_uci_def_sexo_edad_provres.csv).Los datos utilizados en este estudio proceden del Panel covid-19 que se construye a partir de la declaración de los casos positivos registrados en España a la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (Renave) por la plataforma SiViEs (Sistema de Vigilancia de España), que gestiona el Centro Nacional de Epidemiología. En concreto se utilizan dos bases de datos. El número de casos positivos se obtiene a partir de la base de datos que recoge el número de casos detectados por técnica diagnóstica y Comunidad Autónoma de residencia . Es preciso tener en cuenta que el 10 de mayo de 2020 se produjo un cambio de criterio en el cómputo de casos positivos y en el registro de la fecha de inicio. Hasta esa fecha, la serie incluía casos detectados por una prueba diagnóstica positiva de infección activa, así como todos aquellos casos hospitalizados, ingresados en unidades de cuidados intensivos y defunciones; a partir del 11 de mayo se incluyeron casos confirmados por PCR o por pruebas de antígeno. Por otro lado, la fecha de imputación de los casos positivos para los pacientes con síntomas se consignó como la fecha en que estos se iniciaron o, en su defecto, la fecha de diagnóstico menos seis días (si el registro se hizo hasta el 10 de mayo de 2020) o menos tres días (a partir del 11 de mayo); para los asintomáticos, la fecha de imputación coincide siempre con la fecha de diagnóstico. Debido a este cambio de criterio en el cómputo de casos positivos detectados, se decidió excluir del análisis el periodo anterior al 10 de mayo de 2020. Así, el periodo seleccionado en este estudio abarca desde el 11 de mayo de 2020 hasta el 20 de septiembre de 2021.t el número de hospitalizaciones en el momento t , xt–n el número de casos positivos en el momento t-n, donde n es el número de retardos , y εt el término de error que se distribuye según una normal con esperanza nula y desviación típica σ. La expresión días_vact–n recoge el número de días transcurridos entre el momento t-n y el día en que se inició el periodo de vacunación, el 27 de diciembre de 2020, tomando valor cero si el momento t-n se sitúa antes de esta fecha. Los parámetros a estimar son β1, β2 y β3. La estructura multiplicativa es ampliamente utilizada para estudiar la relación a largo plazo entre series temporales, ya que, aplicando logaritmos a ambos lados de la expresión, se obtiene la siguiente relación lineal entre el número de positivos y el número de hospitalizaciones:Para modelizar la relación entre el número de casos positivos por covid-19 y el número de hospitalizaciones por la misma enfermedad, se propone el modelo de regresión de estructura multiplicativa cuyos parámetros pueden ser estimados por mínimos cuadrados ordinarios.9. Primero, se investiga si existe en las series componente estacional asociada al día de la semana (variaciones regulares). Se considera el modelo multiplicativo para la corrección de la componente estacional, es decir, se asume que una serie se puede representar como el producto de tres componentes que reflejan la tendencia, la estacionalidad y el error. La corrección de la componente estacional se lleva a cabo dividiendo los valores observados entre los factores asociados a la estacionalidad. Posteriormente, se realizan las pruebas de raíces unitarias de las series y de cointegración para determinar el número de retardos que considerar en el modelo (1). Finalmente, se estima el modelo de regresión con el estimador de la matriz de varianzas y covarianzas consistente con heterocedasticidad y autocorrelación de los residuos.El análisis se realiza a partir de metodología econométrica para el tratamiento de series temporales10 En un primer análisis descriptivo de los datos se detecta que el número medio de casos positivos y hospitalizaciones difiere según el día de la semana. Concretamente, se aprecia una componente estacional en la que los sábados y domingos registran de forma sistemática valores más bajos que el resto de los días para ambas series. Los coeficientes de estacionalidad estimados para cada día de la semana son: Lu: 1,097; Ma: 1,134; Mi: 1,083; Ju: 1,025; Vi: 1,081; Sa: 0,841; Do: 0,738, para casos positivos; y Lu: 1,118; Ma: 1,069; Mi: 1,055; Ju: 1,050; Vi: 1,087; Sa: 0,832; Do: 0,789, para el número de hospitalizaciones. La componente estacional se corrige dividiendo los valores observados de las series entre estos coeficientes estacionales, según el día de la semana.Todos los cálculos se realizan en R 4.1.1.11. Con un nivel de significación del 5% se rechaza la hipótesis nula de no estacionariedad de las series para el número de casos positivos  y para el número de hospitalizaciones . En cambio, en escala logarítmica no se rechaza la hipótesis nula de no estacionariedad para positivos ni hospitalizaciones  ;  , respectivamente.Una vez corregida la componente estacional, se procede a la selección del número de retardos en el número de casos positivos. En la 9. Se realiza el contraste de cointegración de las series en escala logarítmica mediante la prueba de cointegración de Phillips-Ouliaris (PO) que se basa en realizar la prueba de raíz unitaria de los residuos de la regresión de cointegración12. Se analiza la cointegración de las series en escala logarítmica para los veinte primeros retardos de la serie de casos positivos. Entre las series retardadas de positivos cointegradas con el número de hospitalizaciones, se selecciona aquella que muestra una mayor capacidad explicativa en el modelo (1) según las medidas de bondad del ajuste. A partir de los resultados obtenidos, se seleccionan 9 retardos en el número de casos positivos . La Puesto que las series no son estacionarias en escala logarítmica se requiere que estén cointegradas para poder ajustar la regresión lineal (1) y garantizar que los resultados obtenidos no sean espurios13. La En la ecuación (1) se asume que el término de error es homocedástico (varianza constante) y no correlacionado con los retardos. Cuando estos supuestos se violan, el estimador por mínimos cuadrados de la matriz de varianzas y covarianzas es no consistente. En este estudio se calcula el estimador consistente con heterocedasticidad y autocorrelación  de la matriz de varianzas y covarianzasEl coeficiente de determinación ajustado es del 96,46%, por lo que se puede concluir que la capacidad explicativa del modelo es muy alta. Los coeficientes asociados al número de casos positivos y número de días transcurridos desde el inicio de la vacunación son significativos al 1%, con valor del estadístico t = 40,70  y t = -11,35 , respectivamente. El signo positivo del coeficiente asociado al número de casos positivos indica que el número esperado de hospitalizaciones aumenta con el número de casos positivos. Del mismo modo, el signo negativo del coeficiente asociado al número de días transcurridos desde el inicio de la vacunación refleja que el número de ingresos hospitalarios se reduce a medida que aumenta el tiempo desde que se inició el periodo de vacunación. La normalidad de los residuos no se rechaza al 5% con la prueba de Shapiro-Wilk . Con un nivel de significación del 10% se rechaza la hipótesis nula de no estacionariedad de los residuos .Los coeficientes estimados del modelo (1) se organizan de la siguiente forma:t es el 20,2% de los casos positivos del día t-9 elevado a 0,906. Después del inicio del programa de vacunación, el porcentaje del 20,2% se reduce a una tasa del 0,3% diario.Esto nos permite concluir que, antes del inicio del programa de vacunación, el número esperado de hospitalizaciones en el día Se dispone de información del número de hospitalizaciones entre el 1 de enero de 2020 y el 10 de mayo de 2020. En el cómputo del número de hospitalizaciones no hubo un cambio de criterio al final de dicho periodo, como sí sucedió con el modo de computar los casos positivos. Con los coeficientes mostrados en la En la primera ola de la pandemia, el número de casos positivos diarios que pronosticarían el número de hospitalizaciones observadas es muy superior al mostrado en los registros oficiales. El número máximo de casos positivos entre el 1 de enero de 2020 y el 10 de mayo de 2020 sería de 69.602 personas al día, muy por encima del máximo registrado de 10.743 personas diagnosticadas positivas. En más del 25% de los días en este periodo el número computado de casos positivos supera el valor máximo registrado.Por último, se analiza la capacidad de predicción del modelo en la quinta ola de la pandemia. Se selecciona la quinta ola para evaluar la capacidad de predicción del modelo con el fin de disponer de un número elevado de observaciones en la calibración del modelo. Se ajusta nuevamente el modelo (1) para el periodo temporal entre el 11 de mayo de 2020 y el 24 de junio de 2021. Una vez estimado el modelo, se realiza la predicción del número de hospitalizaciones entre el 25 de junio de 2021 y el 20 de setiembre de 2021 (predicción fuera de la muestra). En la 2.Se propone un modo sencillo de modelizar la relación entre el número de casos positivos detectados y el número de hospitalizaciones por covid-19. El modelo muestra un buen ajuste a los datos, por lo que se puede concluir que existe una relación multiplicativa entre el número de casos diagnosticados y el número de ingresos hospitalarios (aditiva entre las transformaciones logarítmicas). Otros trabajos han considerado la relación exponencial entre el número de hospitalizaciones y el porcentaje de positivos por PCR14. Durante ese periodo, los registros oficiales contabilizaron probablemente