175 resultados para ICD,monitoraggio da remoto,cuore,aritmie cardiache.


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OBJECTIVE To propose a method of redistributing ill-defined causes of death (IDCD) based on the investigation of such causes.METHODS In 2010, an evaluation of the results of investigating the causes of death classified as IDCD in accordance with chapter 18 of the International Classification of Diseases (ICD-10) by the Mortality Information System was performed. The redistribution coefficients were calculated according to the proportional distribution of ill-defined causes reclassified after investigation in any chapter of the ICD-10, except for chapter 18, and used to redistribute the ill-defined causes not investigated and remaining by sex and age. The IDCD redistribution coefficient was compared with two usual methods of redistribution: a) Total redistribution coefficient, based on the proportional distribution of all the defined causes originally notified and b) Non-external redistribution coefficient, similar to the previous, but excluding external causes.RESULTS Of the 97,314 deaths by ill-defined causes reported in 2010, 30.3% were investigated, and 65.5% of those were reclassified as defined causes after the investigation. Endocrine diseases, mental disorders, and maternal causes had a higher representation among the reclassified ill-defined causes, contrary to infectious diseases, neoplasms, and genitourinary diseases, with higher proportions among the defined causes reported. External causes represented 9.3% of the ill-defined causes reclassified. The correction of mortality rates by the total redistribution coefficient and non-external redistribution coefficient increased the magnitude of the rates by a relatively similar factor for most causes, contrary to the IDCD redistribution coefficient that corrected the different causes of death with differentiated weights.CONCLUSIONS The proportional distribution of causes among the ill-defined causes reclassified after investigation was not similar to the original distribution of defined causes. Therefore, the redistribution of the remaining ill-defined causes based on the investigation allows for more appropriate estimates of the mortality risk due to specific causes.

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Um método de reação antígeno-anticorpo denominado IMUNOENSAIO EM CAMADA DELGADA (ICD) foi padronizado e avaliado para o imunodiagnóstico da toxoplasmose aguda, através da detecção de anticorpos IgM, anti-Toxoplasma gondii (ICD-IgM). Um total de 300 amostras de soros, tendo ou não o perfil sorológico da toxoplasmose aguda, foi estudado pelo ICD-IgM e os resultados analisados quanto aos aspectos qualitativos e quantitativos em relação aos testes convencionais de imunofluorecência indireta para a detecção de IgM, (IFI-IgM) e de hemaglutinação pré e após tratamento com 2-mercaptoetanol (HA-2ME). Foram calculados os coeficientes de correlação entre os resultados fornecidos pelo ICD-IgM e as técnicas convencionais, de acordo com as concentrações do antígeno, assim como, foi verificada a influência dessas concentrações antigênicas nos índices relativos de sensibilidade e de especificidade. O estudo estatístico mostrou reprodutibilidades significativas dos resultados inter e intra testes, assim como no reaproveitamento do antígeno por 10 vezes. Os resultados de ICD-IgM mostraram que as concentrações antigênicas ideais foram de 70 a 100µg/ml, para o ensaio em questão, para se obter máximas sensibilidade e especificidade. Portanto, ICD-IgM, por fornecer resultados tão sensíveis e específicos quanto aqueles dos testes convencionais referidos, poderá ser empregado para fins diagnósticos.

