Consumo alimentar e estilo de vida: um estudo longitudinal com estudantes universitários

A universidade é um local de aprendizagem no qual conhecimento acadêmico, social e cultural permeia a relação entre os estudantes, onde estes terão a oportunidade de vivenciar diferentes situações durante o curso. A maior preocupação é como esta experiência influenciará o estado nutricional com a possível mudança dos hábitos cotidianos, como abuso de bebidas alcoólicas, uso irrestrito de suplementos vitamínicos e alimentares e a alimentação inadequada. O consumo alimentar de universitários foi o foco desta pesquisa que teve como objetivo geral identificar as principais mudanças do consumo de alimentos/ bebidas e estilos de vida por meio de estudo de coorte, envolvendo estudantes ingressantes nos cursos de graduação da Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\" - ESALQ/USP, e como objetivos específicos desenvolver, validar e aplicar um instrumento com a finalidade de identificar medidas comportamentais relacionadas aos hábitos de consumo alimentar, atividade física, situação socioeconômica e relacionar as informações obtidas ao estado nutricional do estudante; descrever o consumo dentro e fora do domicílio. Participaram da pesquisa estudantes com idade entre 18 e 30 anos. Um questionário foi aplicado juntamente com a avaliação antropométrica para mensuração do peso, altura e classificação do estado nutricional por meio do Índice de Massa Corporal (IMC). Este protocolo foi repetido após 8 meses de curso para que fosse identificada a situação do estado nutricional de cada indivíduo relacionada às mudanças do comportamento alimentar. Os dados coletados foram armazenados em base de dados no Microsoft Excel, sendo analisados por meio do Statistical Analysis System. Os dados quantitativos foram expressos em média e desvio-padrão (DP) com cálculos de intervalos de confiança de 95%. O teste do qui-quadrado foi utilizado para comparar a distribuição da prevalência de sobrepeso e obesidade quanto à variável sexo, associando-se ao IMC. Foi utilizado o coeficiente de correlação intraclasse de Pearson para verificação de concordância entre peso e altura aferidos e referidos. Foi realizada análise de regressão múltipla para identificação da mudança de consumo entre as fases, assim como para peso corporal. Utilizou-se o nível de significância de 5%. Observaram-se entre as duas fases quantidades preocupantes de nutrientes ingeridos aquém ou além dos limites preconizados para ambos os sexos; destaque para o elevado consumo de sódio, e insatisfatório de carotenóides. No caso dos carotenóides, houve crescimento significativo da contribuição da categoria 3 para as alunas. O consumo de cafeína na segunda fase foi maior, predominando o fornecimento pelos alimentos ultraprocessados. De forma geral houve aumento do consumo de alimentos processados e ultraprocessados. Observou-se aumento (significativo a 5%) no consumo de lipídios. Constatou-se diminuição na prática de exercícios físicos e aumento na ingestão de bebidas alcoólicas, e destas com energéticos e no tabagismo. Concluiu-se que o ingresso na universidade contribui para a mudança nos hábitos alimentares e estilos de vida de maneira negativa, sendo necessária intervenção adequada visando a promoção da saúde dos estudantes.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.