mejor los ingresos hospitalarios por covid-19 que el número de contagios. El modelo propuesto permite aproximar el número real de casos positivos en la primera ola a partir de los casos hospitalizados por covid-19 que constan en los registros oficiales. Los resultados sugieren que los casos positivos en la primera ola están fuertemente infracontabilizados en dichos registros. Es necesario señalar que los casos positivos en la primera ola que se computan en este artículo son los que se habrían detectado si se hubiera dispuesto de la misma capacidad diagnóstica que a partir del 11 mayo de 2020. Es decir, la proporción de contagios que siguieron sin detectarse a partir del 11 de mayo no estaría recogida en esta estimación3.En la primera ola de la pandemia hubo una baja capacidad diagnóstica al estar muy restringidas las pruebas5, que es preciso gestionar con los recursos disponibles. El modelo propuesto permite usar el número de casos positivos conocidos hasta una fecha para estimar el número de ingresos hospitalarios por infección con SARS-CoV-2 con hasta nueve días de antelación. La capacidad explicativa y el comportamiento predictivo del modelo en ese lapso de tiempo son muy satisfactorios. Ello lo convierte en una herramienta útil para la toma de decisiones sobre gestión hospitalaria. López-Izquierdo et al.2 indican que el segundo y sexto retardos del porcentaje de positivos confirmados por PCR son los que muestran una mayor asociación con el número de ingresos hospitalarios. Estos resultados estarían en línea con este estudio, en el que se concluye que el retardo noveno  es el que muestra mejor capacidad explicativa del número de positivos, seguido del retardo cuarto (cuatro días de diferencia).Las diferentes olas de la pandemia generan una importante presión hospitalaria16. En el modelo propuesto se incluye una variable que contabiliza el número de días transcurridos desde el inicio del periodo de vacunación en España. Los resultados indican que el número de ingresos hospitalarios en relación al número de casos positivos se reduce a medida que aumenta el tiempo desde que se inició el programa de vacunación. Se analizó el efecto del tiempo desde el inicio de la pandemia hasta el inicio del periodo de vacunación, y el coeficiente asociado al tiempo transcurrido en este intervalo no mostró relación con el número de hospitalizaciones. Sin embargo, a partir del 27 de diciembre de 2020, el número de hospitalizaciones decae a medida que aumenta el tiempo transcurrido desde esa fecha. Antes de esta fecha no parece producirse una reducción en el porcentaje de hospitalizaciones en relación al número de positivos diagnosticados, lo que podría significar que la gravedad de los efectos del virus se mantuvo constante hasta la aparición de la vacuna.La vacunación contra el covid-19 reduce drásticamente el riesgo de hospitalización17. Desafortunadamente, no se dispone de esta información en las bases de datos utilizadas. Por otro lado, este trabajo se realiza para el conjunto de España. Si bien la campaña de vacunación empezó en todo el país el día 27 de diciembre de 2020, no todas las Comunidades Autónomas siguieron la misma estrategia de vacunación ni registraron su progreso del mismo modo; ello pudo dar lugar a diferencias que no son visibles en este análisis.Este trabajo no está exento de limitaciones. Por ejemplo, el modelo propuesto no incluye información sobre el sexo de los individuos, aunque algunos estudios sugieren que ser hombre es un factor de riesgo para el ingreso hospitalario por covid-19La metodología propuesta en este artículo puede servir de referencia para estudiar la relación entre casos diagnosticados e ingresos hospitalarios en otras patologías susceptibles de requerir hospitalización, especialmente en epidemias que cursan con olas de contagios. A partir de los casos detectados en atención primaria, se podría aproximar el número de pacientes que requerirán estancia hospitalaria, así como el retardo esperado entre el diagnóstico y la necesidad de ingresar al paciente. Cabe señalar que este estudio resalta la importancia de disponer de información fiable, homogénea y actualizada para la realización de predicciones del comportamiento de indicadores de gran interés en salud pública.


In the original publication , the funCorrected Funding:This research was funded by São Paulo State Research Support Foundation FAPESP, Grant Number 2019/03415-3, and Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior—Brasil (CAPES), Finance Code 001.The authors apologize for any inconvenience caused and state that the scientific conclusions are unaffected. This correction was approved by the Academic Editor. The original publication has also been updated.


Foram mais de dois anos de trabalhos ininterruptos, enfrentando diversos desafios e conflitos externos e internos para preservar a vida do paciente, dos seus colegas, de seus familiares e a própria. Um cenário complicado, não somente pela sobrecarga de demanda profissional, mas também pelo desconhecimento cientifico do que estávamos enfrentando. Cientistas de todo mundo somaram suas forças para divulgação das evidências cientificas e, em paralelo, as sociedades médicas se mobilizaram para otimizar procedimentos de atendimentos com proteção ao profissional atuante.2 No entanto, o cenário peculiar da Covid-19 mostrou que apesar de não ser fácil estar na linha de frente no combate ao SARS-CoV2, pelo grau elevado de estresse e exaustão em enfermeiros e médicos demonstrado em estudos, as estratégias comportamentais individuais e sociais/coletivas podem ajudar.6 Este minieditorial é dedicado às médicas.O estresse e a síndrome de Burnout fazem parte das doenças ocupacionais em profissionais de saúde.7as mulheres, que têm historicamente dupla jornada de trabalho, viram-se em Burnout durante a Pandemia de SARS-Cov2 no Brasil. Foram muitas demandas acumuladas, como jornadas de trabalho em dois ou três locais diferentes, afazeres domésticos, pouco tempo de lazer e perda salarial, mas se empenharam também em se manter criativas e manter sua boa qualidade de vida. Mais que médicas, verdadeiras Mulheres Maravilha, buscaram na espiritualidade, o conforto, a segurança e a redução do estresse.Elas que, além dos desafios nos papéis de mulher, mãe, filha, amiga, companheira, dona de casa, e tantos outros, também se esforçaram em jornadas exaustivas para cuidado do paciente. No estudo de Oliveira et al.,10A pandemia trouxe à tona desafios que requerem reflexão sobre nosso estilo de vida e como eles impactam na qualidade de vida. As médicas demonstram bravura, coragem e determinação, mas carecem ainda de mais cuidados com o bem-estar. As estratégias de enfrentamento de situações difíceis e cultivo de bem-estar devem ser implementadas nos centros médicos para que seus colaboradores possam praticá-las e vivenciá-las. Além dos exercícios físicos e dieta equilibrada, as ferramentas comportamentais como cultivo de pensamentos positivos e o sentimento de gratidão, praticar as diversas formas de meditação, Yoga, Tai Chi ou outras práticas similares pela natureza podem também aquietar a mente e reduzir o estresse. 1The impact of the SARS-Cov2 pandemic hit the world quickly and overwhelmingly and highlighted the heroes of the white cover: healthcare professionals. It took more than two years of uninterrupted work, facing various challenges and external and internal conflicts to preserve the patient’s life, colleagues, their families and themselves. A complicated scenario, not only due to the overload of professional demand but also the scientific lack of knowledge of what we were facing. Scientists worldwide have joined forces to disseminate scientific evidence, and, at the same time, medical societies have mobilized to optimize care procedures with protection for active professionals.2 However, the particular scenario of Covid-19 has shown that although it is not easy to be on the front lines in the fight against SARS-CoV2, nurses and doctors demonstrated high stress and exhaustion in studies, so behavioral/collective strategies can help.6 This mini-editorial is dedicated to female doctors.Stress and Burnout syndrome are part of occupational diseases in health professionals.7 women, who historically have a double shift, found themselves in Burnout during the SARS-cov2 Pandemic in Brazil. There were many accumulated demands, such as working hours in two or three different places, household chores, little leisure time and loss of salary, but they also struggled to maintain creativity and maintain a good quality of life. More than doctors, true Wonder Women sought spirituality, comfort, safety and stress reduction.In addition to the challenges in the roles of woman, mother, daughter, friend, companion, housewife and many others, they also struggled in exhausting journeys to take care of the patient. In the study by Oliveira et al.,10The pandemic has brought to light challenges that require reflection on our lifestyle and how they impact our quality of life. Doctors demonstrate bravery, courage and determination but still need more care for their well-being. Strategies to deal with difficult situations and cultivate well-being must be implemented in medical centers so their employees can experience and practice them. In addition to physical exercise and a balanced diet, behavioral tools such as cultivating positive thoughts and feelings of gratitude, practicing different forms of meditation, Yoga, Tai Chi or other practices similar can also calm the mind and reduce stress.