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PURPOSE: To study the gastric and colorectal cancer mortalities and their relation to the urban-industrialization in Baixada Santista, located in the southeastern region of Brazil. METHODS: Selected from the registries of the State System of Data Analysis Foundation (SEADE) were 1105 deaths due to gastric cancer (ICD 153--154) and 690 due to colorectal cancer (ICD 151) that occurred from 1980 to 1993 in males, above 10 years of age, residing in Baixada Santista. For each of these types of cancer, the standardized mortality rates, age-adjusted by world population in the 1960s, for 4 industrialized and 4 non-industrialized urban communities in that region were calculated. The ratios among those rates were calculated in order to compare the mortality in the periods 1980--93, 1980--1986, and 1987--1993. RESULTS: Standardized mortality rates for colorectal cancer were significantly higher in industrialized area, with ratios of 1.6 [95% CI 1.22 -- 2.29], 1.6 [95% CI 1.2 -- 2.0], and 1.6 [95% CI 1.3 -- 2.0] in the periods 1980--86, 1987--1993 and 1980--93, respectively. Gastric cancer did not show any statistical difference between the industrialized and non-industrialized areas, but there was a significant decrease in BS from the period 1980--1986 to 1987--1993. CONCLUSIONS: The significant elevation of colorectal cancer mortality in the industrialized area could be related to exposure to numerous carcinogens such as aromatic hydrocarbon, organic-chloride, metals, and industrial-port dust present in the region. Alternatively, the non-significant difference in gastric cancer between industrialized and non-industrialized areas and significant decrease in the last few years could be predominately reflecting the advances in the quality of life in urban areas. These results require further case-control studies that could help with the analysis of the associations among cancer and environmental factors (occupational, urban-industrial, habit, and life condition) and genetic susceptibility.

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O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).

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Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas como a Amazônia. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este estudo aborda a aplicação do modelo linear de mistura em uma imagem Landsat-TM segmentada para o mapeamento das classes de uso da terra na região do reservatório de Tucuruí-PA para os anos de 1996 e 2001.

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O objetivo desse trabalho foi analisar a distribuição da cobertura vegetal de diversas porções da Floresta Nacional (FLONA) do Tapajós (FNT), no Pará, através de atributos florísticos e fitossociológicos apoiados por imagens de satélites, em áreas de floresta primária (FP) e floresta secundária (FS). Para isso foram amostrados 35 transectos de 10 m ' 250 m em áreas de FP de alto e baixo platô, incluindo também as áreas alteradas por de corte florestal seletivo de madeira e 29 transectos de 10 m ' 100 m em áreas de FS em vários estágios regenerativos. Em cada um desses transectos foram levantadas informações dendrométricas como DAP (Diâmetro à Altura do Peito), altura total (AT) e altura comercial (AC), além de localização dos indivíduos arbóreos dentro das amostras. Os diâmetros de inclusão para as áreas de floresta primária e secundária foram de 10 cm e 3 cm, respectivamente. Foram inventariados 7666 indivíduos (6607 árvores ou arbustos e 1059 palmeiras) em uma área amostral de 11,65 ha, distribuídos em diferentes regiões da FNT. Foram identificadas em áreas de FP e FS 190 espécies de árvores, arbustos e palmeiras distribuídas entre 153 gêneros e 46 famílias. Nas FP e FS foi encontrado um índice de diversidade de Shannon-Wiener (H') de 4,44 e 4,09 nits.indivíduos-1, respectivamente, indicando uma alta diversidade biológica para essas duas fitofisionomias. Através de análises multivariadas foi possível concluir que existe uma diferença florística e quantitativa na porção norte, centro e sul da FLONA. As áreas de FS apresentaram uma grande heterogeneidade ambiental, dificultando o processo de agrupamento das suas fases sucessionais. Através desse trabalho foi possível concluir que o apoio das imagens ETM+/Landsat e RADARSAT-1 otimizou o processo de amostragem da FNT e possibilitou a análise espacial das regiões com maior diferenciação florística e fitossociológica da Floresta Nacional.

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O presente trabalho demonstra a aplicabilidade de imagens de sensoriamento remoto e de métodos de processamento de imagens digitais para definição de locais adequados à instalação de sistemas telemétricos de monitoramento de variáveis ambientais em sistemas aquáticos, localizados em regiões de difícil acesso. A técnica consiste essencialmente da aplicação de operações Booleanas entre mapas da pluma do Rio Amazonas e de zonas inundadas do Lago de Curuai em diferentes etapas do ciclo hidrológico. A localização exata para o sistema de monitoramento telemétrico será vital para o desenvolvimento de modelos de troca de gases traço entre a planície de inundação Amazônica e a atmosfera.

