Associações da espessura do complexo médio-intimal da carótida com o estado oxidativo, metabólico e nutricional em crianças pré-púberes obesas e eutróficas

A prevalência de obesidade infantil vem crescendo em todo o mundo e está associada com aumento da morbimortalidade por doenças cardiovasculares na vida adulta. A obesidade na infância, somada às alterações no metabolismo glicêmico e lipídico e ao aumento do estresse oxidativo e estado inflamatório contribuem para o aumento da espessura do complexo médio-intimal da carótida (carotid artery intima-medial thickness - cIMT) em tenra idade, possibilitando o desenvolvimento precoce do processo aterosclerótico. O objetivo deste estudo foi avaliar e comparar a cIMT, os indicadores do metabolismo glicídico e lipídico, o estado oxidativo e antioxidante, a composição corporal e o consumo alimentar em crianças pré-púberes obesas e eutróficas e determinar as inter-relações entre as variáveis. Foram medidos massa corporal total (MCT), estatura (E), circunferência da cintura (CC); glicemia, insulina, colesterol total (CT), lipoproteína de baixa densidade (LDL-colesterol), lipoproteína de alta densidade (HDL-colesterol), ácido úrico, proteína C-reativa ultra-sensível (PCR-us) e capacidade antioxidante (DPPH) sanguíneos; cIMT (USG, General Eletric); consumo alimentar (3 recordatórios de 24 h) para análise de macronutrientes e ácidos graxos. Foram, ainda, calculados o índice de massa corporal por idade (IMC/I) e HOMA-IR. O grupo de crianças obesas (n = 30) apresentava IMC/I acima do p97 (WHO, 2007) cujos dados foram comparados com os de um grupo controle (n = 25), composto por crianças eutróficas, da mesma faixa etária. As análises estatísticas acompanharam as características da amostra para dados não-paramétricos, com graus de significância de p < 0,05. A idade das crianças, em média, foi de 7,8 1,3 anos. A comparação dos indicadores entre os grupos mostrou valores significativamente maiores de MCT, IMC/I, CC, consumo calórico e de carboidratos, CT, LDL-colesterol, insulina, HOMA-IR, ácido úrico, PCR-us e cIMT no grupo de crianças obesas. Foram encontradas associações positivas da cIMT com MCT, IMC/I e CC. Essa última associou-se positivamente com ácido úrico, insulina e HOMA-IR. A PCR-us mostrou associação positiva com MCT, IMC/I, CC, ácido úrico, insulina e HOMA-IR. Os resultados analisados nos permitem concluir que as crianças obesas apresentaram maior massa adiposa abdominal, maior consumo energético, proveniente de carboidratos e valores maiores dos fatores de risco para doenças cardiovasculares do que seus pares eutróficos. Nossos resultados analisados em conjunto, mostram que a obesidade infantil acarreta danos cardiometabólicos que poderão causar prejuízos a saúde na vida adulta. O processo de aterosclerose precoce sofre influência da massa de gordura total e abdominal, a qual está diretamente relacionada à resistência à insulina, ao estado inflamatório e antioxidante. O conhecimento dos fatores de risco desta população deverá embasar estratégias de tratamento com o objetivo de reduzir a morbimortalidade por doenças cardiovasculares na idade adulta.

Atitude do Profissional de Contabilidade em relação à fraude: uma abordagem apoiada em cenários

Casos de fraudes têm ocorrido, freqüentemente, no mercado mundial. Diversos são os profissionais envolvidos nestes casos, inclusive os da classe contábil. Os escândalos contábeis, especialmente os mais famosos, como os incididos nas empresas Enron e WordCom, acenderam para uma maior preocupação em relação à conduta ética dos profissionais de contabilidade. Como conseqüência, há uma maior exigência quanto à transparência e a fidedignidade das informações prestadas por estes profissionais. Esta preocupação visa, primordialmente, manter a confiança de empresas, investidores, fornecedores e da sociedade, dentre outras, na responsabilidade ética do contador, denegrida pelo envolvimento nas fraudes detectadas. Desta forma, o presente estudo teve como objetivo verificar a conduta ética dos contadores e técnicos em contabilidade quando, no exercício de suas atividades profissionais, se depararem com questões relacionadas a fraudes. Para tal, são considerados alguns fatores que podem tanto vir a influenciar o processo decisório ético de um indivíduo, demonstrados através do Modelo de tomada de decisão, desenvolvido por Alves, quanto motivar um indivíduo a cometer um ato fraudulento, evidenciados através do Modelo denominado Triângulo da Fraude, desenvolvido por Cressey. Buscando responder a questão norteadora desta pesquisa, executou-se a análise descritiva e estatística dos dados, com a utilização de técnicas não-paramétricas. Para a análise descritiva dos dados foram elaboradas as tabelas de freqüências e calculadas as medidas de posição e dispersão, através do cálculo dos valores da média, moda, mediana e desvio padrão, quando aplicáveis. Em relação à análise estatística dos dados, foram utilizados os testes não-paramétricos de Spearman e a Regressão logística Multivariada. Os resultados demonstraram que a maioria dos profissionais de contabilidade, da amostra pesquisada, reconhece a questão moral inserida nos cenários, discorda dos atos dos agentes de cada cenário e, ainda, classifica esses atos como graves ou muito graves. Entretanto, verificou-se que esses profissionais de contabilidade tendem a ter um posicionamento mais voltado para a teoria teleológica, uma vez que a intenção de agir é influenciada por alguns fatores, como a oportunidade, a racionalização e, principalmente, a pressão. Alguns fatores individuais também apresentaram influência sob o posicionamento ético dos profissionais entrevistados nesta pesquisa.