Nos PAR, como os EUA, a mortalidade intra-hospitalar para IAMCSST variou de 3,5% para indivíduos que receberam angioplastia coronária percutânea primária a 14,9% para aqueles que não receberam reperfusão, enquanto em países europeus, foi relatada mortalidade tão baixa quanto 2,5%.4A doença isquêmica do coração (DIC) é a principal causa de morte no mundo, e enquanto em países de alta renda (PAR) foram observados declínios substanciais nas taxas de mortalidade por DIC nas últimas décadas, o mesmo não ocorreu em países de baixa e média renda (PBMR).5 Utilizando metodologia apropriada, os autores realizaram uma metanálise de dados de 38 estudos, principalmente realizados no Brasil, Cuba e Argentina: 35 para IAMCSST com 28.878 indivíduos, e 9 para IAMSSST com 2.377 indivíduos. A análise conjunta demonstrou que a mortalidade hospitalar por IAMCSST foi de 9,9% , com heterogeneidade moderada a alta (I2=74%). O Chile apresentou a menor mortalidade  e a Colômbia a maior , com o Brasil apresentando mortalidade de 9,6% ; no entanto, não foi encontrada diferença estatística entre os países . Para NSTEMI, a mortalidade intra-hospitalar foi de 7,2% , também com heterogeneidade moderada a alta (I2 = 63%), explicada (I2 = 0%) pela exclusão de um estudo “outlier”.5Neste número da Revista, o artigo “Mortalidade Hospitalar Por Infarto do Miocárdio na América Latina e no Caribe: Revisão Sistemática e Metanálise” traz dados contemporâneos sobre a mortalidade hospitalar por IAM em LMIC da América Latina e Caribe de 2000 a 2020.2 No entanto, deve-se reconhecer que a mortalidade intra-hospitalar relatada é provavelmente menor do que os números reais, pois os estudos incluídos foram realizados em unidades de saúde mais organizadas, onde os pacientes podem ter tido melhor acesso ao tratamento do que a população total que apresentou IAM na região.Os resultados descritos acima são robustos porque a redução da mortalidade por IAMCSST foi associada a fatores conhecidos que melhoram os desfechos, e que também explicam (sujeito: fatores) em parte a heterogeneidade: maior taxa de reperfusão  e avanços temporais no tratamento, com maior mortalidade em 2000-2009 em relação a 2010-2020 .6Ainda assim, as lacunas na mortalidade intra-hospitalar por IAMCSST entre PAR e América Latina/Caribe reforçam a possibilidade de reduzir a mortalidade por IAM em PBMR, proporcionando melhor acesso aos cuidados. Ao integrar e organizar estabelecimentos e profissionais de saúde em uma região, linhas de cuidado ao IAM trazem melhor acesso à reperfusão, às medicações baseadas em evidências e aos cuidados intensivos, levando a melhores resultados e otimização de recursos.7 As internações por IAM aumentaram 54% de 2008 a 2019 em hospitais públicos – com 12,9% de mortalidade intra-hospitalar em 2019 –, tornando o IAM um importante problema de saúde pública.7 Vale ressaltar que as disparidades no atendimento do indivíduo com IAM ocorrem dentro do país: em um registro de 4.782 pacientes de hospitais públicos e privados selecionados, a mortalidade intra-hospitalar foi de 3,4%, mas maior em hospitais públicos.8 Mortalidade maior também foi evidenciada em uma cidade brasileira na rede pública  em relação aos hospitais privados .9No contexto brasileiro, a DIC é a primeira causa de mortalidade, respondendo por 12% de todas as mortes.12 Em 2021, os componentes pré-hospitalares da linha de cuidado também foram regulamentados pela Portaria 2.777, que inclui o uso de telemedicina para análise de ECG e suporte clínico, além de trombólise pré-hospitalar.Dessa forma, a implementação da linha de cuidado ao IAM no Brasil é fundamental para reduzir a mortalidade por IAM, na perspectiva da saúde pública. Em 2011, o Ministério da Saúde lançou a Portaria 2.994 para promover a organização da linha de cuidado ao IAM. Embora as experiências iniciais tenham reduzido com sucesso a mortalidade intra-hospitalar (4-6% das reduções absolutas), elas ficaram restritas a algumas áreas geográficas.6 Suporte por telemedicina para diagnóstico eletrocardiográfico e atendimento clínico, organização de centros de referência, atendimento pré-hospitalar aprimorado - incluindo trombólise pré-hospitalar - e campanhas públicas sobre sintomas de IAM são estratégias para superar essas barreiras.13 Uma meta-análise recente mostrou que a inclusão da telecardiologia como parte das linhas de cuidado ao IAM foi associada a uma redução de 37% na mortalidade.13 Além disso, o envolvimento de diferentes partes interessadas, incluindo formuladores de políticas de saúde e profissionais de saúde pré-hospitalares e hospitalares, é a outra parte essencial para uma estratégia de implementação bem-sucedida.6Muitos desafios para a implementação da linha de cuidado ao IAM foram descritos, particularmente para PBMR. Esses desafios relacionam-se ao diagnóstico tardio, às estratégias de encaminhamento e/ou infraestrutura de saúde inadequadas, ao financiamento insuficiente e aos atrasos na procura de atendimento.Apoiando-se nos princípios fundamentais do SUS de universalidade e equidade, a extensão da linha de cuidado ao IAM para todos os municípios brasileiros urge se quisermos reduzir a mortalidade por IAM, principal causa de morte em nosso país. 1 The final event in the chain of IHD is myocardial infarction (MI), which can be classified based on the electrocardiogram in ST-segment elevation MI (STEMI), and non-ST-segment elevation MI (NSTEMI) - the first having higher lethality.2 Mortality rates for both MI presentations can be reduced by timely diagnosis and treatment according to current guidelines, including reperfusion therapy for STEMI.3 In HIC, such as the US, STEMI in-hospital mortality varied from 3.5% for individuals receiving primary percutaneous coronary angioplasty to 14.9% for those receiving no reperfusion, while in European countries, mortality as low as 2.5% has been reported.4Ischemic heart disease (IHD) is the leading cause of death worldwide, and while in high-income countries (HIC), substantial declines in mortality rates for IHD were observed in the last decades, the same did not occur in low- and middle-income countries (LMIC).5 Using sound methodology, the authors made a meta-analysis of data from 38 studies, mostly conducted in Brazil, Cuba, and Argentina: 35 for STEMI with 28,878 individuals, and 9 for NSTEMI with 2,377 individuals. Pooled analysis demonstrated that in-hospital mortality for STEMI was 9.9% (95%CI: 9.1–10.7), with moderate to high heterogeneity (I2=74%). Chile had the lowest mortality , and Colombia the highest , with Brazil showing a mortality of 9.6% (95%CI: 8.3-11.0); however, no statistical difference was found among countries (p=0.47). For NSTEMI, in-hospital mortality was 7.2% (95% CI: 5.5 – 9.3), also with moderate to high heterogeneity (I2 = 63%), explained (I2=0%) by the exclusion of one outlier study.5In this issue of the Journal, the article “Hospital Mortality from Myocardial Infarction in Latin America and the Caribbean: Systematic Review and Meta-Analysis” brings a welcome addition regarding MI in-hospital mortality in LMIC from Latin America and the Caribbean from 2000 to 2020.2 However, it should be acknowledged that the in-hospital mortality reported is probably lower than the actual numbers, as included studies were conducted in more organized health facilities, where patients may have had better access to treatment than the total MI population of the region.The results above described are robust because mortality reduction for STEMI was associated with known factors that improve outcomes, which also partly explained the heterogeneity: higher reperfusion rate  and temporal advances in treatment, with higher mortality in 2000-2009 compared to 2010-2020 .6Still, the gaps in STEMI in-hospital mortality between HIC and Latin America/Caribbean reinforces the possibility of reducing MI mortality in LMIC by providing better access to care. By integrating and organizing health facilities and providers in a region, MI care systems bring better access to reperfusion, evidence-based medication, and intensive care, leading to improved outcomes and optimizing resources.7 Hospitalizations due to MI rose 54% from 2008 to 2019 in public hospitals - with 12.9% in-hospital mortality in 2019, making MI a major public health issue.7 Of note, disparities in MI care occur within the country: in a registry of 4782 patients from selected public and private hospitals, in-hospital mortality was 3.4%, but higher in public hospitals.8 Higher mortality was also shown in a Brazilian city in public (19.5%) compared to private hospitals (4.8%).9In the Brazilian context, IHD is the first cause of mortality, accounting for 12% of all deaths.12 In 2021, pre-hospital components of the system were also regulated in the ordinance 2.777, which includes the use of telemedicine for the use of telemedicine for ECG analysis and clinical support, and pre-hospital thrombolysis.As such, implementing the MI system of care in Brazil from the public health perspective is fundamental to reduce MI mortality. In 2011, the Ministry of Health launched the ordinance 2.994 to promote the organizations of MI systems of care. While initial experiences have successfully reduced in-hospital mortality (4-6% of absolute reduce), they have been restricted to some geographical areas.6 Telemedicine support for ECG diagnosis and clinical care, organization of referral hubs, enhanced pre-hospital care – including pre-hospital thrombolysis – and public campaigns about MI symptoms are strategies to overcome these barriers.13 A recent meta-analysis showed that including telecardiology as part of MI systems of care was associated with a 37% reduction in mortality.13 Moreover, the involvement of different stakeholders, including health policymakers and pre-hospital and hospital healthcare providers, is another essential part of a successful implementation strategy.6Many challenges for implementing the MI systems of care have been described. They relate to late diagnosis, inadequate referral strategies and/or health infrastructure, insufficient funding, and delays in seeking care.Laying in the fundamental principles of SUS of universality and equity, the extension of the MI system of care across every Brazilian municipality urges if we want to reduce mortality by MI, the number one cause of death in our country.


