Factores de risco de abuso no relacionamento íntimo: Estudo de validação da versão portuguesa do questionário “Personal and Relationships Profile”

O presente artigo trata do estudo das características psicométricas da versão portuguesa do questionário “Personal and Relationships Profile" (PRP, Straus, Hamby, Boney-McCoy, & Sugarman, 1999). Este instrumento destina-se a avaliar os principais factores relacionados com a ocorrência de abuso no relacionamento com o companheiro; integra 21 sub-escalas substantivas e uma sub-escala de desejabilidade social. Foram participantes 551 estudantes universitários (60.3% do sexo feminino), na sua maioria com idades compreendidas entre os 19 e os 25 anos e com uma relação do tipo namoro. O questionário apresenta elevada consistência interna (α=.90), e as sub-escalas têm valores de alpha de Cronbach compreendidos entre .50 e .84. Confirma-se também a validade externa dado que um elevado número de sub-escalas do PRP, se encontra significativamente correlacionado com a escala de abuso físico sem sequelas (CT52). Os resultados obtidos confirmam a validade da versão portuguesa do questionário PRP, possibilitando a investigadores e práticos no âmbito das relações maritais um instrumento de screening para sinalização, aprofundamento e orientação das linhas de acção específicas no tratamento e/ou investigação dos principais factores associados à violência conjugal.

New integrative computational approaches unveil the Saccharomyces cerevisiae pheno-metabolomic fermentative profile and allow strain selection for winemaking

During must fermentation by Saccharomyces cerevisiae strains thousands of volatile aroma compounds are formed. The objective of the present work was to adapt computational approaches to analyze pheno-metabolomic diversity of a S. cerevisiae strain collection with different origins. Phenotypic and genetic characterization together with individual must fermentations were performed, and metabolites relevant to aromatic profiles were determined. Experimental results were projected onto a common coordinates system, revealing 17 statistical-relevant multi-dimensional modules, combining sets of most-correlated features of noteworthy biological importance. The present method allowed, as a breakthrough, to combine genetic, phenotypic and metabolomic data, which has not been possible so far due to difficulties in comparing different types of data. Therefore, the proposed computational approach revealed as successful to shed light into the holistic characterization of S. cerevisiae pheno-metabolome in must fermentative conditions. This will allow the identification of combined relevant features with application in selection of good winemaking strains.