Nas duas últimas décadas o Brasil passou por um processo de transformação do seu modelo de atenção em saúde mental, caracterizado pelo redirecionamento de um cuidado antes centrado na internação hospitalar para uma lógica de atenção focada em serviços de base comunitária. OBJETIVO(S): Este estudo teve como objetivo analisar a produção de conhecimento em Saúde Mental por parte dos enfermeiros do Brasil no que se refere às temáticas prioritárias da Agenda de Saúde Mental. METODOLOGIA: Buscou-se informações contidas em artigos, em língua portuguesa indexados nas bases de dados cientí cos. Para contextualizar o tema, foi feito um levantamento também a respeito da distribuição dos serviços de saúde mental no Brasil. RESULTADOS: A partir de uma busca na base de dados, foram encontrados 54 artigos. Dentre eles, pôde-se notar que há no Brasil uma produção desigual no que diz respeito ao volume de pesquisas em enfermagem de Saúde Mental para cada região do país. Propõe-se que os enfermeiros busquem sintonizar suas pesquisas às temáticas priorizadas na Agenda de Saúde Mental. A articulação em torno da Agenda é a ação mais importante na legitimação deste instrumento na Política Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação em Saúde no Brasil, e permitirá que prioridades de pesquisa em saúde estejam em consonância com os princípios do Sistema Único de Saúde. CONCLUSÕES: Há uma necessidade de mais estudos de avaliação para comparar o custo-benefício dos modelos de cuidados alternativos, de modo a melhorar a cobertura, pois a pesquisa pode tornar-se um instrumento para a mudança.

Parallel applications composed of a set of tasks that follow a partial precedence order represent an important class of scientific applications. In high performance computing, environments dedicated to scientific applications are composed of clusters of multicore machines, which consist typically of a set of processing cores that partially share a hierarchy of cache memory. Harnessing the available memory is crucial to achieve good performance in these clusters. This paper proposes strategies based on the list scheduling framework to schedule application tasks on individual cores of multicore clusters. Our idea is to minimize the execution time of the application, by taking into consideration cache contention. Experiments with a representative set of applications show that the scheduling algorithms with contention-aware mechanisms can improve significantly the application performance.