Develop new lists of monosyllables for conducting logoaudiometric tests in Portuguese, perform content validation, considering ear side and education and check the equivalence between the lists.Were selected 125 monosyllables with different syllabic structures, which were submitted to the content validation process, which included judgment on familiarity, organization of lists, recording of material and auditory recognition. After content validation, the monosyllable lists were subjected to equivalence research, in order to obtain evidence of reliability for the proposed test instrument.Five lists with 25 monosyllables were elaborated and analyzed for content, of these, four lists were validated. There was no statistically significant difference between the responses obtained in the right and left ears. The education of the subjects did not influence the recognition of words. As for the equivalence search, it was found that two lists were equivalent, one not equivalent, but similar and one list was different from the others, and then excluded.Two monosyllable lists were validated for content and considered equivalent, with the same level of difficulty between them, and one list was considered similar, which can be used as training to apply the test on the audiological battery. The validated lists were not influenced by ear and education. Its results assist in the confirmation of tonal thresholds, the measurement of auditory skills for detection and recognition of speech, the confirmation of diagnostic hypotheses, topodiagnosis, detection of functional or non-organic hearing loss and malingering, and also in the indication and evaluation of the benefits of sound amplification. Such intensity can vary between 20 and 60 dB NS, but generally, the presentation of the stimuli occurs at 40 dB NS,4 or at the most comfortable level.One of the tests applied in the performance of speech audiometry is the Speech Recognition Percentage Index (SRPI), which evaluates the ability of the listener to recognize speech stimuli, at an intensity that allows the best possible performance, as they enable investigation the individual's ability to recognize speech stimuli only based on their auditory ability, since they provide the least possible clues, ensuring the sensitivity of the test.Several stimuli can be used in the evaluation of the patient's ability to recognize speech, from meaningless syllables, monosyllabic words and even sentences. The stimuli used the most in the evaluation of speech recognition include lists of monosyllables.In order to ensure scientific rigor, ensuring that the evaluation instrument used is valid and reliable, the ideal is for each language to have its own materials with speech stimuli for the performance of speech audiometry, and that these materials have recognized psychometric characteristics of validity and reliability,5,8-11, which have been made available for use in clinical practice, some in live speech and others in recorded material. However, there is no information in the literature consulted about the realization of psychometric studies in the elaboration of these lists.In Brazil, some lists of monosyllabic words have already been elaborated for speech recognition evaluation purposes.Thus, to fill this gap, in a PhD research project, new lists of monosyllables for the Portuguese language were elaborated, and content and construct validation measures and equivalence study on the lists were obtained, the results of which were presented in different articles, and the construct validation article has already been publishedThus, the purpose of this research was to describe the development of new lists of monosyllables for carrying out speech audiometry tests in the Portuguese language and also the to validate the content, considering the side of the ear and education level, and the verification of equivalence between the lists.The research was approved by the Research Ethics Committee (REC) of the institution under number 13932513.1.0000.5346, meeting all ethical standards of conduct in research with human beings, in accordance with the Guidelines and Regulatory Standards for Research involving Human Beings . All subjects read and signed the Informed Consent Form (ICF), consenting to their participation.To carry out the study, both in the content validation stage and in the list equivalence study, an Interacoustics brand audiometer, model AC 33, with supra-aural earphone, model TDH-39, was used. The speech stimuli were presented in recorded form, using a Toshiba brand CD player, coupled to the audiometer.The content validation was carried out in five stages, as described below:first stage , the monosyllables were selected, to begin the content validation process. The words were extracted from local and state newspapers and also from a book from the speech therapy area, which contained words to be used in speech therapy. 125 monosyllabic, stressed or unstressed words belonging to any grammatical class were included, namely: noun, adjective, verb, pronoun, adverb, numeral, preposition, conjunction and interjection. As for the syllable structure, 60 words (48%) had the consonant-vowel-glide structure , 5 words (4%) were consonant-consonant-vowel-consonant , 5 words (4%) were vowel-glide  and 3 words (2.4%) were consonant-vowel-glide-consonant . Monosyllables with other syllabic structures, words indicative of people's names and pseudowords were excluded.In the second stage , there was the judgment of the familiarity of the words, which were sent by e-mail, to nine expert judges for analysis, four of which are active in the area of Phonetics/Phonology and five in the area of Audiology, as well as eight non-specialist judges working in other areas of knowledge. The judges were selected by convenience.In the The judges evaluated each word on the list in relation to its familiarity, following a five-point Likert scale, classifying them as: Extremely Familiar (EF), Very Familiar (VF), Familiar (F), Slightly Familiar (SF) and Not Familiar (NF).The data were analyzed based on the Content Validity Ratio (CVR) (Equation 1),considering, as follows:  was considered, which classified the items as “essential”, “useful, but not essential” and also as “not necessary”. The words evaluated as PE, VF and F, were considered the essential words; those judged as SF, were considered to be useful, but not essential, and the words analyzed as NF were considered not necessary, and able to be excluded from the set of words previously selected.For the calculation of the CVR, the classification of items suggested by Lawshe (1975), in order to avoid the values agreed between the judges being obtained at random and considering the sample obtained in this research , the minimum value of the CVR should be 0.54, demonstrating that it would be unlikely that the agreement by the judges was random.According to the authorthird stage , the words considered familiar, that is, the essential ones according to the calculation of the CVR, formed a word bank that was used in the elaboration of the preliminary version of the new lists of monosyllables, consisting of five lists with 25 monosyllables in each list, named as lists L1, L2, L3, L4 and L5, which were digitally recorded according to ISO 8253-3:2012.In the fourth stage , 40 individuals were selected by convenience, aged between 18 and 44 years, right-handed, with different education levels, normal hearing , without alterations in the external auditory canal and middle ear based on visual inspection and tympanometry curve, respectively, or without other impairments, such as alteration of comprehension and/or oral emission. Those subjects who met the selection criteria and signed the informed consent form participated in the research.In the These individuals were considered as normal-hearing judges, to whom the lists of words were presented and, as a response, to they were asked to repeat the words as they understood them. The level of presentation was 40 dB NS.fifth and last stage, the auditory judgment of the words was carried out through descriptive and qualitative analysis of the errors produced by the individuals. Further, the errors presented by ear were compared, using the Mann-Whitney U test , and also considering the education level, using the Kruskal-Wallis test . A 95% confidence interval was adopted.In the After this stage, the reorganization of the words in the lists was carried out. During this reorganization, the words incorrectly emitted by more than one subject were excluded, which were considered non-random errors, and furthermore, the fifth list was excluded due to the reduction in the number of available words and because it presented the most heterogeneous composition. Thus, four lists remained, with 25 monosyllables validated for content, ready to be evaluated for equivalence between each other.After content validation of the lists of monosyllables, they were submitted to an equivalence study.In this stage, 60 individuals were selected by convenience, aged between 18 and 24 years, considering the other inclusion criteria mentioned in the fourth stage.speech noise type, at the intensity of 30 dB HL, in order to level the hearing of all participants and also