Depressão e ansiedade nos cuidadores de mulheres em fase terminal de câncer de mama e ginecológico

OBJETIVO: avaliar a freqüencia de ansiedade e depressão em cuidadores principais de mulheres em fase terminal de câncer de mama ou genital. MÉTODOS: para este estudo de corte transversal foram incluídos 133 cuidadores de pacientes sem possibilidades curativas, internadas no Centro de Atenção Integral à Saúde da Mulher, entre agosto de 2002 e maio de 2004. Das pacientes incluídas, 71 apresentavam câncer de mama e 62, câncer ginecológico. Foi aplicada a Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão e realizada entrevista para obter outras informações como idade, sexo, religião, parentesco com a paciente, profissão, se cuidava de outras pessoas, se a rotina dele mudou e se outras pessoas ajudavam a cuidar da paciente. Utilizou-se a regressão logística para cálculo do odds ratio (OR) e seus respectivos intervalos de confiança (IC), para avaliar a relação entre os diagnósticos de ansiedade e depressão entre os cuidadores informais. Para a análise múltipla foi considerado o critério de seleção de variáveis passo a passo. RESULTADOS: observou-se que 43% das pacientes indicaram como cuidador principal a filha e 24% o marido. A maioria dos cuidadores tinha idade superior a 35 anos (63%), 68% eram do sexo feminino, 59% estavam desempregados ou aposentados, 47% cuidavam de outra pessoa e 84% referiram mudança na rotina pelo fato de cuidar. A ansiedade foi detectada em 99 cuidadores principais (74,4%) e a depressão em 71 (53,4%), sendo estes estados fortemente relacionados entre si (OR=5,6; IC 95%: 2,2 a 15,9). Na análise bivariada, o marido apresentou menos ansiedade e, após regressão logística, apenas o fato de ser homem esteve relacionado com menor ansiedade. CONCLUSÃO: o processo de cuidar de paciente na fase terminal levou a altas taxas de ansiedade e depressão. Os homens e maridos despontaram neste estudo como cuidadores menos ansiosos.

Fatores associados a resultados falso-negativos de exames citopatológicos do colo uterino

OBJETIVO: verificar se, no escrutínio de rotina, fatores relacionados com a adequabilidade da amostra, padrão celular e critérios citomorfológicos estão associados a resultados falso-negativos (FN) dos exames citopatológicos. MÉTODOS: trata-se de um estudo caso-controle, no qual o grupo de casos incluiu 100 esfregaços citopatológicos com um resultado FN que foi detectado pela sistemática de controle interno da qualidade com revisão rápida de 100%. Para cada resultado FN detectado foram identificados, pelo mesmo citotécnico, dois esfregaços com um diagnóstico verdadeiro-positivo e este grupo foi considerado controle, totalizando uma casuística de 300 esfregaços. As variáveis analisadas foram estabelecidas de acordo com os critérios definidos para a análise da adequabilidade da amostra, padrão celular e critérios citomorfológicos. Os resultados foram avaliados por análise bivariada e regressão logística com critério de seleção de variáveis stepwise e expressos em OR (95%). RESULTADOS: o número de células atípicas, aspecto da cromatina nuclear, distribuição e apresentação de células atípicas no esfregaço apresentaram risco maior para resultados FN, com OR de 9,6; 4,2; 4,4 e 3,6, respectivamente. Processo inflamatório e presença de sangue no esfregaço mostraram também risco para os resultados FN. CONCLUSÕES: a maioria dos fatores associados à liberação de um resultado FN é dependente das condições e técnicas de coleta de material, pois, em grande parte, a lesão pode não estar adequadamente representada no esfregaço, e também fatores obscurecedores como sangue e processo inflamatório podem prejudicar a análise. Quanto às alterações citomorfológicas, cromatina fina foi a característica que apresentou maior risco para resultados FN.

