Clinical evaluation of postoperative sensitivity using self-etching adhesives containing glutaraldehyde

The present clinical study aimed to assess the postoperative sensitivity (POS) after 48 hours and seven days in occlusal restorations bonded with three different adhesive systems, two of them containing glutaraldehyde. The restorative procedures were performed using the three-step etch-and-rinse Adper SBMP-Plus adhesive (SBMP), the two-step etch-and-rinse Gluma Comfort One Bond + Desensitizer adhesive (GC+D) and the all-in-one self-etching/priming I Bond (IB) adhesive, which also has glutaraldehyde in its formula. All cavities were restored with Filtek Supreme nanoparticle composite resin. After 48 hours and seven days the patients were recalled and the postoperative sensitivity evaluated. The data analyzed by non-parametric Friedman test showed no significant differences in POS among the three tested groups after 48 hours and seven days.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.