Metas de socialização e práticas educativas de mães de crianças com câncer: um estudo comparativo com mães de crianças sem diagnóstico de doença

Sistemas parentais são construídos através das interações no cotidiano dos pais com seus filhos e com base nos padrões culturais vigentes, dentro de um perfil socioeconômico e da história de vida dos indivíduos. Importantes componentes dos sistemas parentais são as metas de socialização e as práticas educativas. As metas de socialização se referem a como os pais desejam que seus filhos sejam no futuro, àquilo que eles esperam que sua criação ajude a promover em seus filhos. Já as práticas educativas são as práticas de comunicar à criança a forma correta com que se espera que ela se comporte. A revisão bibliográfica evidencia que as metas de socialização e práticas educativas são afetadas pelo ambiente cultural dos cuidadores e por variáveis socioeconômicas, mas não há estudos a respeito de possíveis impactos causados por situações de vida particularmente difíceis. A presente dissertação se propôs a examinar as metas de socialização e práticas educativas de mães cujos filhos estão em tratamento oncológico, contrastando-as com as de mães de crianças saudáveis. Nesse sentido, o objetivo estabelecido foi o de investigar se havia particularidades nas metas de socialização e formas de cuidado de mães com filhos que tenham câncer devido à situação específica vivida de um tratamento oncológico. Hipotetizou-se que a vivência da experiência do câncer e a inserção em uma instituição de tratamento, no caso, o Instituto Nacional do Câncer (INCA), teriam impacto no sistema de cuidados e metas parentais. Participaram deste estudo 20 mães de crianças de três a cinco anos que estavam em tratamento oncológico no INCA e 20 mães de crianças na mesma faixa etária sem problemas de saúde diagnosticados. Todas assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Foram aplicados os formulários "Dados de identificação" e "Dados sociodemográficos", e o Questionário de Metas de Socialização. Foi também realizada com as mães uma entrevista semiestruturada, com questões abertas que buscaram investigar práticas educativas. A análise de dados contemplou uma parte de análises quantitativas em que os dados foram tratados descritivamente (médias, percentuais etc.) e empregados testes não-paramétricos para comparação entre os grupos de mães. Análises qualitativas, voltadas para as respostas ao questionário de metas de socialização e à entrevista sobre práticas de cuidado educativas foram realizadas através do método de análise de conteúdo temático-categorial. Encontrou-se que as metas de socialização das mães de crianças em tratamento oncológico apresentaram diferenças em relação às das mães de crianças sem diagnóstico de doença, refletindo uma tendência mais individualista. Também foram encontradas diferenças entre os dois grupos nas ações para atingir as metas, sendo visto um uso menor da estratégia educar e orientar por parte do grupo das mães de crianças em tratamento no INCA, refletindo uma tendência mais pragmática. Quanto às práticas educativas não foram encontradas diferenças significativas entre os dois grupos. Espera-se que esse estudo traga contribuições para a formulação de programas de intervenção, para pais e cuidadores, através da melhor compreensão das metas e práticas maternas utilizadas nesta situação particular e de grande dificuldade para as crianças e suas famílias

Avaliação microtomográfica de canais mesiais de molares inferiores preparados com sistemas rotatórios e reciprocantes