neutralize any possible interference of body or environmental noise that could interfere with the performance of the individuals evaluated, as well as considering a level of presentation that did not cause discomfort and/or tiredness. This strategy of using a fixed noise to verify the equivalence of the lists of monosyllables had already been applied by other researchers.In this study, we chose to use a fixed noise, known as the , which occurs when performance is 0% or 100%.From that moment on, a pilot study was carried out, seeking to determine the signal/noise (SNR) ratio that would enable the obtainment of recognition scores that varied between 40 and 60%. This strategy was used in order to reduce the variability of the performance of the individuals evaluated, in addition to avoiding the “floor effect” or “celling effect”Thus, considering the issues mentioned above, for the pilot study, the lists of words were presented in the presence of a fixed noise, presented ipsilaterally (speech and noise in the same ear) in different SNR ratios. The -1 dB HL ratio was the condition in which the scores came closest to the expected rangeBased on the pilot study, the equivalence study of the lists was based on the performance of the other individuals, presenting the words at the level of 29 dB HL and noise at 30 dB HL (SNR ratio of -1 dB). The order of presentation of the lists was randomized, and 30 of them heard the words in the right ear and the other 30 in the left ear.The subjects’ responses for each word were considered as either incorrect, assigning the value of “0”, or correct, with the value of “1”. Using these values, the percentage of correct answers of words per list was obtained, indicating the variability within each list. The subject’s total score per list was also considered, multiplying the number of correct answers by each subject by four to obtain the word recognition percentage index, that is, the subject’s performance per list.To analyze the performance presented by the subjects according to the side of the ear, the Kruskal-Wallis test  was used.Next, the percentages of correct answers of the words per list were analyzed to obtain the intelligibility percentage of each list, and then the analysis of the variance of the words per list was performed, applying the ANOVA test .Finally, the subjects’ scores were analyzed per list. As variables with non-normal distribution, non-parametric tests were used: the Friedman test and analysis of variance between the lists, and the Wilcoxon test to identify the differences between the lists. Descriptive statistical analysis of some variables was also performed to complement the data analysis.Statistica 9.1 software.A significance level of 5% , revealed that all words presented CVR ≥ 0.529, and were considered essential , with no need to exclude any word at this stage .Regarding the errors produced by subjects when performing the auditory recognition of the words, it is observed that there was no statistically significant difference when comparing the errors presented by the subjects who heard the words in the right ear and those who heard the words in the left ear, which allowed the data to be grouped for analysis of only the errors produced by the subjects .The content validation resulted in four lists of monosyllables . It can With regard to the equivalence study of the lists, using the Kruskal-Wallis test it was possible to observe that the p-values  obtained by comparing the performance presented by the subjects in the different lists, per ear, were not statistically significant, which showed no difference in performance according to the side of the ear. Thus, the following analyses of the subjects’ responses were performed together.As for the descriptive measures related to the percentages of correct answers , on one Thus, considering the percentage of correct answers of the words in the lists, it can be seen that list L3 presented the highest average of correct answers, appearing to be an easier list. Furthermore, it can be observed that the average percentage of correct answers of the words per list is very similar in lists L1 and L2, indicating that these would be the most homogeneous lists. On the other hand, lists L3 and L4 present a different average from lists L1 and L2. However, no statistically significant difference was found in this sense as per the ANOVA test .In turn, when analyzing the results of the comparison of the scores of the subjects between the lists of monosyllables, which show the median percentage of the subjects’ correct answers per list, it is possible to visually identify the similarity between the lists L1 and L2, while at the same time observing a slight similarity between L1 and L2 with L4, a lot of difference between L1 and L2 in relation to L3, and also a slight similarity between L3 and L4 . The FriFurthermore, the result of the statistical analysis with the application of the Wilcoxon test shows that list L1 does not differ from L2, and that there was a statistically significant difference when comparing these with lists L3 and L4 and comparing L3 and L4 with each other .. It is related to the planning of the test, at which time a set of relevant and representative items of the content to be evaluated is organized. Thus, in relation to the speech tests, it is initially necessary to consider the selection of words, given that they have particularities specific to each language, and should be standardized and tested in the subjects.Content validation is an essential step in the process of construction and adaptation of measurement instruments,17. It should also be considered that in the Portuguese Language, there is a restricted number of monosyllables, therefore, there are few consonant and vowel combinations that produce meaningful words.The syllabic structures of the 125 words selected for the instrument proposed in this study, as described in the methodology, are in accordance with the characteristics of the Portuguese language, maintaining the syllabic structures of the language. A survey of the frequency of occurrence of the syllable patterns of Brazilian Portuguese, regardless of the number of syllables in the words, obtained based on written words from a dictionary, indicates that the CV structure is the most frequent in the language, followed by the syllables of the CVG or CVC, V, VC and CCV type, with the CCVC and CCVCC syllables being less frequent, the familiarity of a word is dependent on the frequency of use in the language and is also related to improvement in the intelligibility of words. In addition, the choice of familiar words would minimize the effect of educational differences between the subjects tested, thereby justifying and reinforcing the criterion chosen for the selection of words.In this study, the inclusion of words in the lists prioritized their familiarity, to the detriment of phonetic balance , as acco,19, once again reinforcing the need for the inclusion of familiar words.Furthermore, when choosing the words to form the lists for this study, a representative sample of the sounds of the language was kept, with a distribution of the phonemes among the lists, which was as uniform as possible. This practice was corroborated in the literature consulted, demonstrating that the phonetic balance is of secondary importance, since the most used and significant words are those that allow better speech recognition has elaborated phonetically balanced lists. Lacerda chose words whose phonetic material was representative of the language, yet without performing rigorous phonetic balancing. It was also ensured that the words were familiar, that they were part of the usual vocabulary, that they represented concrete nouns, that they were accessible to people from different cultural levels and that the lists had the same degree of difficulty between each other.Of the speech tests elaborated in Brazil with monosyllabic words, Sá and Russo and Santos used familiar words, but did not clarify how they selected the words. Chaves et al. and Roll et al. relied on the criteria proposed by Lacerda for choice of words. Chaves et al. drew up lists of 25 words and 25 pseudowords (monosyllabic and disyllabic) and Roll et al. drew up two lists of monosyllables, one with 25 items and the other with 50.Pen and Mangabeira-AlbernazWhen analyzing the influence of education level on the errors produced by the evaluated subjects , no stat,20.Most of the errors presented by the subjects were considered to be random, as they were isolated errors. However, some can be explained by the acoustic-articulatory characteristics of the phonemes and also by the familiarity, according to the meaning that the word assumes for the listener, as mentioned by some authors, justifying that speech intelligibility is dependent on consonant sounds, which represent a contribution of 60%, with vowels contributing only 40%.It was also observed that exchanges were more frequent in consonant sounds than with vowels, which is similar to the results obtained in another study, for example, the authors fixed the level of the speech signal at 10 dB NS from the tritone average of the frequencies of 500, 1000 and 2000 Hz, to obtain recognition scores between 