Morbidade e mortalidade perinatal em gestações que cursaram com amniorrexe prematura em maternidade pública do Norte do Brasil

OBJETIVO: Identificar os fatores obstétricos e perinatais associados à morbimortalidade perinatal em gestações que cursaram com amniorrexe prematura.MÉTODOS: Estudo transversal de base hospitalar, com dados secundários de prontuários de pacientes (n=87) que evoluíram com quadro de amniorrexe prematura com idade gestacional entre 24 e 42 semanas, definida pela ultrassonografia, e internadas no período de janeiro a abril de 2013 em uma maternidade pública no estado do Acre, região Norte do Brasil. Os dados foram submetidos à análise bivariada para seleção de variáveis que compuseram o modelo múltiplo utilizando a técnica de regressão logística de Poisson. RESULTADOS: A prevalência de morbimortalidade perinatal foi de 51,4%. Nesse total estão computados 2,3% de óbitos fetais (2 casos) e 9,2% de óbitos neonatais (8 casos). As variáveis que apresentaram associação no modelo múltiplo final com morbimortalidade foram: número de consultas de pré-natal ≥6, com razão de prevalência (RP) 0,5 e intervalo de confiança de 95% (IC95%) 0,3-0,9, idade gestacional ≥30 semanas (RP=0,6; IC95% 0,4-0,8), baixo peso ao nascer (RP=2,9; IC95% 1,5-5,4) e necessidade de ventilação mecânica (RP=3,8; IC95% 2,0-7,2).CONCLUSÃO: Observou-se elevada morbimortalidade perinatal entre casos que cursaram com amniorrexe prematura. A morbimortalidade esteve associada a fatores como menor número de consultas de pré-natal, extrema prematuridade e o baixo peso.

Modelos de regionalização administrativa através de um sistema espacial de suporte à decisão : estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul

A distribuição de recursos públicos de modo equilibrado e bem aplicado é questão de suma importância para administradores públicos e planejadores, especialmente em países como o Brasil que, a cada ano, vê sua capacidade de investimento mais reduzida e onde mais se acentuam os desníveis sociais. A metodologia, aqui empregada, busca incorporar ao modelo a característica de dinamismo própria da realidade regional e por isso permite grande abertura na fase de seleção de variáveis, tratamento dos dados e cálculos de correlações. Descarta de saída a possibilidade de ser resposta única para a questão da regionalização, e sobretudo, visa ser um modelo heurístico que se realimenta via interações, permitindo inúmeras soluções, tanto melhores, quanto mais forem as tentativas de otimização do método. Este trabalho trata da questão da regionalização sob a ótica do estabelecimento de similaridades através de uma análise centrada nos dados sócio-econômicos que guardam melhor correlação com a estrutura espacial, utilizando a técnica de análise de agrupamentos e estatística multivariada, com o fim de facilitar o planejamento regional e munir os administradores públicos com instrumentos de decisão para uma distribuição melhor dimensionada de recursos. O tratamento dos dados se desenvolve a partir de matrizes que relacionam cada objeto unitário com todos os demais, neste caso, cada unidade municipal do estado do Rio Grande do Sul com todos os demais municípios. Utiliza-se o cálculo de variadas formas de distâncias euclidianas e não euclidianas para estabelecer a similaridade entre os objetos, o que é medido através do Teste de Mantel que relaciona as matrizes de dados com a matriz de distância. Posteriormente, via uso de técnicas de análise de agrupamento obtém-se os padrões regionais atrelados à estrutura espacial. As regionalizações geradas pelo método têm a vantagem de apresentarem-se em vários níveis hierárquicos, direcionando-se para uma maior diferenciação à medida que os níveis se aprofundam. Permitem uma visualização dos resultados em qualquer um dos níveis de diferenciação, o que proporciona ampla gama de possibilidades comparativas. Possuem um bom grau de isenção técnica, porque são o resultado de uma análise cujos principais referenciais são de domínio coletivo e definidores do espaço, em que pese o índice de correlação entre as matrizes de distâncias ter sido baixo, para esta partida de dados selecionada e aplicada ao estado do Rio Grande do Sul.

