4 resultados para Dietas artificiais

em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal


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RESUMO - A legionella em meio hospitalar tem sido alvo de preocupação e de várias discussões, sendo esta uma bactéria patogénica que coloniza vários tipos de ambientes aquáticos (naturais e artificiais). Estas bactérias têm a particularidade de se desenvolver em meio aquático mas a infeção apenas é transmitida através de aerossóis de água contaminada, ou seja, por via aérea. Não se transmitindo de pessoa para pessoa. Pelas suas características os sistemas de arrefecimento de ar, nomeadamente as torres de arrefecimento, condensadores evaporativos, humidificadores e sistemas de ar condicionado, são fontes importantes de disseminação da legionella. Assim surge a necessidade da existência de programas de prevenção, que deverão ter em conta uma adequada manutenção, limpeza e desinfeção. Dada a quantidade de frequentadores assim como da especificidade dos mesmos, em meio hospitalar é particularmente importante a eficácia destes sistemas. Ou seja, os sistemas de arrefecimento em hospitais devem, para além de garantir o conforto térmico, ser responsáveis por manter a qualidade do ar e reduzir os riscos existentes a ele associados. O presente estudo pretende conhecer a verdadeira eficácia dos programas de manutenção e vigilância da Legionella, apenas nos sistemas de arrefecimento. Trata-se então de um estudo exploratório, descritivo recolha desta informação in-loco dos sistemas em estudo, de X hospitais da cidade de Lisboa. Na metodologia serão utilizadas grelhas de observação e resultados de colheita de água dos locais de maior risco. A realização deste estudo visa obter um retrato do panorama existente e contribuir para o início de novos estudos epidemiológicos.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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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.