40 and 60%. Further, in another study with lists of Mandarin monosyllables, each subject was tested with all lists being applied at different sequences and with different presentation levels . Another study, which investigated psychometric functions in the presence of noise, used four SNR ratios , keeping the noise fixed at 72 dB SPL, seeking the 50% point. These researchers, each with their own strategies, were able to evaluate the equivalence of their lists, and confirm that the performance of the subjects was significantly influenced by the SNR ratio chosen.The equivalence studies of lists of monosyllables present very varied strategies. Thus, in the analysis of the equivalence of the Mandarin monosyllable lists. These effects should be avoided, as they cause the loss of information in the observed data due to the possibility that the true scores are above the minimum or maximum limits observed in the threshold, where it is no longer possible to measure the variable. These are considered censored data, that is, data that is only partially known.Thus, because we did not find any consensus strategy in the literature, and because this is a new material, we used the presentation of word lists in the presence of different noise levels in a pilot study to check the equivalence between the lists. This allowed us to determine the appropriate SNR ratio to investigate the speech recognition index avoiding the occurrence of the “floor” or “ceiling” effectIt is believed that the variety of strategies used by different researchers is not a problem, as it is known that many factors are involved in this type of analysis, such as the equipment used, calibration, application method, composition and familiarity of the words, voice of the speaker, type of noise to be used, and the characteristics of the individuals evaluated, among others. It should be noted that at this stage of the research, it was sought to establish a relative measure, consisting of comparing the different lists between each other, maintaining the conditions of invariable tests and very similar individual characteristics of the subjects evaluated, with strict inclusion and exclusion criteria, and having only the subjects as the main variable, thereby avoiding compromising the results obtained as much as possible.The intralist variability was expressed in this study through the intelligibility percentage of each word per list , thus pr.It can be seen that in the four lists, none of the words had 0% or 100% correct answers, and statistically there is a balance between the intelligibility of the words in each list. This result is in accordance with the assumptions relating to the criteria to be observed in the preparation of speech materialsIn this study, it is clear that lists L1 and L2 are very similar , confirm,19,25, which can be attributed to a number of factors. These factors are related to the intelligibility of the words on the lists that encompass the phonetic construction, the familiarity of the word, the phonetic environment of the word and, above all, the recording characteristics of the speech tests, including the recording techniques and the characteristics of the speaker,26.It is important to note that obtaining the equivalence of different word lists is a complex task, and difficult to obtain even with all the criteria based on the literature for the selection of words, preparation of lists and recording of suchConsidering the results obtained , it was List L3 will be excluded, although it was considered homogeneous in relation to the variation in the intelligibility of the items, as it presented very different scores in relation to the other lists.After content validation and the equivalence study, the lists from this research were renamed in alphabetical order and therefore named as the Training List, L1 and L2 .,27,28.It should be noted that the psychometric measures obtained in this study are valid for the lists recorded as they are. If they are re-recorded by another person or even by the same person, if they are presented by live voice, or if there is a new organization of words originating other lists, new psychometric measures will need to be obtained. This premise is corroborated in the consulted literatureIt is believed that the elaboration and validation of the proposed material in digital format, according to the recommendations of the literature, will allow the realization of the SRPI in a more precise manner, reducing variability and increasing the reproducibility of the results obtained in the live voice evaluation.Two lists of monosyllables were validated as to content and considered equivalent, and one list was considered similar and could be used as training, forming a set of three lists developed in the Brazilian Portuguese language and digitally recorded, which may be part of the speech audiometry test battery to be applied in clinical routine and in research, after its validation and publication. The validated lists were not influenced according to the side of the ear and education level. .A logoaudiometria é um procedimento fundamental da avaliação audiológica básica. Seus resultados auxiliam na confirmação dos limiares tonais, na mensuração das habilidades auditivas de detecção e reconhecimento de fala, na confirmação de hipóteses diagnósticas, topodiagnóstico, detecção de perdas auditivas funcionais ou não orgânicas e nos quadros de simulação, e ainda, na indicação e avaliação dos benefícios da amplificação sonora. Tal intensidade pode variar entre 20 e 60 dB NS, mas geralmente, a apresentação dos estímulos ocorre à 40 dB NS,4 ou no nível de máximo conforto.Um dos testes aplicados na realização da logoaudiometria é o Índice Percentual de Reconhecimento de Fala (IPRF), o qual avalia a habilidade do ouvinte para reconhecer os estímulos de fala, em uma intensidade que permita o melhor desempenho possível, pois permitem investigar a capacidade do indivíduo para reconhecer os estímulos de fala apenas com base na sua habilidade auditiva, uma vez que fornecem o mínimo de pistas possíveis, garantindo a sensibilidade do teste.Vários estímulos podem ser utilizados na avaliação da habilidade do paciente em reconhecer a fala, desde sílabas sem sentido, palavras monossilábicas e até sentenças. Dentre os estímulos mais utilizados na avaliação do reconhecimento de fala, estão as listas de monossílabos.A fim de garantir rigor científico, assegurando que o instrumento de avaliação utilizado é válido e confiável, o ideal é que cada língua possua seus próprios materiais com estímulos de fala para realização da logoaudiometria e que esses materiais apresentem características psicométricas de validade e confiabilidade reconhecidas,5,8-11, que foram disponibilizadas para serem utilizadas na prática clínica, algumas à viva voz, outras em material gravado. No entanto, não há informações, na literatura consultada, sobre a realização de estudos psicométricos na elaboração dessas listas.No Brasil, já foram elaboradas algumas listas de palavras monossilábicas para fins de avaliação do reconhecimento de fala.Sendo assim, para preencher essa lacuna, em uma pesquisa de Doutorado, foram elaboradas novas listas de monossílabos para a Língua Portuguesa, e obtidas medidas de validação de conteúdo, construto e pesquisa de equivalência das listas, cujos resultados foram apresentados em diferentes artigos, sendo que o artigo de validação de construto já foi publicadoDessa forma, a proposta desta pesquisa foi descrever a elaboração de novas listas de monossílabos para realização de testes logoaudiométricos na Língua Portuguesa e também a validação de conteúdo, considerando lado da orelha e escolaridade e a verificação da equivalência entre as listas.A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) da instituição sob número 13932513.1.0000.5346, atendendo todas as normas éticas de conduta em pesquisa com seres humanos, de acordo com as Diretrizes e Normas Regulamentadoras de Pesquisa envolvendo Seres Humanos . Todos os sujeitos leram e assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), consentindo a sua participação.CD player, marca Toshiba, acoplado ao audiômetro.Para execução do estudo, tanto na etapa de validação de conteúdo, quanto na pesquisa de equivalência das listas, foi utilizado um audiômetro marca Interacoustics, modelo AC 33, com fone supra-aural modelo TDH-39. Os estímulos de fala foram apresentados na forma gravada, utilizando-se um aparelho de A validação de conteúdo foi realizada em cinco etapas, descritas a seguir:primeira etapa ocorreu a seleção dos monossílabos, dando início ao processo de validação de conteúdo. As palavras foram extraídas de jornais de circulação local e estadual e também de um livro da área fonoaudiológica, que continha palavras para serem utilizadas em fonoterapia. Foram incluídas 125 palavras monossilábicas, tônicas ou átonas, pertencentes a qualquer classe gramatical, a saber: substantivo, adjetivo, verbo, pronome, advérbio, numeral, preposição, conjunção e interjeição. Quanto à estrutura de sílaba, 60 palavras (48%) tinham a estrutura consoante-vogal-glide , 5 palavras (4%) consoante-consoante-vogal-consoante , 5 palavras (4%) vogal-glide  e 3 palavras  consoante-vogal-glide-consoante . Foram