Colonizacao intracavitaria pulmonar por aspergillus niger : analise de suas peculiaridades

Trezentos pacientes portadores de colonização intracavitária pulmonar (pelos exames soro lógico e/ou tecidual) foram investigados num período de 10 anos. Os casos foram classificados como: Aspergillus fumigatus (246 casos); Ao niger (21 casos); A. flavus (7 casos); Pseudallescheria boydii (1 caso); colonização fúngica não especificada (21 casos) e colonização actinomicética (4 casos). os grupos A. niger (çasos)e A. fumigatus (controles) foram comparados a respeito de variáveis clínicas e laboratoriais, por serem os mais freqUentes e pela pobreza da literatura sobre A. niger. Esta análise mostrou associações estatisticamente significativas com o A. niger para;sexo masculino (Razão de Chances = 3,28; p <0,05); infecção nosocomial, ocorrendo em hospitais de conservação precária (RC = 150,8; p< 0,001); tuberculose ativa (RC = 8,03; P <0,001); diabete mélito tipo 11 (RC = 10,67; p

Estimativa da precipitação através de técnicas de sensoriamento remoto : estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul

A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.