Avaliação sócio-comportamental de crianças portadoras de dermatite atópica

Introdução: A dermatite atópica (DA) é uma doença inflamatória crônica da pele que apresenta um impacto significativo na qualidade de vida dos pacientes, em conseqüência de episódios recorrentes durante a vida. Considerando estudos recentes que descrevem a associação entre aspectos psicológicos e a dermatite atópica, acredita-se que a investigação da existência de um possível perfil comportamental destas crianças possa auxiliar o desenvolvimento de intervenções psicoterápicas específicas, assim como aumentar o conhecimento sobre a doença. Método: Este trabalho tem como objetivo realizar uma avaliação do perfil sóciocomportamental de crianças portadoras de DA e comparando-as com crianças sem a doença. Neste estudo, do tipo caso-controle, foram incluídos dois grupos com idades entre 4 e 18 anos: o grupo estudo, com pacientes portadores de dermatite atópica que consultam no ambulatório do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) e o grupo controle, composto por crianças e adolescentes sem doença dermatológica, matriculados em escola da rede pública de Porto Alegre. O tamanho estimado da amostra foi de 25 indivíduos em cada grupo. A coleta dos dados realizou-se através do CBCL (Child Behavior Checklist), validado no Brasil com o nome de Inventário de Comportamento da Infância e Adolescência. Resultados: Foram encontradas diferenças estatisticamente significativas nas duas dimensões globais (internalização e externalização), sendo que as crianças portadoras de dermatite atópica mostraram mais sintomas relacionados com ansiedade, depressão, alterações de pensamento e comportamento agressivo quando comparadas com crianças sem a doença. Conclusão: Os resultados indicam a necessidade de abordagens interdisciplinares no tratamento da criança com DA, valorizando não só as lesões dermatológicas, como também os aspectos emocionais dos indivíduos.

A BDI-based approach for the assessment of driver's decision-making in commuter scenarios

The rapid growth of urban areas has a significant impact on traffic and transportation systems. New management policies and planning strategies are clearly necessary to cope with the more than ever limited capacity of existing road networks. The concept of Intelligent Transportation System (ITS) arises in this scenario; rather than attempting to increase road capacity by means of physical modifications to the infrastructure, the premise of ITS relies on the use of advanced communication and computer technologies to handle today’s traffic and transportation facilities. Influencing users’ behaviour patterns is a challenge that has stimulated much research in the ITS field, where human factors start gaining great importance to modelling, simulating, and assessing such an innovative approach. This work is aimed at using Multi-agent Systems (MAS) to represent the traffic and transportation systems in the light of the new performance measures brought about by ITS technologies. Agent features have good potentialities to represent those components of a system that are geographically and functionally distributed, such as most components in traffic and transportation. A BDI (beliefs, desires, and intentions) architecture is presented as an alternative to traditional models used to represent the driver behaviour within microscopic simulation allowing for an explicit representation of users’ mental states. Basic concepts of ITS and MAS are presented, as well as some application examples related to the subject. This has motivated the extension of an existing microscopic simulation framework to incorporate MAS features to enhance the representation of drivers. This way demand is generated from a population of agents as the result of their decisions on route and departure time, on a daily basis. The extended simulation model that now supports the interaction of BDI driver agents was effectively implemented, and different experiments were performed to test this approach in commuter scenarios. MAS provides a process-driven approach that fosters the easy construction of modular, robust, and scalable models, characteristics that lack in former result-driven approaches. Its abstraction premises allow for a closer association between the model and its practical implementation. Uncertainty and variability are addressed in a straightforward manner, as an easier representation of humanlike behaviours within the driver structure is provided by cognitive architectures, such as the BDI approach used in this work. This way MAS extends microscopic simulation of traffic to better address the complexity inherent in ITS technologies.