excluídos os monossílabos com outras estruturas silábicas, os vocábulos indicativos de nomes de pessoas e as pseudopalavras.Na segunda etapa , ocorreu o julgamento da familiaridade dos vocábulos, que foram enviados via correio eletrônico, para nove juízes especialistas para análise, sendo que quatro destes tinham atuação na área da Fonética/Fonologia e cinco na área da Audiologia, e também para oito juízes não especialistas com atuação em outras áreas de conhecimento. A seleção dos juízes se deu por conveniência.Na Os juízes avaliaram cada vocábulo da lista em relação à sua familiaridade, seguindo uma escala Likert de cinco pontos, classificando-os como: Extremamente Familiar (EF), Muito Familiar (MF), Familiar (F), Pouco Familiar (PF) e Nada Familiar (NF).Os dados foram analisados com base na Razão de Validade de Conteúdo (RVC) considerando ,sendo, , o qual classificou os itens em essenciais, em úteis, mas não essenciais e também somente em não essenciais, os vocábulos avaliados como EF, MF e F, foram considerados os vocábulos essenciais; os julgados como PF, foram considerados como sendo vocábulos úteis, mas não essenciais, e os vocábulos analisados como NF, foram considerados não essenciais e passíveis de serem excluídos do conjunto de palavras previamente selecionadas.Para a realização do cálculo da RVC foi considerada a classificação de itens sugerida por Lawshe, para evitar que os valores de concordância entre os juízes fossem obtidos ao acaso, o valor mínimo do RVC, considerando a amostra obtida nesta pesquisa , deveria ser de 0,54, demonstrando que seria improvável que a concordância pelos juízes tivesse se dado ao acaso.Segundo o autorterceira etapa , as palavras consideradas familiares, ou seja, as essenciais, conforme o cálculo da RVC, formaram um banco de palavras que foram utilizadas na elaboração da versão preliminar das novas listas de monossílabos, constituída de cinco listas com 25 monossílabos em cada lista, denominadas listas L1, L2, L3, L4 e L5, que foram gravadas digitalmente, conforme a norma ISO 8253-3:2012.Na quarta etapa , foram selecionados por conveniência, 40 indivíduos com idades entre 18 e 44 anos, destros, de diferentes escolaridades, normo-ouvintes , sem alterações no meato acústico externo, e de orelha média, a partir da inspeção visual e curva timpanométrica, respectivamente, ou ainda sem outros comprometimentos, como alteração de compreensão e/ou emissão oral. Aqueles sujeitos que preencheram os critérios de seleção e que assinaram o TCLE, participaram da pesquisa.Na Tais indivíduos foram considerados juízes ouvintes, para os quais foram apresentadas as listas de palavras, tendo sido solicitado, como resposta, que repetissem as palavras da forma que entendessem. O nível de apresentação foi de 40 dB NS.quinta e última etapa, foi realizado o julgamento auditivo das palavras, por meio de análise descritiva e qualitativa dos erros produzidos pelos indivíduos. Ainda, foram comparados os erros apresentados por orelha, utilizando o teste U de Mann-Whitney , e também considerando o nível de escolaridade, utilizando o teste Kruskal-Wallis . Foi adotado um intervalo de confiança de 95%.Na Após esta etapa, houve uma reorganização das palavras nas listas. Nesta reorganização, foram excluídos os vocábulos emitidos de forma incorreta por mais de um sujeito, sendo estes considerados erros não aleatórios, e também, foi excluída a quinta lista devido à redução no número de vocábulos disponíveis e por apresentar a composição mais heterogênea. Assim, restaram quatro listas, com 25 monossílabos validados quanto ao conteúdo, prontas para serem avaliadas quanto à equivalência entre si.Após a validação de conteúdo das listas de monossílabos, estas foram submetidas à pesquisa de equivalência.Nesta etapa, foram selecionados por conveniência 60 indivíduos, com idades entre 18 e 24 anos, considerando os demais critérios de inclusão citados na quarta etapa.speech noise, na intensidade de 30 dB NA, a fim de nivelar a audição de todos os participantes, e também neutralizar qualquer possível interferência de ruído corporal ou ambiental que pudesse interferir no desempenho dos indivíduos avaliados, considerando também um nível de apresentação que não provocasse desconforto e/ou cansaço. Esta estratégia de utilização de um ruído fixo, para verificação de equivalência de listas de monossílabos, já havia sido aplicada por outros pesquisadores.Neste trabalho, optou-se por utilizar um ruído fixo, do tipo , que ocorre quando o desempenho é de 0% ou 100%.A partir desse momento, foi realizado um estudo piloto, procurando determinar a relação sinal/ruído (S/R) que permitiria obter escores de reconhecimento que variassem em torno de 40 e 60%. Esta estratégia foi utilizada com a finalidade de diminuir a variabilidade do desempenho dos indivíduos avaliados, além de evitar o “efeito floor” ou o “efeito celling”Dessa forma, considerando as questões referidas acima, para o estudo piloto, as listas de palavras foram apresentadas na presença de um ruído fixo, apresentado ipsilateralmente  em diferentes relações S/R, e a relação de -1 dB NA foi a condição na qual os escores mais se aproximaram da faixa esperada.A partir do estudo piloto, a pesquisa de equivalência das listas foi realizada com base no desempenho dos demais indivíduos, apresentando as palavras no nível de 29 dB NA e ruído a 30 dB NA (relação S/R de -1 dB). A ordem de apresentação das listas foi randomizada, sendo que 30 deles ouviram os vocábulos na orelha direita e os outros 30, na orelha esquerda.As respostas dos sujeitos para cada palavra foram consideradas: incorretas, atribuindo-se o valor de “0” ou corretas, o valor de “1”. A partir desses valores, obteve-se o percentual de acertos das palavras por lista, indicando a variabilidade dentro de cada lista. Também foi considerado o escore total do sujeito por lista, multiplicando-se por quatro, o número de acertos de cada sujeito, para se obter o índice percentual do reconhecimento das palavras, ou seja, o desempenho do sujeito por lista.Para analisar o desempenho apresentado pelos sujeitos segundo o lado da orelha, foi utilizado o teste de Kruskal-Wallis .A seguir, foram analisados os percentuais de acertos das palavras por lista elaborada, para a obtenção do percentual de inteligibilidade de cada lista, e então, realizada a análise da variância das palavras por lista, aplicando-se o teste ANOVA .Por fim, foram analisados os escores dos sujeitos por lista, e por serem variáveis com distribuição não normal, foram usados testes não paramétricos: teste de Friedman e a análise da variância entre as listas, e para identificar as diferenças entre as listas, foi utilizado o teste de Wilcoxon. Também foi realizada análise estatística descritiva de algumas variáveis, para complementar a análise dos dados.software Statistica 9.1.Adotou-se um nível de significância de 5% , revelou que todas as palavras apresentaram RVC ≥ 0,529, sendo julgadas essenciais , não havendo necessidade de exclusão de nenhum vocábulo nesta etapa .Em relação aos erros produzidos pelos sujeitos ao realizarem o reconhecimento auditivo dos vocábulos, observa-se que não houve diferença estatisticamente significante, ao comparar os erros apresentados pelos sujeitos que ouviram as palavras na orelha direita, com os que ouviram as palavras na orelha esquerda, o que permitiu que os dados fossem agrupados para análise apenas dos erros produzidos pelos sujeitos .A validação de conteúdo resultou em quatro listas de monossílabos . ObservaNo que se refere à pesquisa de equivalência das listas, foi possível observar por meio do teste de Kruskall-Wallis, que os valores de p  obtidos pela comparação dos desempenhos apresentados pelos sujeitos, nas diferentes listas, por orelha, não foram estatisticamente significantes, o que mostrou não haver diferença de desempenho segundo o lado da orelha, e assim as seguintes análises das respostas dos sujeitos foram realizadas conjuntamente.Sobre as medidas descritivas referentes aos percentuais de acerto , de um lDesta forma, considerando-se o percentual de acertos das palavras nas listas, percebe-se que a lista L3 apresentou a maior média de acertos, parecendo ser uma lista mais fácil. Ainda, observa-se que a média do percentual de acertos das palavras por lista é muito semelhante nas listas L1 e L2, indicando que estas seriam as listas mais homogêneas. Já as listas L3 e L4 apresentam, uma média diferente das listas L1 e L2. No entanto, não foi apontada nenhuma diferença estatisticamente significante nesse sentido resultante da realização do teste ANOVA .Por sua vez, ao analisar os resultados da comparação dos escores dos sujeitos entre as listas de monossílabos, os quais mostram a mediana do percentual de acertos dos sujeitos por lista, é possível identificar visualmente a semelhança existente entre as listas L1 e L2, ao mesmo tempo em que se observa uma pequena semelhança entre L1 e L2 com L4, muita diferença entre L1 e L2 em relação à L3 e também uma pequena semelhança entre L3 e L4 . O testeAinda, o resultado da análise estatística com a aplicação do teste de Wilcoxon evidencia que a lista L1 não difere da L2, e que houve diferença estatisticamente significante ao comparar estas com as listas L3 e L4 e, as listas L3 