O objetivo do presente trabalho foi avaliar, em microtomografia computadorizada (CT), o preparo de canais de molares inferiores com diferentes sistemas acionados a motor. Foram selecionadas 58 raízes mesiais patentes, de diâmetro anatômico correspondente a #10. Para a avaliação em TC, um anel de aço inoxidável foi confeccionado nos moldes do suporte para amostra do microtomógrafo, para que servisse de fôrma para a inclusão das raízes em resina Duralay, a fim de padronizar a posição do espécime no escaneamento inicial e final. Os canais foram preparados com os sistemas Reciproc R25 (n=16); WaveOne Primary File (n=16); Twisted File (n=14), e HyFlex (n=12). Após serem escaneados, foram reconstruídos tridimensionalmente e avaliados quantitativamente quanto à variação de volume (mm3), área de superfície (mm2) e structure model index (SMI). Foi, ainda, realizada a avaliação qualitativa das seções transversais por terço e por quadrante (MV, ML, DV, DL), sendo avaliado o toque de paredes. Os dados paramétricos foram analisados estatisticamente pelos testes ANOVA e t para amostras pareadas (α=5%). Não foi observada diferença estatística nos parâmetros quantitativos avaliados para Reciproc (142,77 76,75; 42,22 19,22; e 14,68 17,69, respectivamente); WaveOne (105,09 64,82; 29,54 19,21; 14,81 9,10, respectivamente); Twisted File (111,83 43,09; 33,31 18,40; 9,16 6,57, respectivamente), e HyFlex (151,74 149,37; 43,08 41,44; 10,80 8,52, respectivamente) (p=0,423). Dentro de cada grupo, foi observada diferença significante entre os resultados pré e pós-operatórios. O teste não paramétrico de Kruskal Wallis foi aplicado para a avaliação relativa ao toque de paredes. Foi observado que o sistema HyFlex apresentou a maior porcentagem de toques (82,3 13,1), seguido por Reciproc (81,3 16,9), Twisted File (78,3 14,4) e, por fim, WaveOne (76,9 21,7) (p>0,05). Em relação aos terços não foi observada diferença significativa (p=0,424). Os resultados da avaliação dos quadrantes intergrupo não demonstraram diferenças, porém indicaram tendência do preparo em direção à parede distal no terço cervical. Ao final, pôde-se concluir que os sistemas testados se equivalem quanto ao preparo de canais mesiais de molares inferiores; porém, nenhuma das técnicas foi capaz de tocar completamente em todas as paredes do canal radicular.

Caracterização mecânica e tribológica de dois glazeadores disponíveis comercialmente e uma composição experimental

O objetivo desse estudo, in vitro, foi avaliar através de testes mecânicos e tribológicos, a aplicação de dois glazeadores disponíveis comercialmente e uma composição experimental como material de cobertura em restaurações de resina composta com relação à rugosidade superficial, à dureza e à resistência ao desgaste. Foram confeccionados 24 corpos de prova (CP) do compósito Z350XT (3M/ESPE) e divididos em 4 grupos. O grupo controle (GC) não recebeu selamento, o grupo Biscover LV (GB) recebeu aplicação do Biscover LV (Bisco), o grupo Natural Glaze (GN) recebeu aplicação do Natural Glaze (Nova DFL) e o grupo Experimental (GE) recebeu aplicação de um glazeador experimental contendo nanopartículas (1% em peso). Posteriormente, os CP foram submetidos à análise da rugosidade superficial utilizando um perfilômetro e avaliação da dureza através de um nanoindentador, que fornece também o módulo elástico do material. Em seguida, os CP foram submetidos ao teste de desgaste linear alternado, durante 15.000 ciclos, com carga de 5N, em água destilada. A profundidade máxima de desgaste foi avaliada através de um perfilômetro. A análise dos dados relativos à rugosidade superficial (m) foi realizada utilizando ANOVA/Duncan (p-valor = 0,000). As médias e desvio padrão foram: GC-0,12(0,01); GB-0,06(0,01); GN-0,13(0,02); GE-0,13(0,01). A análise da dureza (GPa) e módulo elástico (GPa) foram avaliados aplicando o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis. As médias e desvio padrão para dureza foram: GC-1,10(0,24); GB-0,31(0,004); GN-0,08(0,004); GE-0,12(0,008) para carga de 1,25mN; GC-1,08(0,139); GB-0,32(0,004); GN-0,08(0,003); GE-0,13(0,006) para carga de 2,5mN; GC-1,10(0,101); GB-0,33(0,003); GN-0,09(0,002); GE-0,13(0,056) para carga de 5,0mN. As médias e desvio padrão para módulo elástico foram: GC-17,71(1,666); GB-5,44(0,084); GN-3,484(0,114); GE-4,55(0,178) para carga de 1,25mN; GC-17,5(1,449); GB-5,18(0,065); GN-3,38(0,078); GE-4,55(0,12) para carga de 2,5mN; GC-17,69(1,793); GB-5,04(0,041); GN-3,63(0,066); GE-4,85(0,104) para carga de 5,0mN. A análise dos dados relativos à profundidade de desgaste (m) foi realizada utilizando ANOVA/Dunnett (p-valor = 0,000). As médias e desvio padrão foram: GC-12,51(0,89); GB-0,59(0,07); GN-1,41(0,12); GE-1,84(0,18). A partir dos resultados apresentados pode-se concluir que apenas o Biscover LV foi capaz de reduzir a rugosidade superficial da resina composta testada. Os demais, Natural Glaze e Experimental, não alteraram a rugosidade superficial e foram estatisticamente semelhantes entre si e com o grupo controle. Todos os glazeadores testados reduziram a dureza e o módulo elástico da resina composta quando comparados com o grupo controle, diferindo entre si, apresentando uma ordem crescente de dureza e módulo elástico (Natural Glaze < Experimental < Biscover < Controle). Todos os glazeadores testados foram capazes de reduzir o desgaste da resina composta, quando comparados com o grupo controle, diferindo entre si, apresentado uma ordem crescente de desgaste (Biscover < Natural Glaze < Experimental < Controle).

