17 resultados para Modelagem
Resumo:
OBJETIVO: Estabelecer a evolução da prevalência de desnutrição na população brasileira de crianças menores de cinco anos de idade entre 1996 e 2007 e identificar os principais fatores responsáveis por essa evolução.MÉTODOS: Os dados analisados procedem de inquéritos "Demographic Health Surveys" realizados no Brasil em 1996 e 2006/7 em amostras probabilísticas de cerca de 4 mil crianças menores de cinco anos. A identificação dos fatores responsáveis pela variação temporal da prevalência da desnutrição (altura-para-idade inferior a -2 escores z; padrão OMS 2006) considerou mudanças na distribuição de quatro determinantes potenciais do estado nutricional. Modelagem estatística da associação independente entre determinante e risco de desnutrição em cada inquérito e cálculo de frações atribuíveis parciais foram utilizados para avaliar a importância relativa de cada fator na evolução da desnutrição infantil. RESULTADOS: A prevalência da desnutrição foi reduzida em cerca de 50%: de 13,5% (IC 95%: 12,1%;14,8%) em 1996 para 6,8% (5,4%;8,3%) em 2006/7. Dois terços dessa redução poderiam ser atribuídos à evolução favorável dos quatro fatores estudados: 25,7% ao aumento da escolaridade materna; 21,7% ao crescimento do poder aquisitivo das famílias; 11,6% à expansão da assistência à saúde e 4,3% à melhoria nas condições de saneamento.CONCLUSÕES: A taxa anual de declínio de 6,3% na proporção de crianças com déficits de altura-para-idade indica que em cerca de mais dez anos a desnutrição infantil poderia deixar de ser um problema de saúde pública no Brasil. A conquista desse resultado dependerá da manutenção das políticas econômicas e sociais que têm favorecido o aumento do poder aquisitivo dos mais pobres e de investimentos públicos que permitam completar a universalização do acesso da população brasileira aos serviços essenciais de educação, saúde e saneamento
Resumo:
Background: Cancer shows a great diversity in its clinical behavior which cannot be easily predicted using the currently available clinical or pathological markers. The identification of pathways associated with lymph node metastasis (N+) and recurrent head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) may increase our understanding of the complex biology of this disease. Methods: Tumor samples were obtained from untreated HNSCC patients undergoing surgery. Patients were classified according to pathologic lymph node status (positive or negative) or tumor recurrence (recurrent or non-recurrent tumor) after treatment (surgery with neck dissection followed by radiotherapy). Using microarray gene expression, we screened tumor samples according to modules comprised by genes in the same pathway or functional category. Results: The most frequent alterations were the repression of modules in negative lymph node (N0) and in non-recurrent tumors rather than induction of modules in N+ or in recurrent tumors. N0 tumors showed repression of modules that contain cell survival genes and in non-recurrent tumors cell-cell signaling and extracellular region modules were repressed. Conclusions: The repression of modules that contain cell survival genes in N0 tumors reinforces the important role that apoptosis plays in the regulation of metastasis. In addition, because tumor samples used here were not microdissected, tumor gene expression data are represented together with the stroma, which may reveal signaling between the microenvironment and tumor cells. For instance, in non-recurrent tumors, extracellular region module was repressed, indicating that the stroma and tumor cells may have fewer interactions, which disable metastasis development. Finally, the genes highlighted in our analysis can be implicated in more than one pathway or characteristic, suggesting that therapeutic approaches to prevent tumor progression should target more than one gene or pathway, specially apoptosis and interactions between tumor cells and the stroma.