Mortalidade por neoplasias malignas na população residente próximo de minas de urânio em Portugal : Epidemiologia

RESUMO - Introdução: O encerramento das minas de urânio em Portugal tem suscitado preocupação no que respeita aos eventuais efeitos que as radiações emitidas e os agentes químicos presentes terão na saúde das populações. Para esclarecer a existência de tal efeito foi delineado um programa de investigação em que o presente estudo se enquadra. Sendo conhecido que as populações expostas a minas de urânio, nomeadamente os mineiros, têm risco acrescido de sofrer de neoplasias, especialmente de «neoplasias da traqueia, dos brônquios e do pulmão», foi este o grupo de neoplasias seleccionado para constituir a hipótese principal do estudo. Assim, o estudo pretendeu verificar se existe associação entre exposição a minas de urânio e suas escombreiras (especialmente à mina da Urgeiriça, no concelho de Nelas) e a mortalidade por alguns grupos de neoplasias malignas, nomeadamente as «neoplasias malignas da traqueia, dos brônquios e do pulmão». Material e métodos: Trata-se de um estudo «ecológico» em que se consideraram «expostos» os residentes no concelho de Nelas, bem como no conjunto de concelhos com minas de urânio, e «não expostos» os residentes nos restantes concelhos das NUTS Dão-Lafões e Beira Interior Norte e Serra da Estrela. A análise centrou-se no cálculo, para cada concelho ou grupo de concelhos, das razões padronizadas de mortalidade (RPM) por «neoplasias malignas da traqueia, dos brônquios e do pulmão», por «neoplasia maligna do estômago» e por «todas as neoplasias malignas » no período de vinte anos compreendido entre 1980 e 1999. Resultados: Tomando os dois sexos em conjunto, o concelho de Nelas teve a RPM mais elevada para as «neoplasias malignas da traqueia, dos brônquios e do pulmão» (RPM = 133; p = 0,003). Teve também o valor mais elevado no sexo masculino (RPM = 126, não significativo) e o segundo mais elevado no sexo feminino (RPM = 142, não significativo). A razão das RPM concelho de Nelas/concelhos limítrofes de Nelas foi 1,46, p = 0,002 (homens: 1,50 p = 0,003; mulheres: 1,27, não significativo). As razões das RPM concelho de Nelas/concelhos com minas (1,94, p = 0,001) e concelho de Nelas/concelhos sem minas (1,57, p = 0,001) foram claramente superiores a 1. Pelo contrário, as RPM por «neoplasia maligna do estômago » foram sobretudo elevadas nos concelhos da NUTS Beira Interior Norte, que inclui grande parte do distrito da Guarda, (Trancoso: 154, p = 0,000; Sabugal: 146, p = 0,000), embora se tenham observado valores elevados em alguns concelhos da NUTS Dão-Lafões (Vila Nova de Paiva: 154, p = 0,001). Saliente-se que os dois valores mais baixos ocorreram nos concelhos de Tábua (RPM = 57; p = 0,000) e de Nelas (RPM = 60; p = 0,000). Para o conjunto de «todas as neoplasias malignas» as RPM dos vários concelhos variaram entre 62 e 100 sem que a distribuição desses valores sugerisse qualquer associação positiva relevante. Discussão: Os resultados mostraram que a população do concelho de Nelas teve, no período estudado, um risco acrescido de morrer por «neoplasias malignas da traqueia, dos brônquios e do pulmão» quando comparado com a dos concelhos limítrofes e restantes concelhos das NUTS estudadas. A existência da mina da Urgeiriça e da sua escombreira é uma possível causa desse excesso de mortalidade. Ele poderá ter sido gerado, por um lado, através da existência de uma percentagem elevada de ex-mineiros, bem como, por outro lado, através de uma exposição ambiental geral, facto este que é sustentado pela ocorrência de excesso de mortalidade tanto em homens como em mulheres. O excesso de mortalidade por aquele grupo de neoplasias pode ainda ter origem noutras exposições cujo potencial papel é discutido.

Avaliação do risco de LMEMSLT : aplicação dos métodos RULA e SI / Florentino , António de Sousa Uva

RESUMO - A frequente insuficiência de informação e até, eventualmente, a presença de elementos cientificamente pouco robustos (ou mesmo hipotéticos) no procedimento de obtenção dos resultados finais (scores) com os diversos métodos de avaliação do risco, julga-se determinar a obtenção de distintos resultados no mesmo posto de trabalho e que interessam analisar. O presente estudo foi efectuado numa empresa da indústria automóvel e pretendeu contribuir para a efectividade do processo de avaliação do risco destas lesões em meio industrial. Utilizaram-se como ponto de partida as classificações de risco em postos de trabalho onde a aplicação do método OCRA — base do projecto de norma Europeu prEN 1005-5 para a estimativa do risco de LMEMSLT (Lesões Musculoesqueléticas do Membro Superior Ligadas ao Trabalho) — identificou níveis de risco moderados e/ou elevados (score OCRA ≥ 16,5). Assim nos postos de trabalho (n = 71) registou-se em vídeo a actividade de trabalho. Analisaram-se os principais factores de risco (postura, força, repetitividade e exposição a vibrações) com uma amostragem de segundo em segundo e aplicaram-se dois métodos: 1) RULA (McAtamney; Corlett, 1993); 2) SI (Moore; Garg, 1995). Dos resultados globais da aplicação dos métodos identificam- se discrepâncias evidentes: o método SI classificou 41 postos de risco elevado e o método RULA classificou apenas 26 postos de risco. Destaque para as divergências entre os postos classificados de risco elevado como, por exemplo: de entre os 41 postos com scores de risco da aplicação do método SI apenas se encontram 12 postos classificados de risco pelo método RULA. Os resultados permitem evidenciar validades preditivas diversas para os factores de risco analisados: 1) situações de aplicação de força (SI = 0,80; RULA = 0,66); 2) presença de posturas extremas (SI = 0,68; RULA = 0,48); 3) repetitividade (SI = 0,35; RULA = 0,43). Conclui-se pela divergência de resultados dos métodos SI e RULA aplicados nos mesmos postos de trabalho que tal situação alerta para a pertinência da utilização de um filtro que permita a identificação dos factores de risco presentes em cada posto de trabalho e que, por consequência, oriente a selecção do método mais indicado ou ainda, em oposição, do método contra-indicado. Este trabalho, como um contributo para uma efectiva identificação e avaliação do risco de LMEMSLT, conduz, no limite, à necessidade de elaboração de uma «grelha» das «grelhas» e de informação mais precisa sobre os métodos e sua aplicação, permitindo, desse modo, uma mais efectiva gestão do risco destas lesões.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.