Vibration and stress analysis in the presence of structural uncertainty

At medium to high frequencies the dynamic response of a built-up engineering system, such as an automobile, can be sensitive to small random manufacturing imperfections. Ideally the statistics of the system response in the presence of these uncertainties should be computed at the design stage, but in practice this is an extremely difficult task. In this paper a brief review of the methods available for the analysis of systems with uncertainty is presented, and attention is then focused on two particular "non- parametric" methods: statistical energy analysis (SEA), and the hybrid method. The main governing equations are presented, and a number of example applications are considered, ranging from academic benchmark studies to industrial design studies. © 2009 IOP Publishing Ltd.

Gaussian Process Regression Networks

We introduce a new regression framework, Gaussian process regression networks (GPRN), which combines the structural properties of Bayesian neural networks with the non-parametric flexibility of Gaussian processes. This model accommodates input dependent signal and noise correlations between multiple response variables, input dependent length-scales and amplitudes, and heavy-tailed predictive distributions. We derive both efficient Markov chain Monte Carlo and variational Bayes inference procedures for this model. We apply GPRN as a multiple output regression and multivariate volatility model, demonstrating substantially improved performance over eight popular multiple output (multi-task) Gaussian process models and three multivariate volatility models on benchmark datasets, including a 1000 dimensional gene expression dataset.

The infinite HMM for unsupervised PoS tagging

We extend previous work on fully unsupervised part-of-speech tagging. Using a non-parametric version of the HMM, called the infinite HMM (iHMM), we address the problem of choosing the number of hidden states in unsupervised Markov models for PoS tagging. We experiment with two non-parametric priors, the Dirichlet and Pitman-Yor processes, on the Wall Street Journal dataset using a parallelized implementation of an iHMM inference algorithm. We evaluate the results with a variety of clustering evaluation metrics and achieve equivalent or better performances than previously reported. Building on this promising result we evaluate the output of the unsupervised PoS tagger as a direct replacement for the output of a fully supervised PoS tagger for the task of shallow parsing and compare the two evaluations. © 2009 ACL and AFNLP.

Development of soy protein fortified fish sticks from Tilapia

The objective of this study was to develop soy protein fortified fish sticks from Tilapia. Two preliminary studies were conducted to select the best fish-soy protein-spice mixture combination with four treatments to develop breaded fish sticks. Developed products were organoleptically assessed using 30 untrained panellists with 7-point hedonic scale. The product developed with new combination was compared with market product. Sixty percent of Tilapia fish mince, 12% of Defatted Textured Soy protein (DTSP), 1.6% of salt and 26.4% of ice water (<5°C) and Spice mixture containing 3g of garlic, 2g of pepper 2g of onion and 1.6g of cinnamon were selected as the best formula to manufacture the product. There was no significant difference when compared with market samples in relation to the organoleptic attributes. Proximate composition of the product was 25.76% of crude protein, 2.38% of crude fat, 60.35% of moisture and2.75% of ash. Products were packaged in Poly Vinyl Chloride clear package (12 gauge) and were stored at -1°C and changes in moisture content, peroxide value, pH value and microbiological parameters were assessed during five weeks of storage. Organoleptic acceptability was not changed significantly in all parameters tested (p>0.05). Total aerobic count and yeast and mould count were in acceptable ranges in frozen storage for 5 weeks. Data were analyzed using AN OVA and Friedman non-parametric test.

