Preditores ecocardiográficos de remodelação ventricular após o infarto agudo do miocárdio em ratos

FUNDAMENTO: A predição do processo de remodelação ventricular após o infarto agudo do miocárdio (IAM) pode ter importantes implicações clínicas. OBJETIVO: Analisar as variáveis ecocardiográficas preditoras da remodelação no modelo do infarto em ratos. MÉTODOS: Os animais foram submetidos ao ecocardiograma em dois momentos, cinco dias e três meses após o infarto (grupo IAM) ou a cirurgia simulada (grupo controle). A regressão linear foi utilizada para identificar as variáveis ecocardiográficas no quinto dia posteriormente ao infarto, as quais foram preditoras de remodelação depois de três meses da oclusão coronariana. Consideramos, como critério de remodelação, neste estudo, os valores do diâmetro diastólico do ventrículo esquerdo (DDVE) após três meses do infarto. RESULTADOS: O infarto induziu o aumento das câmaras esquerdas, associado com alterações das funções sistólica e diastólica. As variáveis peso corporal, índice do estresse parietal ventricular esquerdo (IEPVE), área sistólica (AS), área diastólica (AD), DDVE, diâmetro sistólico do ventrículo esquerdo (DSVE), fração de variação de área (FVA), fração de ejeção (FE), porcentagem de encurtamento endocárdico (% Enc), velocidade de encurtamento da parede posterior (VEPP) e tamanho do infarto, avaliadas cinco dias depois do infarto, foram preditoras do DDVE após três meses. Na análise de regressão multivariada, incluímos o tamanho do infarto, o IEPVE e a VEPP. O IEPVE (coeficiente: 4,402, erro padrão: 2,221, p = 0,05), mas não o tamanho do infarto e a VEPP, foi fator preditor de remodelação após três meses do infarto. CONCLUSÃO: O IEPVE foi preditor independente de remodelação após três meses do infarto e poderia ser incorporado na estratificação clínica depois da oclusão coronariana.

Avaliação da área valvar aórtica combinando ecocardiografia e ressonância magnética

FUNDAMENTO: A ecocardiografia transtorácica (ETT) é rotineiramente utilizada para calcular a área da valva aórtica (AVA) pela equação de continuidade (EC). No entanto, a medida exata das vias de saída do ventrículo esquerdo (VSVE) pode ser difícil e a aceleração do fluxo no VSVE pode levar a erro de cálculo da AVA. OBJETIVO: O objetivo do nosso estudo foi comparar as medições da AVA por ETT padrão, ressonância magnética cardíaca (RM) e uma abordagem híbrida que combina as duas técnicas. MÉTODOS: A AVA foi calculada em 38 pacientes (idade 73 ± 9 anos) com a ETT padrão, planimetria cine-RM e uma abordagem híbrida: Método híbrido 1: a medição da VSVE derivada pelo ETT no numerador CE foi substituída pela avaliação de ressonância magnética da VSVE e a AVA foi calculada: (VSVE RM/*VSVE-VTI ETT)/transaórtico-VTI ETT; Método 2: Substituímos o VS no numerador pelo VS derivado pela RM e calculamos a AVA = VS RM/transaórtico-VTI ETT. RESULTADOS: Amédia de AVAobtida pela ETTfoi 0,86 cm² ± 0,23 cm² e 0,83 cm² ± 0,3 cm² pela RM-planimetria, respectivamente. A diferença média absoluta da AVA foi de 0,03 cm² para a RM versus planimetria-ressonância magnética. A AVA calculada com o método 1 e o método 2 foi de 1,23 cm² ± 0,4 cm² e 0,92cm² ± 0,32 cm², respectivamente. A diferença média absoluta entre a ETT e os métodos 1 e 2 foi de 0,37 cm² e 0,06 cm², respectivamente (p < 0,001). CONCLUSÃO: A RM-planimetria da AVA e o método híbrido 2 são precisos e demonstraram boa consistência com as medições padrão obtidas pela ETT. Portanto, o método híbrido 2 é uma alternativa razoável na eventualidade de janelas acústicas ruins ou em caso de acelerações de fluxo VSVE que limitem a precisão da ETT, particularmente em pacientes com alto risco de um estudo hemodinâmico invasivo.