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A técnica de análise derivativa de dados espectrais foi usada para estudar a variação dos constituintes opticamente ativos (COAs) na água, por meio de dados de campo e de imagens do sensor orbital Hyperion/EO-1. A imagem Hyperion usada neste estudo foi adquirida no dia 23 de junho de 2005, no final do período de cheia. Uma campanha de campo foi realizada entre 23 e 29 de junho de 2005, para coletar dados espectrais e limnológicos in situ. A imagem foi pré-processada visando eliminar faixas de pixels anômalos e convertida de valores de radiância para reflectância de superfície, portanto, corrigidos dos efeitos de absorção e espalhamento atmosféricos. Uma análise da correlação foi realizada para examinar a associação da reflectância e de sua primeira derivada espectral com as concentrações dos COAs. Melhores resultados foram obtidos após a diferenciação dos espectros, o que ajudou a reduzir a influência de efeitos indesejáveis, provindos de diferentes fontes de radiância, sobre as medidas de reflectância da superfície da água realizadas em ambos os níveis de aquisição de dados. Por meio de ajustes de regressões empíricas, considerando o conjunto de dados Hyperion, a primeira derivada espectral em 711 nm explicou 86% da variação da concentração de sedimentos inorgânicos em suspensão (µg.l-1) e a primeira derivada espectral em 691 nm explicou 73% da variação na concentração da clorofila-alfa (µg.l-1). As relações de regressão foram não-lineares, pois, em geral, as águas que se misturam na planície de inundação Amazônica se tornam opticamente complexas. A técnica de análise derivativa hiperespectral demonstrou potenciais para mapear a composição dessas águas.

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O objetivo do presente artigo foi o de avaliar o produto MOD14 quanto à sua performance para detectar áreas queimadas na Amazônia, mais específicamente no norte do Estado do Mato Grosso, considerando o período entre 21/06/2004 e 07/07/2004, comparando os resultados fornecidos pelo MOD14 e interpretações visuais de áreas queimadas obtidas de imagens TM/Landsat-5. O produto MOD14 detectou 51,58% do total de áreas queimadas, cujo tamanho médio foi de 83,14 ha; os restantes 48,42% não detectados tinham tamanho médio de 38,74 ha. O produto MOD14 superestima a quantidade de áreas queimadas ao classificar solos expostos, florestas e outros tipos de coberturas da terra como pixels "hot spots"; além disso, este produto não detecta áreas queimadas de dimensões pequenas (< 100 ha), proporcionando erros de classificação em grandes áreas de solos expostos.

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Neste trabalho são discutidos aspectos da composição florística e da estrutura de um povoamento de floresta ombrófila densa submetido a práticas de exploração madeireira de impacto reduzido. O estudo foi conduzido numa unidade de manejo florestal com aproximadamente 3.200 ha, instalada na porção norte da Floresta Nacional do Tapajós (estado do Pará), onde foram extraídos, em média, 23,7 m³ de madeira por hectare. Para representar a variabilidade existente na área experimental, foram estabelecidas aleatoriamente seis parcelas amostrais de um hectare em diferentes quadras de exploração. As análises florístico-estruturais foram realizadas em duas escalas distintas com vistas a atender objetivos específicos: (a) em nível de unidade de manejo, para uma caracterização global do povoamento florestal no qual serão baseados estudos subseqüentes; e (b) em nível de parcela amostral, para subsidiar o estudo de dados de sensoriamento remoto frente às variações florístico-estruturais observadas. O conjunto de resultados obtidos indicou que a unidade de manejo florestal apresenta uma elevada diversidade florística no componente arbóreo (índice de Shannon-Weaver igual a 4,22). Observou-se que o povoamento é caracterizado pela concentração de uma grande quantidade de indivíduos e espécies em poucas famílias botânicas e por um número elevado de espécies localmente raras. A análise das variações florístico-estruturais entre parcelas amostrais evidenciou diferenças estatísticas significativas quanto à diversidade e a similaridade de espécies e quanto a valores médios de altura total. Adicionalmente, observou-se certa variabilidade nos padrões estruturais em termos de distribuição diamétrica e de valores estimados de volume comercial de madeira.