State-space inference and learning with Gaussian processes

State-space inference and learning with Gaussian processes (GPs) is an unsolved problem. We propose a new, general methodology for inference and learning in nonlinear state-space models that are described probabilistically by non-parametric GP models. We apply the expectation maximization algorithm to iterate between inference in the latent state-space and learning the parameters of the underlying GP dynamics model. Copyright 2010 by the authors.

Robust filtering and smoothing with gaussian processes

We propose a principled algorithm for robust Bayesian filtering and smoothing in nonlinear stochastic dynamic systems when both the transition function and the measurement function are described by non-parametric Gaussian process (GP) models. GPs are gaining increasing importance in signal processing, machine learning, robotics, and control for representing unknown system functions by posterior probability distributions. This modern way of system identification is more robust than finding point estimates of a parametric function representation. Our principled filtering/smoothing approach for GP dynamic systems is based on analytic moment matching in the context of the forward-backward algorithm. Our numerical evaluations demonstrate the robustness of the proposed approach in situations where other state-of-the-art Gaussian filters and smoothers can fail. © 2011 IEEE.

Gaussian Approximation Potential: an interatomic potential derived from first principles Quantum Mechanics

Simulation of materials at the atomistic level is an important tool in studying microscopic structure and processes. The atomic interactions necessary for the simulation are correctly described by Quantum Mechanics. However, the computational resources required to solve the quantum mechanical equations limits the use of Quantum Mechanics at most to a few hundreds of atoms and only to a small fraction of the available configurational space. This thesis presents the results of my research on the development of a new interatomic potential generation scheme, which we refer to as Gaussian Approximation Potentials. In our framework, the quantum mechanical potential energy surface is interpolated between a set of predetermined values at different points in atomic configurational space by a non-linear, non-parametric regression method, the Gaussian Process. To perform the fitting, we represent the atomic environments by the bispectrum, which is invariant to permutations of the atoms in the neighbourhood and to global rotations. The result is a general scheme, that allows one to generate interatomic potentials based on arbitrary quantum mechanical data. We built a series of Gaussian Approximation Potentials using data obtained from Density Functional Theory and tested the capabilities of the method. We showed that our models reproduce the quantum mechanical potential energy surface remarkably well for the group IV semiconductors, iron and gallium nitride. Our potentials, while maintaining quantum mechanical accuracy, are several orders of magnitude faster than Quantum Mechanical methods.

Kernel conditional quantile estimation via reduction revisited

Quantile regression refers to the process of estimating the quantiles of a conditional distribution and has many important applications within econometrics and data mining, among other domains. In this paper, we show how to estimate these conditional quantile functions within a Bayes risk minimization framework using a Gaussian process prior. The resulting non-parametric probabilistic model is easy to implement and allows non-crossing quantile functions to be enforced. Moreover, it can directly be used in combination with tools and extensions of standard Gaussian Processes such as principled hyperparameter estimation, sparsification, and quantile regression with input-dependent noise rates. No existing approach enjoys all of these desirable properties. Experiments on benchmark datasets show that our method is competitive with state-of-the-art approaches. © 2009 IEEE.

Bayesian Structured Prediction Using Gaussian Processes

We introduce a conceptually novel structured prediction model, GPstruct, which is kernelized, non-parametric and Bayesian, by design. We motivate the model with respect to existing approaches, among others, conditional random fields (CRFs), maximum margin Markov networks (M3N), and structured support vector machines (SVMstruct), which embody only a subset of its properties. We present an inference procedure based on Markov Chain Monte Carlo. The framework can be instantiated for a wide range of structured objects such as linear chains, trees, grids, and other general graphs. As a proof of concept, the model is benchmarked on several natural language processing tasks and a video gesture segmentation task involving a linear chain structure. We show prediction accuracies for GPstruct which are comparable to or exceeding those of CRFs and SVMstruct.

Gaussian process volatility model

The prediction of time-changing variances is an important task in the modeling of financial data. Standard econometric models are often limited as they assume rigid functional relationships for the evolution of the variance. Moreover, functional parameters are usually learned by maximum likelihood, which can lead to over-fitting. To address these problems we introduce GP-Vol, a novel non-parametric model for time-changing variances based on Gaussian Processes. This new model can capture highly flexible functional relationships for the variances. Furthermore, we introduce a new online algorithm for fast inference in GP-Vol. This method is much faster than current offline inference procedures and it avoids overfitting problems by following a fully Bayesian approach. Experiments with financial data show that GP-Vol performs significantly better than current standard alternatives.