O Florescimento da cana de açúcar

1 - Análise do Brix Em três das variedades analisadas - F 29-7, Co. 285 e Tuc. 519, - a diferença entre o Brix do caldo das canas florescidas e das canas não florescidas foi estatisticamente insignificante. Apenas em uma variedade - Co. 312 - tivemos um resultado duvidoso. Em F 29-7 nota-se que o erro nas' canas florescidas é maior que nas não florescidas, o que parece indicar uma tendência a maior instabilidade do Brix com o florescimento. A diferença entre os dois erros é, poréxn, de significação duvidosa, embora o valor de P exceda bastante o limite de 5% de probabilidade, sem atingir o de 1%. 2 - Análise dos redutores Houve uma diferença sem significação em F 29-7 e Co. 285. Em Co. 312, porém, o resultado foi duvidoso e em Tuc. 519 foi significante, e em ambas estas variedades as canas não florescidas eram as mais ricas em redutores, o que merece ser salientado. Nota-se que o erro nas canas não florescidas é maior do que nas florescidas, o que indica uma estabilização de percentagem de redutores com o florescimento em F 29-7. A diferença entre os erros é, porém, de significação duvidosa, de sorte que só futuras pesquisas poderão esclarecer essa dúvida. 3 - Análise da pol Neste caso a diferença foi insignificante em F 29-7 e Co. 312 e duvidosa nas outras duas variedades. E nos casos de diferença duvidosa a pol foi maior no caldo das canas florescidas, o que é digno de destaque. O erro foi insignificantemente maior nas canas florescidas do que nas não florescidas. 4 - Análise das cinzas A diferença entre as médias foi insignificante em F 29-7 e Co. 312; foi duvidosa em Tuc. 519 e significante em Co. 285. Nos dois últimos casos a quantidade de cinzas foi maior no caldo das canas não florescidas do que no das florescidas. Nota-se, pelo erro, uma maior variação nas canas não florescidas, mas o teste F dá um resultado duvidoso, que exige novas pesquisas. 5 - Análise da acidez sulfúrica A diferença entre as médias foi insignificante em F 29-7 e Tuc. 519, tendo sido significante nas duas variedades restantes. Nestes dois últimos casos foi o caldo das canas florescidas favorecido com uma acidez menor do que o das não florescidas. O teste F foi absolutamente sem significação, o que significa que a variação é a mesma nas canas florescidas e não florescidas em F 29-7. 6 - Análise de litros de cadlo por quilo de cana A diferença entre as médias foi significante em F 29-7, Co. 285 e Co. 312, sempre com menor quantidade de caldo nas canas n florescidas. Em Tuc. 519 o resultado foi duvidoso, mas como se aproxima bastante do limite de 1% e concorda com os resultados obtidos nas outras variedades e ainda com a observação de medula seca nos gomos terminais das canas florescidas, como já foi dito atrás, esse resultado pode ser tomado como significante. O erro maior nas canas n florescidas e o teste F significante indicam que com o florescimento se estabiliza a relação litros de caldo por quilo de cana. 7 - Análise da fibra Neste caso os resultados foram análogos aos obtidos no caso da relação litros de caldo por quilo' de cana, como era de se esperar. De fato, em F 29-7, Co. 285 e Co. 312 as diferenças foram significantes. Em Tuc. 519 o resultado foi duvidoso, mas as mesmas considerações apresentadas no caso anterior nos levam a considerá-lo significante. Em todas as variedades analisadas as canas florescidas foram sempre mais ricas em fibra. O teste F foi insignificante, c que indica que não há diferença notável entre os erros. 8 - Análise do pêso Esta análise, que só foi feita em F 29-7, nos leva a concluir que o pequeno excesso de peso apresentado pelas canas florescidas n tem a menor significação. Como as nossas observações indicam para as canas florescidas maior comprimento e maior grossura, esse resultado evidencia um murchamente, o que é, aliás, confirmado pela diminuição da relação litros de caldo por quilo dé caria e pelo aumento da quantidade de fibra. Sobre o teste F já salientámos que êle neste caso nos indica que o peso das canas se estabiliza com o florescimento.