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Este estudo apresenta uma abordagem metodológica baseada em imagens de radar e nos critérios de tonalidade, tamanho e forma geométrica para identificar prováveis pistas de pouso não-homologadas na Amazônia. Os seguintes procedimentos foram conduzidos: georreferenciamento da imagem do sensor SAR-R99B do município paraense de Itaituba, adquirida na banda L, polarização HH e resolução espacial de três metros; subtração do ruído speckle com filtro mediana; classificação com a técnica não-supervisionada ISODATA; vetorização da classe indicativa dos alvos de interesse; e cálculo e seleção automática dos alvos de interesse por critérios de índice de circularidade e de tortuosidade. Foram identificados dez alvos, dos quais dois foram considerados como prováveis pistas de pouso pelos referidos índices.

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A vegetação secundária tem funções relevantes para os ecossistemas, tais como a fixação de carbono atmosférico, a manutenção da biodiversidade, o estabelecimento da conectividade entre remanescentes florestais, manutenção dos regime hidrológico e a recuperação da fertilidade do solo. O objetivo deste trabalho é, através de uma abordagem amostral, estimar a área ocupada por vegetação secundária na Amazônia Legal Brasileira (AML) em 2006. A amostragem se baseia em uma abordagem estratificada pelo grau de desflorestamento das cenas LANDSAT-TM que recobrem a AML. Foram selecionadas 26 cenas para o ano de 2006, distribuídas em sete estratos conforme o percentual de desflorestamento, nas quais foram mapeadas as áreas de vegetação secundária a partir de técnicas de classificação de imagens. Foi desenvolvido um modelo multivariado de regressão para estimar a área de vegetação secundária utilizando como variáveis independentes a área de desflorestamento, a área de hidrografia, a estrutura agrária, e área das unidades de conservação. A análise de regressão encontrou um R2 ajustado de 0,84 , e coeficientes positivos para a proporção de hidrografia na imagem (2,055) e para a estrutura agrária (0,197), e coeficientes negativos para o grau de desflorestamento na imagem (-0,232) e para a proporção de Unidades de Conservação na imagem (-0,262). O modelo de regressão estimou uma área de 131.873 km² de vegetação secundária para o ano de 2006. Aplicando uma simulação Monte Carlo foi estimada uma incerteza de aproximadamente 12.445 km² para a área.

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O uso de dados de sensoriamento remoto óptico em projetos de monitoramento de extensas áreas de floresta tropical é limitado devido à intensa cobertura por nuvens. Os dados SAR (Synthetic Aperture Radar) podem ser uma alternativa interessante para detectar desflorestamento nas regiões de floresta tropical onde a cobertura por nuvens é permanente. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial do dado SAR adquirido em banda L pelo sistema aerotransportado R99B da Força Aérea Brasileira (FAB) para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia. Para tanto, foram realizadas classificações MAXVER-ICM com dados SAR multipolarizados de uma área teste localizada na região Sudeste do Estado do Acre. As classificações realizadas com a combinação dos canais HH, HV e VV e com o par de polarizações HH+HV obtiveram boa concordância com o mapa produzido no projeto PRODES (k = 0,68, onde k é o índice Kappa), o qual foi adotado como dado de referência. Este resultado indica que o dado SAR multipolarizado em banda L possui bom potencial para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia.

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Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

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Utilizando-se dados do sensor aerotransportado SAR R99, adquiridos na banda L (1,28 GHz) em amplitude e com quatro polarizações (HH, VV, HV e VH), avaliou-se a distinção de fitofisionomias de floresta de várzea existentes nas Reservas de Desenvolvimento Sustentável Amanã e Mamirauá e áreas adjacentes, com a aplicação do algoritmo Iterated Conditional Modes (ICM) de classificação polarimétrica pontual/contextual. Os resultados mostraram que o uso das distribuições multivariadas em amplitude, conjuntamente com uma banda de textura, produziu classificações de qualidade superior àquelas obtidas com dados polarimétricos uni/bivariados. Esta abordagem permitiu a obtenção de um índice Kappa de 0,8963, discriminando as três classes vegetacionais de interesse, comprovando assim o potencial dos dados do SAR R99 e do algoritmo ICM no mapeamento de florestas de várzea da Amazônia.