120 resultados para Dengue - Modelos matemáticos


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O desenvolvimento de modelos matemáticos que correlacionem a permissividade elétrica relativa épsilon' e o fator de perda dielétrica épsilon" à quantidade de água presente em amostras de sementes é um passo fundamental no desenvolvimento de medidores em linha do teor de água que possam ser empregados no controle automático de processos como colheita, secagem e aeração. Esse trabalho consistiu na avaliação de três modelos dielétricos para determinação do teor de água de sementes de café, sem a influência do fluxo de massa. Foram utilizadas amostras das variedades Catuaí Amarelo, Catuaí Vermelho e Mundo Novo, com teores de água entre 11 e 23% b.u. e massa específica aparente no intervalo 326 kg m-3 < r < 455 kg m-3. Dos modelos obtidos, apenas aquele que utiliza a medição simultânea de épsilon' e épsilon", a 0,5 e 5,0 MHz, permite estimar o teor de água de sementes de café com o grau de acurácia desejado. Os erros padrão de calibração e predição foram de 1,3 e 1,2 pontos percentuais, respectivamente.

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Objetivou-se validar o aplicativo computacional SEEDSOLVE para previsão das perdas de germinação e vigor de sementes ortodoxas armazenadas. A validação foi realizada comparando-se valores calculados com valores experimentais das perdas de germinação e vigor de sementes de três cultivares de milho e de soja armazenadas em laboratório, durante um período de 210 dias. Sementes de milho e soja, com três níveis de grau de umidade (11, 13 e 15% para o milho e 9, 11 e 13% para a soja), foram acondicionadas em embalagens de plástico polietileno e armazenadas em câmaras BOD sob três temperaturas (15, 25 e 35ºC). Os resultados das comparações dos dados calculados e experimentais de germinação e vigor durante o armazenamento de sementes dos três lotes de cada espécie, sob diferentes condições de armazenagem, permitiram concluir que o SEEDSOLVE prediz com razoável precisão as perdas de germinação e vigor de sementes de milho e de soja armazenadas.

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OBJETIVO: Aplicar o modelo tempo-espacial para avaliar áreas de risco para a ocorrência de dengue. MÉTODOS: Foram considerados os 11.989 casos de dengue confirmados e autóctones, georreferenciados por endereço em São José do Rio Preto entre setembro de 2001 e agosto de 2006. Para avaliar a severidade e a magnitude da transmissão foram adotados índices de freqüência, duração e intensidade. O indicador local de autocorrelação espacial foi adotado para identificar agrupamentos espaciais significantes (p<0,05). Os valores dos três índices foram considerados altos em uma unidade espacial quando seus valores padronizados foram positivos e significantes os respectivos valores do indicador local de autocorrelação espacial. RESULTADOS: Do total de casos de dengue geocodificados, 38,1% ocorreram nas unidades espaciais urbanas, classificadas como de maior risco: 19,4% em 2001-2002, 13,9% em 2002-2003, 2,8% em 2003-2004, 16,7% em 2004-2005 e 21,3% em 2005-2006. O uso das três medidas de risco permitiu a identificação de áreas de maior risco para ocorrência de dengue, concentradas na região norte da cidade. Embora os dados de notificação de casos estejam sujeitos a vieses próprios, é uma informação disponível nos serviços de saúde que pode produzir conclusões, recomendações e hipóteses importantes. CONCLUSÕES: Os procedimentos adotados pelo estudo, não complexos e baseados em notificacões, podem ser utilizados rotineiramente pelos serviços responsáveis pela vigilância e controle do dengue para identificação de áreas de risco.

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OBJETIVO: Analisar a epidemia de dengue em relação ao contexto socioeconômico segundo áreas geográficas. MÉTODOS: Foi realizado estudo ecológico no município do Rio de Janeiro (RJ), em áreas delimitadas como bairros, a partir de informações de casos de dengue notificados em residentes no município. Foi calculada a taxa de incidência média de dengue entre as semanas epidemiológicas: 48ª de 2001 a 20ª de 2002. A ocorrência de dengue foi correlacionada com variáveis socioeconômicas utilizando-se o coeficiente de correlação de Pearson. Utilizou-se o Índice de Moran global e local para avaliar a autocorrelação espacial da dengue e das variáveis correlacionadas significativamente com a doença. O modelo de regressão linear múltipla e o modelo espacial condicional auto-regressivo foram usados para analisar a relação entre dengue e contexto socioeconômico. RESULTADOS: Os bairros da zona oeste do município apresentaram elevadas taxas de incidência média de dengue. Apresentaram correlação significativa as variáveis: percentual de domicílios ligados à rede sanitária geral, domicílios com lavadora de roupas e densidade populacional por área urbana. O índice de autocorrelação espacial Moran revelou dependência espacial entre a dengue e variáveis selecionadas. Os modelos utilizados apontaram o percentual de domicílios ligados à rede sanitária geral como única variável associada significativamente à doença. Os resíduos de ambos os modelos revelaram autocorrelação espacial significativa, com índice de Moran positivo (p<0,001) para o de regressão e negativo (p=0,005) para o espacial condicional auto-regressivo. CONCLUSÕES: Problemas relacionados ao saneamento básico contribuem decisivamente para o aumento do risco da doença.