As distribuições do acaso

1) Chamamos um desvio relativo simples o quociente de um desvio, isto é, de uma diferença entre uma variável e sua média ou outro valor ideal, e o seu erro standard. D= v-v/ δ ou D = v-v2/δ Num desvio composto nós reunimos vários desvios de acordo com a equação: D = + Σ (v - 2)²: o o = o1/ o o Todo desvio relativo é caracterizado por dois graus de liberdade (número de variáveis livres) que indicam de quantas observações foi calculado o numerador (grau de liberdade nf1 ou simplesmente n2) e o denominador (grau de liberdade nf2 ou simplesmente n2). 2) Explicamos em detalhe que a chamada distribuição normal ou de OAUSS é apenas um caso especial que nós encontramos quando o erro standard do dividendo do desvio relativo é calculado de um número bem grande de observações ou determinado por uma fórmula teórica. Para provar este ponto foi demonstrado que a distribuição de GAUSS pode ser derivada da distribuição binomial quando o expoente desta torna-se igual a infinito (Fig.1). 3) Assim torna-se evidente que um estudo detalhado da variação do erro standard é necessário. Mostramos rapidamente que, depois de tentativas preliminares de LEXIS e HELMERT, a solução foi achada pelos estatísticos da escola londrina: KARL PEARSON, o autor anônimo conhecido pelo nome de STUDENT e finalmente R. A. FISHER. 4) Devemos hoje distinguir quatro tipos diferentes de dis- tribuições de acaso dos desvios relativos, em dependência de combinação dos graus de liberdade n1 e n2. Distribuição de: fisher 1 < nf1 < infinito 1 < nf2 < infinito ( formula 9-1) Pearson 1 < nf1 < infinito nf 2= infinito ( formula 3-2) Student nf2 = 1 1 < nf2= infinito ( formula 3-3) Gauss nf1 = 1 nf2= infinito ( formula 3-4) As formas das curvas (Fig. 2) e as fórmulas matemáticas dos quatro tipos de distribuição são amplamente discutidas, bem como os valores das suas constantes e de ordenadas especiais. 5) As distribuições de GAUSS e de STUDENT (Figs. 2 e 5) que correspondem a variação de desvios simples são sempre simétricas e atingem o seu máximo para a abcissa D = O, sendo o valor da ordenada correspondente igual ao valor da constante da distribuição, k1 e k2 respectivamente. 6) As distribuições de PEARSON e FISHER (Fig. 2) correspondentes à variação de desvios compostos, são descontínuas para o valor D = O, existindo sempre duas curvas isoladas, uma à direita e outra à esquerda do valor zero da abcissa. As curvas são assimétricas (Figs. 6 a 9), tornando-se mais e mais simétricas para os valores elevados dos graus de liberdade. 7) A natureza dos limites de probabilidade é discutida. Explicámos porque usam-se em geral os limites bilaterais para as distribuições de STUDENT e GAUSS e os limites unilaterais superiores para as distribuições de PEARSON e FISHER (Figs. 3 e 4). Para o cálculo dos limites deve-se então lembrar que o desvio simples, D = (v - v) : o tem o sinal positivo ou negativo, de modo que é em geral necessário determinar os limites bilaterais em ambos os lados da curva (GAUSS e STUDENT). Os desvios relativos compostos da forma D = O1 : o2 não têm sinal determinado, devendo desprezar-se os sinais. Em geral consideramos apenas o caso o1 ser maior do que o2 e os limites se determinam apenas na extremidade da curva que corresponde a valores maiores do que 1. (Limites unilaterais superiores das distribuições de PEARSON e FISHER). Quando a natureza dos dados indica a possibilidade de aparecerem tanto valores de o(maiores como menores do que o2,devemos usar os limites bilaterais, correspondendo os limites unilaterais de 5%, 1% e 0,1% de probabilidade, correspondendo a limites bilaterais de 10%, 2% e 0,2%. 8) As relações matemáticas das fórmulas das quatro distribuições são amplamente discutidas, como também a sua transformação de uma para outra quando fazemos as necessárias alterações nos graus de liberdade. Estas transformações provam matematicamente que todas as quatro distribuições de acaso formam um conjunto. Foi demonstrado matematicamente que a fórmula das distribuições de FISHER representa o caso geral de variação de acaso de um desvio relativo, se nós extendermos a sua definição desde nfl = 1 até infinito e desde nf2 = 1 até infinito. 9) Existe apenas uma distribuição de GAUSS; podemos calcular uma curva para cada combinação imaginável de graus de liberdade para as outras três distribuições. Porém, é matematicamente evidente que nos aproximamos a distribuições limitantes quando os valores dos graus de liberdade se aproximam ao valor infinito. Partindo de fórmulas com área unidade e usando o erro standard como unidade da abcissa, chegamos às seguintes transformações: a) A distribuição de STUDENT (Fig. 5) passa a distribuição de GAUSS quando o grau de liberdade n2 se aproxima ao valor infinito. Como aproximação ao infinito, suficiente na prática, podemos aceitar valores maiores do que n2 = 30. b) A distribuição de PEARSON (Fig. 6) passa para uma de GAUSS com média zero e