Fatores associados à hipertensão arterial e níveis pressóricos encontrados entre adolescentes trabalhadores

O objetivo deste trabalho foi identificar fatores associados (FA) à hipertensão arterial e verificar níveis pressóricos de adolescentes trabalhadores. Foram entrevistados 193 adolescentes, sendo 135 homens e 58 mulheres, entre 16 e 18 anos. Após cinco minutos sentados, mediu-se a circunferência braquial e determinou-se a pressão arterial (PA), usando manguito de largura correta (MLC) e padrão (MLP). Os valores obtidos foram relacionados aos FA encontrados. As médias pressóricas, considerando todos os adolescentes, foram 105,2/60,9 mmHg (MLC) e 101,0/57,9 (MLP-p<0,05). Dentre os FA encontrados, apenas a cor e a ingestão de bebidas alcoólicas foram associadas ao aumento da PA. O uso do MLC permitiu a detecção de maior número de hipertensos e limítrofes que o uso do MLP. Todos apresentaram FA. Pode-se concluir que há vários FA com hipertensão arterial nessa população, alguns deles já causando elevação da PA. Estudos como este deveriam ser realizados freqüentemente entre adolescentes, pois seus níveis pressóricos podem pre-dizer hipertensão na fase adulta.

Prediction of soil orders with high spatial resolution: response of different classifiers to sampling density

The objective of this work was to evaluate sampling density on the prediction accuracy of soil orders, with high spatial resolution, in a viticultural zone of Serra Gaúcha, Southern Brazil. A digital elevation model (DEM), a cartographic base, a conventional soil map, and the Idrisi software were used. Seven predictor variables were calculated and read along with soil classes in randomly distributed points, with sampling densities of 0.5, 1, 1.5, 2, and 4 points per hectare. Data were used to train a decision tree (Gini) and three artificial neural networks: adaptive resonance theory, fuzzy ARTMap; self‑organizing map, SOM; and multi‑layer perceptron, MLP. Estimated maps were compared with the conventional soil map to calculate omission and commission errors, overall accuracy, and quantity and allocation disagreement. The decision tree was less sensitive to sampling density and had the highest accuracy and consistence. The SOM was the less sensitive and most consistent network. The MLP had a critical minimum and showed high inconsistency, whereas fuzzy ARTMap was more sensitive and less accurate. Results indicate that sampling densities used in conventional soil surveys can serve as a reference to predict soil orders in Serra Gaúcha.

Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.