Acurácia dos índices antropométricos de obesidade central na determinação de síndrome metabólica e fatores de risco cardiovascular em mulheres com síndrome dos ovários policísticos

A síndrome dos ovários policísticos (SOP) é a desordem endócrina mais comum em mulheres com idade reprodutiva. Seu diagnóstico é firmado através do consenso de Rotterdam na presença de dois dos seguintes critérios: anovulação crônica, sinais clínicos e/ou bioquímicos de hiperandrogenismo e presença de micropolicistos nos ovários. Na SOP, além das características específicas da síndrome é comum a presença de marcadores de risco cardiovascular aumentado como dislipidemia, hipertensão arterial, resistência à insulina e obesidade central Objetivos: Analisar a acurácia diagnóstica da circunferência da cintura (CC), relação cintura-estatura (RCEst), razão cintura-quadril (RCQ) e índice de conicidade (Índice C) para detecção de fatores de risco cardiovascular (FRCV) e síndrome metabólica (SM) em mulheres com síndrome dos ovários policísticos (SOP). Metodologia: Foi realizado estudo transversal envolvendo 108 mulheres na faixa etária de 20-34 anos, com diagnóstico de SOP de acordo com o consenso de Rotterdam. Foram considerados parâmetros clínicos, antropométricos e bioquímicos de avaliação do risco cardiovascular. A análise dos dados foi desenvolvida em duas etapas, conforme descrito a seguir. Fase 1: análise da acurácia dos pontos de corte previamente determinados na literatura nacional para CC, RCEst, RCQ e Índice C, para predição de FRCV; Fase 2: determinação de pontos de corte dos índices antropométricos supracitados, específicos para mulheres com SOP, para discriminação de SM, através da análise da curva ROC (Receiver Operating Characteristic). Resultados: Com base nos achados da fase 1 do estudo, a RCEst foi o marcador que apresentou correlações positivas significativas com o xi maior número de FRCV (pressão arterial, triglicerídeos e glicemia após teste oral de tolerância à glicose), além de correlação negativa com HDL-colesterol. Os demais marcadores antropométricos se correlacionaram positivamente com pressão arterial, enquanto CC e RCQ apresentaram correlação positiva também com triglicerídeos. Todos os indicadores antropométricos apresentaram taxas de sensibilidade superiores a 60%, com destaque para a RCEst que apresentou sensibilidade superior a 70%. Na fase 2 da pesquisa observamos que a CC, RCEst e RCQ apresentaram desempenho semelhante na predição de SM, sendo superiores ao Índice C. Os valores de ponto de corte dos índices antropométricos para discriminar SM foram: CC = 95 cm; RCEst = 0,59; RCQ = 0,88; e Índice C = 1,25. Utilizando esses pontos de corte as taxas de sensibilidade e especificidade da CC e RCEst foram superiores às observadas para RCQ e Índice C. Conclusões: Nossos dados enfatizam a importância da avaliação antropométrica no rastreamento do risco cardiovascular em mulheres com SOP, destacando-se a relevância da RCEst na predição de FRCV clássicos e a necessidade de considerar pontos de corte específicos para mulheres com SOP para discriminação de SM

A Short Physical Performance Battery (SPPB) como preditora da fragilidade em idosos residentes na comunidade

Introduction: The SPPB provides information about physical function and is a predictor of adverse events in the elderly. Frailty is a multidimensional syndrome that increases susceptibility to diseases and disability. However it may be possible to prevent or postpone frailty if is identified early. Our objective is to analyze SPPB s ability in screening for frailty a community-dwelling young elderly from cities with distinct socioeconomic conditions. Methods: Data were originated from community dwelling adults (65-74 years old) in Canada (Saint Bruno; n = 60) and Brazil (Santa Cruz; n = 64). SPPB was used to assess physical performance. Frailty was defined as the presence of ≥ 3 of these criteria: weight loss, exhaustion, weakness, mobility limitation and low physical activity. One point was given for each criterion met, totalizing a frailty score ranged from 0 to 5. The Linear Regression and Receiver Operating Characteristics analyses were performed to evaluate the SPPB s screening ability. Results: Mean age was 69.48, 10.0% of the Saint Bruno s sample and 28.1% of Santa Cruz s were frail (p = 0.001), the SPPB score means were 9.6 and 8.5 respectively (p = 0.01). SPPB correlated with the frailty score (R2 = 0.33), with better results for Saint Bruno. A cutoff of 9 in SPPB had good sensitivity and specificity in discriminating frail from non frail in Saint Bruno (AUC = 0.81) but showed fair results in Santa Cruz (AUC = 0.61). Conclusion: The SPPB has moderate ability in predicting frailty among older adult s population, and is an useful test to identify people with good functionality and low frailty when SPPB scores are ≥9

An automated approach for performance deviation analysis of evolving software systems