erro standard unidade quando nl é igual a 1. Quando de outro lado, nl torna-se muito grande, a distribuição de PEARSON podia ser substituída por uma distribuição modificada de GAUSS, com média igual ale unidade da abcissa igual a 1 : V2 n 1 . Para fins práticos, valores de nl maiores do que 30 são em geral uma aproximação suficiente ao infinito. c) Os limites da distribuição de FISHER são um pouco mais difíceis para definir. I) Em primeiro lugar foram estudadas as distribuições com n1 = n2 = n e verificamos (Figs. 7 e 8) que aproximamo-nos a uma distribuição, transformada de GAUSS com média 1 e erro standard l : Vn, quando o valor cresce até o infinito. Como aproximação satisfatória podemos considerar nl = n2 = 100, ou já nl =r n2 - 50 (Fig. 8) II) Quando n1 e n2 diferem (Fig. 9) podemos distinguir dois casos: Se n1 é pequeno e n2 maior do que 100 podemos substituir a distribuição de FISHER pela distribuição correspondente de PEARSON. (Fig. 9, parte superior). Se porém n1é maior do que 50 e n2 maior do que 100, ou vice-versa, atingimos uma distribuição modificada de GAUSS com média 1 e erro standard 1: 2n1 n3 n1 + n2 10) As definições matemáticas e os limites de probabilidade para as diferentes distribuições de acaso são dadas em geral na literatura em formas bem diversas, usando-se diferentes sistemas de abcissas. Com referência às distribuições de FISHER, foi usado por este autor, inicialmente, o logarítmo natural do desvio relativo, como abcissa. SNEDECOR (1937) emprega o quadrado dos desvios relativos e BRIEGER (1937) o desvio relativo próprio. As distribuições de PEARSON são empregadas para o X2 teste de PEARSON e FISHER, usando como abcissa os valores de x² = D². n1 Foi exposto o meu ponto de vista, que estas desigualdades trazem desvantagens na aplicação dos testes, pois atribui-se um peso diferente aos números analisados em cada teste, que são somas de desvios quadrados no X2 teste, somas des desvios quadrados divididos pelo grau de liberdade ou varianças no F-teste de SNEDECOR, desvios simples no t-teste de STUDENT, etc.. Uma tábua dos limites de probabilidade de desvios relativos foi publicada por mim (BRIEGER 1937) e uma tábua mais extensa será publicada em breve, contendo os limites unilaterais e bilaterais, tanto para as distribuições de STUDENT como de FISHER. 11) Num capítulo final são discutidas várias complicações que podem surgir na análise. Entre elas quero apenas citar alguns problemas. a) Quando comparamos o desvio de um valor e sua média, deveríamos corretamente empregar também os erros de ambos estes valores: D = u- u o2 +²5 Mas não podemos aqui imediatamente aplicar os limites de qualquer das distribuições do acaso discutidas acima. Em geral a variação de v, medida por o , segue uma distribuição de STUDENT e a variação da média V segue uma distribuição de GAUSS. O problema a ser solucionado é, como reunir os limites destas distribuições num só teste. A solução prática do caso é de considerar a média como uma constante, e aplicar diretamente os limites de probabilidade das dstribuições de STUDENT com o grau de liberdade do erro o. Mas este é apenas uma solução prática. O problema mesmo é, em parte, solucionado pelo teste de BEHRENDS. b) Um outro problema se apresenta no curso dos métodos chamados "analysis of variance" ou decomposição do erro. Supomos que nós queremos comparar uma média parcial va com a média geral v . Mas podemos calcular o erro desta média parcial, por dois processos, ou partindo do erro individual aa ou do erro "dentro" oD que é, como explicado acima, uma média balançada de todos os m erros individuais. O emprego deste último garante um teste mais satisfatório e severo, pois êle é baseado sempre num grau de liberdade bastante elevado. Teremos que aplicar dois testes em seguida: Em primeiro lugar devemos decidir se o erro ou difere do êrro dentro: D = δa/δ0 n1 = np/n2 m. n p Se este teste for significante, uma substituição de oa pelo oD não será admissível. Mas mesmo quando o resultado for insignificante, ainda não temos certeza sobre a identidade dos dois erros, pois pode ser que a diferença entre eles é pequena e os graus de liberdade não são suficientes para permitir o reconhecimento desta diferença como significante. Podemos então substituirmos oa por oD de modo que n2 = m : np: D = V a - v / δa Np n = 1 n2 = np passa para D = v = - v/ δ Np n = 1 n2 = m.n p as como podemos incluir neste último teste uma apreciação das nossas dúvidas sobre o teste anterior oa: oD ? A melhor solução prática me parece fazer uso da determinação de oD, que é provavelmente mais exata do que oa, mas usar os graus de liberdade do teste simples: np = 1 / n2 = np para deixar margem para as nossas dúvidas sobre a igualdade de oa a oD. Estes dois exemplos devem ser suficientes para demonstrar que apesar dos grandes progressos que nós podíamos registrar na teoria da variação do acaso, ainda existem problemas importantes a serem solucionados.