Indicadores antecedentes de atividade industrial no Brasil

Esta dissertação apresenta diferentes metodologias de construção de indicadores antecedentes compostos de atividade econômica comparando os resultados obtidos por cada de acordo com seu poder de antecipação dos movimentos cíclicos da indústria brasileira. Entre as metodologias testadas incluem-se: i) a tradicional, proposta pelo National Bureau of Economic Research (NBER) na década de 60, adaptada e melhorada ao longo dos anos por instituições como a OCDE, The Conference Board e outros; ii) a seleção de variáveis por meio de testes de causalidade de Granger, e iii) seleção e pesos determinados por meio de regressão múltipla. A qualidade dos indicadores antecedentes compostos criados foi avaliada fora da amostra, com base na sua capacidade em antecipar, de forma regular e estável, os pontos de reversão do ciclo de crescimento da indústria brasileira e levando em consideração a conformidade cíclica geral em relação à variável de referência.

Para onde vai o mercado de trabalho? : a tendência à precarização das relações de trabalho : um estudo da região metropolitana de Porto Alegre

A precarização do trabalho vem sendo destacada como um dos principais problemas associados aos processos de reestruturação das formas de produzir e dos modos de organizar e gerir o trabalho que, no Brasil, vêm ocorrendo de modo mais efetivo a partir da década de 90, no bojo das transformações do sistema capitalista desencadeadas a partir do último quartel do século XX. Nesse contexto, o presente estudo tem como objetivo geral investigar as repercussões desses processos na sociedade brasileira, analisando o modo como as mudanças vêm reconfigurando as relações de trabalho – desorganizando o padrão vigente que remetia a um crescente assalariamento da mão-de-obra e a uma maior proteção social – e criando e aprofundando situações de precarização no trabalho. Sendo um evento de proporções planetárias, o estudo das transformações aludidas requereu investigar suas principais características nas sociedades avançadas, com ênfase nos impactos sobre o trabalho e as interpretações forjadas com vistas a sua apreensão, em que sobressai o debate a respeito da centralidade do trabalho, contemporaneamente. No Brasil, onde tais mudanças se encontram condicionadas pelo legado histórico tanto quanto pela experiência nacional recente, de uma maior inserção na economia globalizada, foram destacados os desdobramentos das mutações sobre as formas de inserção dos trabalhadores no mercado de trabalho. Na revisão da literatura, procurou-se avançar no debate relativo à construção conceitual da noção de precarização, retomando e retrabalhando o enfoque sobre o setor informal, à luz dos achados empíricos e das questões debatidas na tese. No desenvolvimento do estudo, elaborou-se uma metodologia com vistas à apreensão de situações de precariedade no trabalho, utilizando informações da Pesquisa de Emprego e Desemprego Região Metropolitana de Porto Alegre (PED-RMPA). A análise abrangeu diferentes estratégias: 1) uma classificação dos trabalhadores em categorias ocupacionais; 2) a seleção de variáveis e indicadores para caracterizar formas de inserção ocupacional, permitindo explicitar situações e graus de precarização na inserção laboral; e 3) a construção de um Índice de Precarização. Tais estratégias foram aplicadas também para investigar a precarização no trabalho sob o recorte de gênero. A análise dos dados indicou que as transformações recentes têm conduzido à precarização das formas de inserção da população economicamente ativa no mercado de trabalho – o que se manifesta através do aumento do desemprego e da ampliação de formas de inserções mais frágeis e instáveis nesse mercado, via de regra com menor proteção social –, paralelamente à retração de inserções ocupacionais cobertas pelas normas legais vigentes. Tal situação requer seja construída uma nova regulação social, que inclua o polimorfismo do trabalho, contra-arrestando situações de insegurança e vulnerabilidade sociais.

