Percepção dos técnicos de anatomia patológica face à perigosidade dos agentes químicos utilizados nos laboratórios de histopatologia

Os agentes químicos são frequentemente manipulados nos Laboratórios de Anatomia Patológica (AP), provocando uma preocupação crescente com a segurança, higiene e a saúde dos técnicos de AP. Não existe conhecimento relativo à percepção que os profissionais evidenciam relativamente à perigosidade das substâncias químicas e que paralelismo esta possui com a real perigosidade, tendo em conta que existem instrumentos internacionais que permitem quantificar o risco associado a cada um dos agentes químicos. O objectivo do trabalho é identificar a percepção dos técnicos de AP relativamente à perigosidade das substâncias químicas utilizadas nos laboratórios de histopatologia dos serviços de AP na região de Lisboa e Vale do Tejo e comparar essa percepção com a perigosidade definida pelos instrumentos internacionais, constituindo, desta forma, um índice de discrepância. Também se procuraram listar os principais sintomas/doenças potencialmente associados à actividade profissional. Para tal, recorreu-se a uma amostra não probabilística, constituída por dezassete técnicos de AP que trabalham em três hospitais na referida região. O instrumento de recolha de dados consistiu num questionário que agrupava questões sobre a temática proposta, incidindo na classificação de substâncias químicas quanto à sua perigosidade para a saúde numa escala de 0 a 5, padecimento ou não de patologias, entre outras. O tratamento estatístico foi realizado em SPSS 12.0. Na generalidade, a discrepância quanto à perigosidade das substâncias químicas é baixa, centrando-se em 1 a 2 e observa-se maior discrepância para as substâncias etanol, violeta de cristal e vermelho do Congo. Os sintomas mais referidos foram cefaleias, irritação dos olhos e das vias respiratórias.

Guia de gestão de resíduos químicos para o laboratório de uma instituição de ensino secundário (uma abordagem na ótica da química verde)

A proliferação de resíduos que contribuem para a contaminação dos solos e águas, bem como as emissões de gases que contribuem para o efeito de estufa, tornou-se, nas últimas décadas, um problema importante a ser resolvido. A adoção de estratégias relacionadas com um desenvolvimento autossustentável motivou o desenvolvimento deste trabalho para uma instituição de ensino secundário, tentando mudar atitudes. As técnicas de tratamento de resíduos apresentam um alto custo e a necessidade de pessoal treinado, tornando-se desvantajosas em relação às técnicas de redução na fonte. Neste contexto, este trabalho tem como proposta a elaboração de um guia a adotar na gestão de resíduos laboratoriais de uma escola secundária. Neste guia identificam-se as atividades laboratoriais mais poluentes através da Estrela de Verdura (EV), propõem-se procedimentos de gestão dos resíduos gerados e sugerem-se atividades pedagógicas mais sustentáveis. Assim após um enquadramento teórico do ensino experimental da química e suas relações com o Ambiente ao longo do século XX, descrevem-se as finalidades e dificuldades da aplicação da Química Verde (QV) nas atividades laboratoriais. Sugere-se um sistema de gestão de resíduos otimizado. Apresenta-se o guia de gestão através da implementação da QV e da microescala, onde se identificam as atividades laboratoriais mais problemáticas em termos de segurança ambiental e propõem-se alternativas que podem vir a mudar a postura do ensino da química. Finalmente, em função das análises realizadas, concluiu-se que se conseguem realizar as atividades laboratoriais de uma forma mais benigna, sem prejuízo dos objetivos didáticos e com elevada rentabilidade económica, graças ao uso sustentado da tecnologia disponível.

Separação de dados hiperespectrais por análise de componentes dependentes

A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.