Fórmulas diretas de Ansheles

As "fórmulas diretas" do Professor Ansheles, cristalografista russo, são publicadas, sem dedução, na Cristalografia de BOLDYREV (1934), tradução para o espanhol de Candel Vila. No presente trabalho o autor deduz tais fórmulas, utilizando a projeção estereográfica.

Símbolos projetivos de Fedorow

Na Cristalografia de BOLDYREV, (1934), é deduzida uma equação geral de projetividade [13], que se aplica aos diferentes sistemas cristalográficos. O presente trabalho cuida dos símbolos projetivos de Fedorow, em cada sistema, através da projeção estereográfica.

Sôbre a expressão hr1 + kr2 + Ir3 = 0

Por meio da projeção estereográfica e geometria analítica é apresentada uma nova dedução da expressão hr1 + kr2 + lr3 = 0.

Mudança de eixos e símbolos projetivos

O presente trabalho apresenta uma nova dedução das expressões que servem, em cristalografia, à mudança de eixos coordenados, valendo-se o autor da projeção estereográfica.

Sôbre a formula de Miller das faces tautozonas

Apresenta o autor uma dedução nova, através da projeção estereográfica, da fórmula de Miller em que são interessadas faces em zona.

Teorema fundamental do método dos segmentos, de Ansheles e Dolivo-Dobrovolski

Por meio da projeção gnomônica, o autor demonstra o teorema fundamental do método dos segmentos, nos diversos sistemas cristalográficos.

Sôbre a fórmula: cosa . cosb. cosc + senb. senc. cos A

Por meio da projeção gnomônica, o autor apresenta uma dedução da fórmula geral de resolução de triângulos esféricos.

Ainda sôbre as "fórmulas diretas" de Ansheles

As "fórmulas diretas" de Ansheles, deduzidas pelo autor, anteriormente, através da projeção estereográfica, são agora deduzidas por via diferente, principalmente com o auxílio da projeção gnomônica.

