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em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal
Resumo:
RESUMO - Hoje, facilmente se poderá constatar que as doenças orais possuem uma expressiva influência perante a saúde geral, não apenas pela presença da condição por si só, mas também a nível pessoal, social e económico. O seu reflexo traduz-se em parte, no absentismo escolar e laboral, diminuição considerável de produtividade e eficiência, falta de atenção e objetividade. Pelo que é então considerado, um grave problema de saúde pública, afetando de forma mais expressiva, grupos socioeconomicamente desfavorecidos. O acompanhamento e análise do desenvolvimento de iniciativas internacionais, no que ao seguimento das recomendações da Organização Mundial de Saúde diz respeito, poderá ser um ótimo beneficio e impulso para a identificação e aplicação de novos planos de ação. O presente projeto, pretendeu contribuir para a identificação de duas propostas de intervenção em saúde oral ajustadas ao alcance das recomendações da OMS que simultaneamente possam sejam proveitosas para a resolução dos problemas de saúde oral nacionais. Foi realizado um estudo observacional, descritivo e retrospetivo onde foram recolhidos dados acerca de 8 Sistemas de Saúde Oral europeus, previamente selecionados segundo critérios específicos, e iniciativas de saúde oral por eles desenvolvidas. Por fim, foram eleitas duas iniciativas de interesse, possíveis de aplicação futura. Os resultados do estudo apontam para a existência de diferentes iniciativas, enquadradas com as recomendações da OMS. De entre as mesmas, destaca-se uma implementada em 2009, na Suécia, que estando essencialmente assente num acessível subsidio anual fixo pago por cada indivíduo adulto, procura fundamentalmente preservar os esforços de prevenção aplicados nas últimas décadas.
Resumo:
RESUMO - A prevalência de obesidade infantil em Portugal é das mais elevadas da Europa. No concelho da Murtosa (Aveiro), para estimar a prevalência de excesso de peso e obesidade entre os 3 e os 6 anos e determinar os factores que lhe estão associados, desenvolveu-se, durante o ano de 2008, um estudo transversal que consistiu na avaliação estatoponderal das crianças frequentadoras dos estabelecimentos de ensino pré-escolar do concelho e aplicação de um questionário aos pais sobre antecedentes e perinatais, hábitos alimentares, actividades da criança e características da família. Através de um modelo de regressão logística multivariada identificaram-se as variáveis associadas ao excesso de peso/obesidade. Participaram no estudo 258 crianças, estimando-se uma prevalência de excesso de peso de 15,5 % (IC 95 % : 11,6 % a 20,4 %) e de obesidade de 6,2 % (IC 95 % : 3,9 % a 9,8 % ). Observou-se uma maior prevalência de excesso de peso nos meninos (19,5 %) e de obesidade nas meninas (10,4 %). O excesso de peso materno e o hábito de comer a ver televisão aumentaram o risco de excesso de peso/obesidade (OR: 10,548; OR: 13,815); o maior número de horas de sono diário, o maior número de refeições diárias e o aumento ponderal materno durante a gravidez (OR: 0,490; OR: 0,366; OR: 0,804) associaram-se a um menor risco de excesso de peso/obesidade. Justifica-se o desenvolvimento de programas de prevenção primária e secundária da obesidade infantil dirigidos aos factores de risco modificáveis identificados, sugerindo-se a necessidade de uma abordagem familiar e da avaliação sistemática deste tipo de intervenções.
Resumo:
Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.