A manutenção e evolução de sistemas de software tornou-se uma tarefa bastante crítica ao longo dos últimos anos devido à diversidade e alta demanda de funcionalidades, dispositivos e usuários. Entender e analisar como novas mudanças impactam os atributos de qualidade da arquitetura de tais sistemas é um pré-requisito essencial para evitar a deterioração de sua qualidade durante sua evolução. Esta tese propõe uma abordagem automatizada para a análise de variação do atributo de qualidade de desempenho em termos de tempo de execução (tempo de resposta). Ela é implementada por um framework que adota técnicas de análise dinâmica e mineração de repositório de software para fornecer uma forma automatizada de revelar fontes potenciais – commits e issues – de variação de desempenho em cenários durante a evolução de sistemas de software. A abordagem define quatro fases: (i) preparação – escolher os cenários e preparar os releases alvos; (ii) análise dinâmica – determinar o desempenho de cenários e métodos calculando seus tempos de execução; (iii) análise de variação – processar e comparar os resultados da análise dinâmica para releases diferentes; e (iv) mineração de repositório – identificar issues e commits associados com a variação de desempenho detectada. Estudos empíricos foram realizados para avaliar a abordagem de diferentes perspectivas. Um estudo exploratório analisou a viabilidade de se aplicar a abordagem em sistemas de diferentes domínios para identificar automaticamente elementos de código fonte com variação de desempenho e as mudanças que afetaram tais elementos durante uma evolução. Esse estudo analisou três sistemas: (i) SIGAA – um sistema web para gerência acadêmica; (ii) ArgoUML – uma ferramenta de modelagem UML; e (iii) Netty – um framework para aplicações de rede. Outro estudo realizou uma análise evolucionária ao aplicar a abordagem em múltiplos releases do Netty, e dos frameworks web Wicket e Jetty. Nesse estudo foram analisados 21 releases (sete de cada sistema), totalizando 57 cenários. Em resumo, foram encontrados 14 cenários com variação significante de desempenho para Netty, 13 para Wicket e 9 para Jetty. Adicionalmente, foi obtido feedback de oito desenvolvedores desses sistemas através de um formulário online. Finalmente, no último estudo, um modelo de regressão para desempenho foi desenvolvido visando indicar propriedades de commits que são mais prováveis a causar degradação de desempenho. No geral, 997 commits foram minerados, sendo 103 recuperados de elementos de código fonte degradados e 19 de otimizados, enquanto 875 não tiveram impacto no tempo de execução. O número de dias antes de disponibilizar o release e o dia da semana se mostraram como as variáveis mais relevantes dos commits que degradam desempenho no nosso modelo. A área de característica de operação do receptor (ROC – Receiver Operating Characteristic) do modelo de regressão é 60%, o que significa que usar o modelo para decidir se um commit causará degradação ou não é 10% melhor do que uma decisão aleatória.

An automated approach for performance deviation analysis of evolving software systems

A manutenção e evolução de sistemas de software tornou-se uma tarefa bastante crítica ao longo dos últimos anos devido à diversidade e alta demanda de funcionalidades, dispositivos e usuários. Entender e analisar como novas mudanças impactam os atributos de qualidade da arquitetura de tais sistemas é um pré-requisito essencial para evitar a deterioração de sua qualidade durante sua evolução. Esta tese propõe uma abordagem automatizada para a análise de variação do atributo de qualidade de desempenho em termos de tempo de execução (tempo de resposta). Ela é implementada por um framework que adota técnicas de análise dinâmica e mineração de repositório de software para fornecer uma forma automatizada de revelar fontes potenciais – commits e issues – de variação de desempenho em cenários durante a evolução de sistemas de software. A abordagem define quatro fases: (i) preparação – escolher os cenários e preparar os releases alvos; (ii) análise dinâmica – determinar o desempenho de cenários e métodos calculando seus tempos de execução; (iii) análise de variação – processar e comparar os resultados da análise dinâmica para releases diferentes; e (iv) mineração de repositório – identificar issues e commits associados com a variação de desempenho detectada. Estudos empíricos foram realizados para avaliar a abordagem de diferentes perspectivas. Um estudo exploratório analisou a viabilidade de se aplicar a abordagem em sistemas de diferentes domínios para identificar automaticamente elementos de código fonte com variação de desempenho e as mudanças que afetaram tais elementos durante uma evolução. Esse estudo analisou três sistemas: (i) SIGAA – um sistema web para gerência acadêmica; (ii) ArgoUML – uma ferramenta de modelagem UML; e (iii) Netty – um framework para aplicações de rede. Outro estudo realizou uma análise evolucionária ao aplicar a abordagem em múltiplos releases do Netty, e dos frameworks web Wicket e Jetty. Nesse estudo foram analisados 21 releases (sete de cada sistema), totalizando 57 cenários. Em resumo, foram encontrados 14 cenários com variação significante de desempenho para Netty, 13 para Wicket e 9 para Jetty. Adicionalmente, foi obtido feedback de oito desenvolvedores desses sistemas através de um formulário online. Finalmente, no último estudo, um modelo de regressão para desempenho foi desenvolvido visando indicar propriedades de commits que são mais prováveis a causar degradação de desempenho. No geral, 997 commits foram minerados, sendo 103 recuperados de elementos de código fonte degradados e 19 de otimizados, enquanto 875 não tiveram impacto no tempo de execução. O número de dias antes de disponibilizar o release e o dia da semana se mostraram como as variáveis mais relevantes dos commits que degradam desempenho no nosso modelo. A área de característica de operação do receptor (ROC – Receiver Operating Characteristic) do modelo de regressão é 60%, o que significa que usar o modelo para decidir se um commit causará degradação ou não é 10% melhor do que uma decisão aleatória.