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A dengue no Brasil incide tipicamente nos meses mais quentes do ano, sem diferenças qualitativas para as regiões brasileiras, porém, com diferenças quantitativas importantes, dividindo o país em dois grupos distintos quanto ao número de notificações de casos. O primeiro grupo compreende as regiões Nordeste e Sudeste, que deteve cerca de 86% das notificações, enquanto o segundo (regiões Sul, Centro-Oeste e Norte) é responsável por um número significativamente menor. Os índices vetoriais estavam associados primariamente ao tamanho das populações, sendo mais freqüentes os índices abaixo do valor de risco e ainda assim, nesta condição, ocorreram epidemias. Não foi observada correlação positiva entre epidemias e densidades vetoriais.

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O artigo analisa a crescente influência dos modelos econômicos asiáticos - da Ásia Oriental e do Sudeste Asiático - na América Latina bem como sua possível aplicabilidade neste continente. A parte isso, mostra, também, algumas das prováveis retrições à adoção direta de tais modelos e algumas das principais abordagens a respeito do assunto.

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Considerou-se o ajustamento de equações de regressão não-linear e o teste da razão de verossimilhança, com aproximações pelas estatísticas qui-quadrado e F, para testar as hipóteses de igualdade de qualquer subconjunto de parâmetros e de identidade dos modelos para dados com repetições provenientes de experimento com delineamento em blocos completos casualizados. Concluiu-se que as duas aproximações podem ser utilizadas, mas a aproximação pela estatística F deve ser preferida, principalmente para pequenas amostras.

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Os modelos de regressão Oswin e Halsey são utilizados na engenharia de alimentos na estimação de curvas de isotermas de adsorção, úteis em diversas aplicações. No entanto, por serem não lineares, podem-se questionar a validade de previsão do comportamento assintótico, ou equivalentemente, a extensão do comportamento linear. Mediante o exposto, o objetivo deste trabalho foi estudar esses modelos na construção de isotermas com a realização de um estudo via simulação Monte Carlo, no qual foram gerados valores aleatórios de níveis de atividades de água (a w) como variável independente para os referidos modelos. Com enfoque na obtenção dos resultados das propriedades de não linearidade, concluiu-se, por meio da medida de curvatura intrínseca, que ambos os modelos, quando utilizados com altos valores de a w, comportaram-se de forma similar, obtendo-se resultados promissores em relação à complexidade de convergência. Os resultados da curvatura extrínseca evidenciaram que em todas as faixas de a w avaliadas os modelos carecem de uma parametrização que possa garantir um comportamento mais próximo ao linear.

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Em fevereiro de 2009, o Ministério do Meio Ambiente criou a Resolução CONAMA 406, que determina que, a partir do segundo Plano Operacional Anual (POA), só será aceito, pelo órgão ambiental competente, o cálculo do volume de árvores em pé, mediante equação de volume, desenvolvida especificamente para o Plano de Manejo Florestal Sustentável (PMFS). Em função disso, necessita-se especificar um modelo estatístico para estimar o volume comercial das árvores. Neste trabalho, ajustou-se o modelo estatístico às informações coletadas em povoamento de floresta Ombrófila densa, localizada no município de Paragominas, Estado do Pará, com o objetivo de selecionar o de melhor ajuste e precisão. A amostra foi composta de 234 árvores, distribuídas em sete classes diamétricas, com amplitudes de 12 cm, no intervalo de 49 até 127 cm. Obteve-se o volume real, medindo-se as circunferências nas secções, a cada 2 m, determinando-se o CAP e a altura comercial real. A seleção para a escolha do melhor modelo teve como referência o valor da estatística F, o mais alto coeficiente de determinação (R²), o menor erro padrão da estimativa em percentagem (Syx%) e a análise de resíduos, por meio do Desvio Médio Porcentual (DMP). Com base nas estatísticas mencionadas, concluiu-se que o melhor entre os modelos tradicionais, a ser empregado na área, foi o proposto por Schumacher-Hall. Finalmente, concluiu-se que o modelo alternativo, com variável dummy, é melhor e deve ser o adotado em florestas nativas da Amazônia.

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