e L4 entre si .. Está relacionada ao planejamento do teste, momento no qual se organiza um conjunto de itens relevantes e representativos do conteúdo que se quer avaliar. Assim, em relação aos testes de fala, é necessário considerar, inicialmente, a seleção das palavras, pois estas apresentam particularidades próprias de cada língua, devendo ser padronizadas e testadas nos sujeitos.A validação de conteúdo é uma etapa essencial no processo de construção e adaptação de instrumentos de medidas,17. Também deve-se considerar que na Língua Portuguesa, há um número restrito de monossílabos, sendo, portanto, poucas combinações de consoante e vogal que produzem palavras com significado.As estruturas silábicas das 125 palavras selecionadas para o instrumento proposto neste estudo, descritas na metodologia, estão de acordo com as características da Língua Portuguesa, mantendo as estruturas silábicas próprias da língua. Um levantamento da frequência de ocorrência dos padrões silábicos do Português Brasileiro, independente do número de sílabas das palavras, obtido com base em palavras escritas de um dicionário, aponta que a estrutura CV é a mais frequente na língua, seguida pelas sílabas de tipo CVG ou CVC, V, VC e CCV, sendo as sílabas CCVC e CCVCC, menos frequentes, a familiaridade de um vocábulo é dependente da frequência de uso na língua e também está relacionada com a melhora na inteligibilidade das palavras, além do que, a escolha de palavras familiares minimizaria o efeito das diferenças educacionais entre os sujeitos testados, justificando e reforçando assim o critério escolhido para a seleção das palavras.Neste estudo, a inclusão das palavras nas listas elaboradas priorizou a familiaridade das mesmas, em detrimento do balanceamento fonético , pois se,19, reforçando mais uma vez a necessidade de inclusão de palavras familiares.Ainda, ao escolher as palavras para formar as listas para este estudo, manteve-se uma amostra representativa dos sons da língua, com uma distribuição dos fonemas entre as listas, o mais uniforme possível. Esta prática foi corroborada na literatura consultada, evidenciando-se que o balanceamento fonético é de importância secundária, pois os vocábulos mais usados e significantes são aqueles que permitem melhor reconhecimento de fala elaborou listas balanceadas foneticamente. Lacerda escolheu palavras cujo material fonético fosse representativo da língua, sem, no entanto, realizar um rigoroso balanceamento fonético. Ainda, cuidou para que as palavras fossem familiares, que fizessem parte do vocabulário usual, que representassem substantivos concretos, que fossem acessíveis a pessoas de diferentes níveis culturais e que as listas tivessem o mesmo grau de dificuldade entre si.Dos testes de fala elaborados no Brasil, com palavras monossilábicas, Sá e Russo e Santos usaram palavras familiares, mas não esclareceram como selecionaram as palavras. Chaves et al. e Roll et al. se basearam nos critérios propostos por Lacerda para escolha das palavras. Chaves et al. elaboraram listas de 25 palavras e 25 pseudopalavras (monossilábicas e dissilábicas) e Roll et al. elaboraram duas listas de monossílabos, sendo uma lista com 25 e outra com 50 itens.Pen e Mangabeira-AlbernazAo analisar a influência da escolaridade nos erros produzidos pelos sujeitos avaliados , não foi,20.A maioria dos erros apresentados pelos sujeitos foi considerado como sendo ao acaso, pois foram erros isolados. No entanto, alguns podem ser explicados pelas características acústico-articulatórias dos fonemas e também pela familiaridade, pelo significado que a palavra assume para o ouvinte, conforme referem alguns autores, justificando que a inteligibilidade de fala é dependente dos sons consonantais, que representam uma contribuição de 60%, enquanto as vogais, contribuem apenas 40%.Também, observa-se que as trocas foram mais frequentes nos sons consonantais do que com as vogais, o que se assemelha aos resultados obtidos em outro estudo, por exemplo, os autores fixaram o nível do sinal da fala em 10 dB NS a partir da média tritonal das frequências de 500, 1000 e 2000 Hz, para obter escores de reconhecimento entre 40 e 60%. Também, em outra pesquisa com listas de monossílabos do Mandarin, cada sujeito foi testado com todas as listas sendo aplicadas em sequências diferentes e com diferentes níveis de apresentação . Outro estudo, que investigou as funções psicométricas na presença de ruído, utilizou quatro relações S/R , mantendo o ruído fixo a 72 dB SPL, buscando o ponto de 50%. Estes pesquisadores, cada um com suas estratégias, conseguiram avaliar a equivalência das suas listas, e confirmar que o desempenho dos sujeitos sofria importante influência da relação S/R escolhida.As pesquisas envolvendo a equivalência de listas de monossílabos apresentam estratégias muito variadas. Sendo assim, na análise da equivalência das listas de monossílabos do Mandarinfloor” ou o efeito “ceiling”. Estes efeitos devem ser evitados, pois provocam a perda de informações nos dados observados, em função da possibilidade das pontuações verdadeiras estarem acima dos limites mínimos ou máximos observadas no limiar, onde não é mais possível mensurar a variável, sendo estes considerados dados censurados, os quais são parcialmente conhecidos.Dessa forma, por não termos encontrado na literatura consultada nenhuma estratégia que fosse consenso, e por se tratar de um novo material, foi utilizada para a verificação da equivalência entre as listas desta pesquisa, a apresentação das listas de palavras na presença de diferentes níveis de ruído, em um estudo piloto, o que permitiu determinar a relação S/R adequada para pesquisar o índice de reconhecimento de fala evitando a ocorrência do efeito “Acredita-se que a variedade de estratégias utilizadas pelos diferentes pesquisadores, não seja um problema, pois sabe-se que muitos fatores estão envolvidos neste tipo de análise, tais como: equipamento usado, calibração, forma de aplicação, composição e familiaridade dos vocábulos, voz do locutor, tipo de ruído a ser utilizado, características dos indivíduos avaliados, entre outros. Salienta-se que nesta fase da pesquisa, o que se buscou foi estabelecer uma medida relativa, que consistiu na comparação das diferentes listas entre si, mantendo as condições de testes invariáveis e características individuais muito semelhantes dos sujeitos avaliados, com critérios de inclusão e exclusão rígidos, tendo como variável apenas os sujeitos, evitando ao máximo comprometer os resultados obtidos.A variabilidade intralista foi expressa neste estudo por meio do percentual de inteligibilidade de cada palavra por lista , fornece.Observa-se que nas quatro listas, nenhuma das palavras apresentou 0% ou 100% de acertos, havendo, estatisticamente, um equilíbrio entre a inteligibilidade das palavras de cada lista. Este resultado está de acordo com os pressupostos acerca dos critérios a serem observados na elaboração dos materiais de falaNeste estudo, percebe-se que as listas L1 e L2 são muito semelhantes , confirm,19,25, que pode ser atribuído a uma série de fatores, que estão relacionados à inteligibilidade dos vocábulos das listas que englobam desde a construção fonética, a familiaridade da palavra, o ambiente fonético da palavra e, principalmente, as características de gravação dos testes de fala, incluindo as técnicas de gravação e as características do locutor,26.É importante salientar que a obtenção da equivalência de diferentes listas de palavras é uma tarefa complexa, e difícil de ser obtida mesmo com todos os critérios embasados na literatura para a seleção das palavras, elaboração das listas e gravação das mesmasConsiderando os resultados obtidos , foi obsA lista L3 será excluída, apesar de ter sido considerada homogênea em relação à variação na inteligibilidade dos itens, pois apresentou escores muito diferentes em relação às demais listas.Após a validação de conteúdo e pesquisa de equivalência, as listas oriundas deste trabalho foram renomeadas em ordem alfabética e, assim, denominadas Lista Treino, L1 e L2 .,27,28.Salienta-se que as medidas psicométricas obtidas neste estudo são válidas para as listas gravadas como elas estão. Se forem regravadas por outra pessoa ou até mesmo, pela mesma pessoa, ou se forem apresentadas à viva voz, ou ainda, se houver uma nova organização das palavras originando outras listas, novas medidas psicométricas precisarão ser obtidas, sendo esta premissa corroborada na literatura consultadaAcredita-se que a elaboração e validação do material proposto, em formato digital, conforme recomendações da literatura, permitirá a realização do IPRF de maneira mais precisa, diminuindo a variabilidade e aumentando a reprodutibilidade dos resultados obtidos na avaliação à viva voz.Duas listas de monossílabos foram validadas quanto ao conteúdo e consideradas equivalentes e uma lista foi considerada semelhante, podendo ser utilizada como treino, formando um conjunto de três listas desenvolvidas na Língua Portuguesa Brasileira, gravadas digitalmente, que poderão fazer parte da bateria logoaudiométrica para serem aplicadas na rotina clínica e em pesquisas, a partir da sua validação e publicação. As listas validadas não sofreram influência segundo o lado da orelha e escolaridade.