Previsão de demanda de energia elétrica por meio de redes neurais artificiais

Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de demanda de energia elétrica, através do desenvolvimento de um modelo de estimação baseado em redes neurais artificiais. Tal método ainda é pouco usado na estimativa de demanda de energia elétrica, mas tem se mostrado promissor na resolução de problemas que envolvem sistemas de potência. Aqui são destacados os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, que são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir de uma amostra de 125 municípios do Estado do Rio Grande do Sul (Brasil), nos anos de 1999 a 2002. Como variáveis de entrada, foram selecionados a temperatura ambiente (média e desvio-padrão anual), a umidade relativa do ar (média e desvio-padrão anual), o PIB anual e a população anual de cada município incluído na amostra. Para validar a proposta apresentada, são mostrados resultados baseados nas simulações com o modelo proposto.

Desenvolvimento de analisadores virtuais aplicados a colunas de destilação industriais

Nas indústrias de processo, algumas variáveis como as composições de topo de colunas de destilação são quantificadas através de análises laboratoriais e ou de analisadores em linha. Este tipo de controle apresenta algumas limitações tais como custos de manutenção e o tempo de amostragem (em geral análises laboratoriais ocorrem de 1 a 3 vezes ao dia). Para melhoria destes métodos, as variáveis podem ser continuamente estimadas a partir de sua relação com as variáveis medidas diretamente no processo. Através de um algoritmo matemático, um analisador virtual de propriedades pode ser construído, sendo necessário para o seu desenvolvimento um modelo simplificado do processo. Este trabalho teve como objetivo a construção de dois analisadores virtuais para estimação das composições de topo de duas colunas fracionadoras de tolueno presentes em uma indústria petroquímica. Para tal, estudou-se as metodologias existentes para construção de analisadores voltados para aplicações em colunas de destilação. O desenvolvimento de analisadores virtuais tem como base três etapas: seleção de variáveis secundárias, construção de modelos e correção/adaptação de modelos. Tais etapas, baseadas principalmente em métodos estatísticos, foram estudadas e as técnicas que melhor se adaptaram ao caso em questão foram empregadas com resultados satisfatórios. Realizaram-se também estudos comparativos entre modelos estacionários e dinâmicos e modelos construídos a partir de dados de simulação e de processo. As simulações foram conduzidas nos softwares Aspen PlusÒ e Aspen DynamicsÒ e o software usado para implementação dos analisadores na indústria foi o Aspen IQÒ.

Modelos de risco de mercado com fat tail : análise empírica de value at risk and expected shortfall para ativos financeiros brasileiros

O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

Desenvolvimento de uma ferramenta para obtenção de modelos empíricos

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.

Impacto de inimigos naturais e de fatores meteorológicos sobre uma população de Brevicoryne brassicae (L.) (Hemiptera: Aphididae) em couve

Neste estudo, visou-se avaliar o impacto de inimigos naturais e de fatores meteorológicos na população do pulgão Brevicoryne brassicae (L.), na cultura da couve, usando-se correlação simples e análise de regressão múltipla com seleção de variáveis pelo método stepwise. A amostragem de B. brassicae foi realizada por procura visual e dos inimigos naturais através de armadilhas de sucção e de solo. Formas ápteras de B. brassicae começaram a infestar a couve em julho, atingindo pico populacional em setembro. Os fatores que apresentaram correlação significativa com a população de B. brassicae, no período que abrangeu todo o levantamento populacional, foram Diaeretiella rapae (Mc'Intosh), aranhas presentes no solo, precipitação pluviométrica e umidade relativa, sugerindo que tais fatores tiveram função importante na mortalidade do pulgão. No período de maior crescimento e declínio populacional de B. brassicae, aranhas presentes no solo mostraram-se como o fator de mortalidade mais significativo relacionado com a variação da densidade populacional do pulgão.

