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O Estado do Rio de Janeiro possui indicadores de produção muito baixos na realização de exames de câncer de mama. Na tentativa de melhorar o acesso aos exames, principalmente em regiões com baixa densidade populacional onde a aquisição de mamógrafos não é custo-efetiva, o uso da mamografia móvel é uma alternativa para aumentar a execução de exames de rastreamento de câncer de mama. O objetivo desta pesquisa é a construção de um modelo computacional para definir a alocação de mamógrafos móveis. O Modelo considera as variáveis associadas com os custos e prazos, indicando quando, onde e por quanto tempo, as unidades móveis de mamografia devem permanecer em cada cidade. O modelo foi construído no software de modelagem e simulação Anylogic, usando técnicas de modelagem baseada em agentes. O principal resultado é determinar o percurso de cada veículo disponível, para oferecer a cobertura desejada em cada cidade. Todas as entradas são parametrizadas, permitindo simular diferentes cenários e fornecer informações importantes para o processo de tomada de decisão. O horizonte de tempo, número de mamógrafos (fixos e móveis), a cobertura desejada da população, a capacidade de produção de cada dispositivo, a adesão da população urbana e rural, entre outras variáveis, foram consideradas no modelo. Os dados da Região Serrana do Rio de Janeiro foram usados nas simulações, onde menos de metade das cidades possuem mamógrafos fixos. Com o modelo proposto foi possível determinar a distribuição de cada dispositivo físico e o número ótimo de unidades móveis de mamografia para oferecer cobertura à totalidade da população no ciclo de dois anos. O número de mamógrafos para oferecer cobertura de toda a população da região poderia ser reduzido pela metade com o modelo de alocação proposto neste trabalho. A utilização de mamografia móvel, em conjunto com a rede existente de mamógrafos fixos, procura maximizar a disponibilização de exames de testes de diagnóstico de câncer de mama no estado do Rio de Janeiro. O desenvolvimento de um modelo de roteamento que aperfeiçoa a cobertura de rastreio do câncer de mama é apresentado como um complemento importante na tentativa de melhorar o acesso à população residente em áreas urbanas e rurais dos municípios.

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A presente pesquisa objetiva verificar a contribuição da tecnologia da informação na previsão de indicadores de desempenho da Empresa Alfa. Para a realização deste estudo, foi realizado um estudo de caso único a fim de aprofundar na pesquisa de forma exploratória e descritiva. As técnicas utilizadas para tal foram análise documental e entrevista, que deram suporte à pesquisa quantitativa atendendo ao objetivo proposto no estudo e na fundamentação teórica. A pesquisa teve como base principal os resultados dos indicadores de desempenho dos anos de 2012 e 2013 descritos no planejamento estratégico referente ao ano de 2013. Através desses resultados foi possível prever os resultados dos indicadores para 2014 utilizando o software Weka e assim realizar as análises necessárias. Os principais achados demonstram que a Empresa Alfa precisará antecipar ações para maximizar seus resultados evitando que impactem negativamente na rentabilidade, além de ter a necessidade de manter uma base de dados sólida e estruturada que possa subsidiar previsões confiáveis e alimentar futuramente o programa a fim de realizar novas previsões. O resultado da pesquisa aponta que o sistema de informações Weka contribui para a previsão de resultados, podendo antecipar ações para que a organização possa otimizar suas tomadas de decisões, tornando-as mais eficientes e eficazes.

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A genética forense tem grande importância na geração de provas em casos de violência sexual, paternidade criminal, identificação de cadáveres e investigação de evidências de locais de crime. A análise de STRs apresenta grande poder de discriminação, mas é uma metodologia multi-etapas, trabalhosa, cara e em muitos casos a análise genética é prejudicada pela baixa quantidade e qualidade das evidências coletadas. Este estudo teve como objetivo desenvolver e caracterizar uma metodologia de triagem de amostras forenses através da análise de perfis de dissociação em alta resolução (HRM) de regiões do DNA mitocondrial, o qual está presente em maior número de cópias e mais resistente a degradação. Para tanto, foram extraídos DNAs de 68 doadores. Estas amostras foram sequenciadas e analisadas por HRM para sete alvos no DNA mitocondrial. Também foram realizados ensaios para determinar a influência do método de extração, da concentração e nível de degradação do DNA no perfil de HRM obtido para uma amostra. Os resultados demonstraram a capacidade da técnica de excluir indivíduos com sequências diferentes da referência comparativa em cinco regiões amplificadas. Podem ser analisadas em conjunto, amostras de DNA com variação de concentração de até a ordem de 100 vezes e extraídas por diferentes metodologias. Condições de degradação de material genético não prejudicaram a obtenção de perfis de dissociação em alta resolução. A sensibilidade da técnica foi aprimorada com a análise de produtos de amplificação de tamanho reduzido. A fim de otimizar o ensaio foi testada a análise de HRM em reações de PCR duplex. Um dos pares de amplificação forneceu perfis de HRM compatíveis com resultados obtidos de reações com amplificação de apenas um dos alvos. Através da análise conjunta das cinco regiões, esta metodologia visa a identificação de indivíduos não relacionados com as referências comparativas, diminuindo o número de amostras a serem analisadas por STRs, reduzindo gastos e aumentando a eficiência da rotina de laboratórios de genética forense.

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Deposição é um fenômeno indesejável que ocorre na superfície dos trocadores de calor ao longo de sua operação, ocasionando redução na efetividade térmica e aumento da resistência ao escoamento nestes equipamentos. Estes efeitos trazem grandes consequências econômicas e ambientais, devido ao aumento dos custos operacionais (energia adicional é requerida), aumento dos custos de projeto (demanda por equipamentos de maior área de troca térmica), limitações hidráulicas (que pode levar a uma diminuição da carga processada) e aumento das emissões (aumento da queima de combustíveis fósseis para suprir a energia adicional requerida). Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo fornecer ferramentas computacionais robustas que apliquem técnicas de otimização para o gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor, visando minimizar os seus efeitos negativos. Estas ferramentas foram desenvolvidas utilizando programação matemática no ambiente computacional GAMS, e três abordagens distintas para a resolução do problema da deposição foram pesquisadas. Uma delas consiste na identificação do conjunto ótimo de trocadores de calor a serem limpos durante uma parada para manutenção da planta, visando restaurar a carga térmica nesses equipamentos através da remoção dos depósitos existentes. Já as duas outras abordagens consistem em otimizar a distribuição das vazões das correntes ao longo de ramais paralelos, uma de forma estacionária e a outra de forma dinâmica, visando maximizar a recuperação de energia ao longo da rede. O desempenho destas três abordagens é ilustrado através de um conjunto de exemplos de redes de trocadores de calor, onde os ganhos reais obtidos com estas ferramentas de otimização desenvolvidas são demonstrados