3 resultados para OLS
em Instituto Politécnico do Porto, Portugal
Resumo:
The phenolic profile and antioxidant activity of three endemic Laurus sp. from Portugal were analysed. Dried leaves of L. nobilis L., L. azorica (Seub.) Franco, and L. novocanariensis Rivas Mart., Lousã, Fern. Prieto, E. Días, J. C. Costa & C. Aguiar, collected in the mainland and in the Azores and Madeira archipelagos, respectively, were used to prepare different extracts (aqueous, ethanolic and hydroalcoholic). They were studied regarding their DPPH˙ scavenging activity, total phenolic and flavonoid contents, and the main phenolic compounds were identified by HPLC-DAD-ESI-MS/MS. Total flavonoid contents were 30.1, 46.3, and 36.7 mg of epicatechin equivalents per g of sample (dry weight) for L. nobilis, L. azorica and L. novocanariensis, respectively. Epicatechin was the major compound, representing ∼12.1% of total flavan-3-ols in L. nobilis, ∼25.6% in L. azorica, and ∼19.9% in L. novocanariensis. Although all samples presented a similar phenolic profile, significant differences were observed in their total contents and antioxidant activity.
Resumo:
Introdução: O declínio do equilíbrio, da força dos membros inferiores e o medo de cair são fatores de risco de queda associados ao envelhecimento e a sua avaliação pode ser realizada pelo teste One Leg Standing (OLS), Sit to Stand (STS) e pela Falls Eficacy Scale (FES), respetivamente. As aplicações para smartphone constituem uma alternativa para a avaliação dos fatores de risco de queda no envelhecimento. Objetivo: Analisar a capacidade de uma aplicação para smartphone na avaliação dos testes STS, OLS e FES. Metodologia: Realizou-se um estudo analítico numa amostra de 27 voluntários com idade ≥ 60 anos. Realizaram-se os testes STS, OLS e a FES (versão iconográfica, apresentada no smartphone). Os dados foram recolhidos simultaneamente por um smartphone e pelo Qualisys Motion Capture Systems associado a uma plataforma de forças. Foi utilizado o r de Pearson ou Spearman para analisar as possíveis correlações. Resultados: No STS obteve-se uma correlação muito forte (rp=0.97) no número de repetições de ciclos Sit Stand Sit (SLS) e forte na duração média do SLS (rp=0.85) e das subfases Sit to Stand (rp=0.69) e Stand to Sit (rp=0.778), com p<0.001. As medidas de inclinação do tronco apresentaram correlações fortes, com exceção do ângulo inicial (p≥0.05). No OLS, verificou-se uma correlação moderada entre o deslocamento do centro de pressão peak to peak médio-lateral (rs=0.45; p=0.017) e antero-posterior (rs=0.39; p=0.046), root mean square médio-lateral (rs=0.39; p=0.046) e antero-posterior (rs=0.46; p=0.017) e área do estatocinesiograma (rs=0.45; p=0.018). Na FES obteve-se uma correlação moderada em três categorias: ‘tomar banho/duche’ (rs=0.49; p=0.010), ‘deitar/levantar da cama (rs=0.43; p=0.024) e ‘chegar aos armários’ (rs=0.38; p=0.050). Conclusão: A aplicação para smartphone parece avaliar corretamente os ciclos e a variação da inclinação do tronco no STS, porém parece necessitar de ser reajustada na FES e na velocidade do deslocamento do centro de pressão, no OLS.
Resumo:
Durante as últimas décadas observou-se o crescimento da importância das avaliações fornecidas pelas agências de rating, sendo este um fator decisivo na tomada de decisão dos investidores. Também os emitentes de dívida são largamente afetados pelas alterações das classificações atribuídas por estas agências. Esta investigação pretende, por um lado, compreender se estas agências têm poder para conseguirem influenciar a evolução da dívida pública e qual o seu papel no mercado financeiro. Por outro, pretende compreender quais os fatores determinantes da dívida pública portuguesa, bem como a realização de uma análise por percentis com o objetivo de lhe atribuir um rating. Para a análise dos fatores que poderão influenciar a dívida pública, a metodologia utilizada é uma regressão linear múltipla estimada através do Método dos Mínimos Quadrados (Ordinary Least Squares – OLS), em que num cenário inicial era composta por onze variáveis independentes, sendo a dívida pública a variável dependente, para um período compreendido entre 1996 e 2013. Foram realizados vários testes ao modelo inicial, com o objetivo de encontrar um modelo que fosse o mais explicativo possível. Conseguimos ainda identificar uma relação inversa entre o rating atribuído por estas agências e a evolução da dívida pública, no sentido em que para períodos em que o rating desce, o crescimento da dívida é mais acentuado. Não nos foi, no entanto, possível atribuir um rating à dívida pública através de uma análise de percentis.