A determinação do boro em plantas pelo método colorimétrico da curcumina

O presente trabalho relata os estudos desenvolvidos sobre a determinação do boro em plantas através do método da curcumina, que se fundamenta na formação do complexo rosocianina em meio acético- sulfúrico. Nesse método a reação de formação da rosocianina é desenvolvida em meio líquido e à temperatura ambiente, não necessitando, portanto, do controle da temperatura a 55±3°C, conforme é exigido pelo método comum, cujo complexo formado é principalmente rubrocurcumina. Uma alíquota do extrato do vegetal é tornada alcalina pela adição de solução de NaOH e sêca em banho-maria. Sobre o resíduo obtido adicionam-se a solução acética de curcumina a 0,125% e a solução de ácido sulfúrico -ácido acético ( 1 + 1 ). A reação completa-se em 15 minutos. No estudo da aplicação do método em plantas, diversos aspectos foram abordados, como: interferentes e sua eliminação, a solubilização do boro contido nas amostras incineradas, a contaminação do extrato de vegetal pelo papel de filtro, como conseqüência da filtração a que deve ser submetido, e a precisão e a exatidão do referido método. Os resultados obtidos permitiram concluir que, dentre os elementos normalmente encontrados nas cinzas vegetais, os que interferem no citado método sao o cálcio (Ca2+), o magnésio (Mg2+), o ferro (Fe3+), o manganês (Mn2+) e o cobalto (Co2+). Esses elementos foram eliminados do extrato de planta, passando-o através de resina catiônica. O método, conforme é preconizado, pode ser considerado eficiente na determinação do boro em plantas, pois, mostrou possuir precisão e exatidão satisfatórios, aliadas à sua alta sensibilidade, permitindo determinar desde 2 ppm de boro em plantas, dentro do seu intervalo de menor erro.

Solubilização quantitativa de fosfatos insolúveis, por algumas espécies dos gêneros Aspergillus e Penicillium

No presente trabalho, os autores estudaram, em condições de laboratório, as relações entre algumas especies dos gêneros Aspergillus e Penicillium e tres fosfatos insolúveis, determinando quantitativamente o fósforo solubilizado e imobilizado. Dos resultados, os autores extraíram as seguintes conclusões: 1. Todas as linhagens estudadas demonstraram alta capacidade solubilizadora nos testes em placas de petri. No entante, quando analisadas quantitativamente, apenas o A. niger foi capaz de solubilizar quantidades apreciáveis de fosfatos insolúveis. 2. A análise dos dados, obtidos com as linhagens de Penicillium spp, indicou que ambas aumentaram significativamente os níveis de fósforo solúvel para os tratamentos com fosfato de alumínio, em relação a seus homólogos estéreis; diminuiram significativamente os níveis de fósforo solúvel das testemunhas e, não alteraram significativamente os níveis dos tratamentos com fosfato de ferro. Por outro lado, nos tratamentos com apatita de Araxá o nível de fosforo solúvel não foi alterado significativamente com a linhagem 4 Raíz III e, diminuiu significativamente, com a linhagem 8 RIZ III. 3. À linhagem de Aspergillus sp. apresentou comportamento diferente dos demais fungos, diminuindo significativamente os níveis de fósforo solúvel de todos os tratamentos. 4. A aderência de numerosas partículas de fosfatos insolúveis à trama miceliana, é fator de erro que pode explicar as discrepancias nos valores obtidos pela determinação indireta do fósforo assimilável do solo, empregando-se técnicas biológicas com A. niger ou outros fungos.

Determinação do potássio em fertilizantes por fotometria de chama de emissão

O presente trabalho teve por objetivo o estudo do método fotométrico de chama para a determinação do potássio em fertilizantes quando aplicado em extrato simplesmente aquoso e em extrato aquoso contendo oxalato de amônio, comparativamente com o método volumétrico do tetrafenilborato de sódio (TFBS). Os dados obtidos mostraram que o método fotométrico de chama baseado no emprego de extratos simplesmente aquosos de fertilizantes apresentou resultados sempre inferiores ao obtidos pelo método do T.F.B.S. e seu relativo foi, em média, de - 0,76% nos fertilizantes simples e em torno de - 3% nas misturas de fertilizantes. O método fotométrico de chama baseado no emprego de extratos aquosos contendo oxalato de amônio apresentou resultados bastante próximos aos obtidos com o método do T.F.B.S. e seu erro relativo foi, em média, de - 0,35% nos fertilizantes simples e em torno de 0,7% nas misturas de fertilizantes, mas com a alternância entre positivo e negativo. A preciasão foi elevada, mas esmerado cuidado é exigido nas diluições.