Espectroscopia no infravermelho próximo e métodos de calibração multivariada aplicados à determinação simultânea de parâmetros bioquímicos em plasma sanguíneo

In this work, the quantitative analysis of glucose, triglycerides and cholesterol (total and HDL) in both rat and human blood plasma was performed without any kind of pretreatment of samples, by using near infrared spectroscopy (NIR) combined with multivariate methods. For this purpose, different techniques and algorithms used to pre-process data, to select variables and to build multivariate regression models were compared between each other, such as partial least squares regression (PLS), non linear regression by artificial neural networks, interval partial least squares regression (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA), amongst others. Related to the determinations of rat blood plasma samples, the variables selection algorithms showed satisfactory results both for the correlation coefficients (R²) and for the values of root mean square error of prediction (RMSEP) for the three analytes, especially for triglycerides and cholesterol-HDL. The RMSEP values for glucose, triglycerides and cholesterol-HDL obtained through the best PLS model were 6.08, 16.07 e 2.03 mg dL-1, respectively. In the other case, for the determinations in human blood plasma, the predictions obtained by the PLS models provided unsatisfactory results with non linear tendency and presence of bias. Then, the ANN regression was applied as an alternative to PLS, considering its ability of modeling data from non linear systems. The root mean square error of monitoring (RMSEM) for glucose, triglycerides and total cholesterol, for the best ANN models, were 13.20, 10.31 e 12.35 mg dL-1, respectively. Statistical tests (F and t) suggest that NIR spectroscopy combined with multivariate regression methods (PLS and ANN) are capable to quantify the analytes (glucose, triglycerides and cholesterol) even when they are present in highly complex biological fluids, such as blood plasma

Capacidade materna de cuidar e desnutrição infantil

OBJETIVOS: Identificar e medir a magnitude do risco de desnutrição associada a fatores determinantes da capacidade materna de cuidado infantil: estrutura familiar, escolaridade, trabalho, saúde física e saúde mental maternas. MÉTODOS: Delineou-se um estudo de casos e controles. Foram selecionados 101 casos (crianças com peso/idade abaixo do percentil 5) e 200 controles (crianças com peso/idade acima do percentil 25) mediante inquéritos antropométricos realizados durante três Dias Nacionais de Vacinação, em 1996 e 1997. Os dados foram obtidos em entrevistas realizadas nos domicílios com as mães das crianças. Para detectar o efeito-líquido de cada fator em estudo, realizou-se análise de regressão logística multivariada e hierarquizada. Tais fatores e as possíveis variáveis de controle foram agrupados em blocos, ordenados segundo a precedência com que influiriam sobre o estado nutricional infantil. Adotaram-se p<0,20 para seleção das variáveis de controle (mediante análise univariada) e p<0,05 para identificação de associação estatisticamente significativa entre fatores de estudo e desnutrição infantil. RESULTADOS: Foram identificados como fatores de risco de desnutrição: (a) estrutura familiar adversa indicada pela ausência de companheiro (odds ratio [OR] = 2,2; IC95%, 1,1-4,5); (b) internação materna durante a gravidez (OR=3,5; IC95%, 1,6-7,7); (c) precária saúde mental materna expressa pela presença de três a quatro sintomas de depressão (OR=3,1; IC95%, 0,9-10,3); (d) fatores de estresse familiar, no caso, indícios de alcoolismo em pelo menos um membro da família (OR=2,1; IC95%, 1,2-3,9). A idade da criança no início/retorno da mãe ao trabalho também se associou de modo independente à presença de desnutrição, porém os efeitos variaram: retorno precoce (criança com menos de quatro meses) não significou risco ou proteção; volta da mãe ao trabalho quando a criança tinha entre quatro meses e 12 meses constituiu fator de proteção. CONCLUSÕES: Evidenciou-se que fatores potencialmente definidores da capacidade materna de cuidado exercem efeito independente sobre o estado nutricional infantil.

Insecta e Arachnida associados ao solo: plantas herbáceas como área de refúgio visando ao controle biológico conservativo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Simultaneous spectrometric determination of Cu2+, Mn2+ and Zn2+ in polivitaminic/polimineral drug using SPA and GA algorithms for variable selection

Este artigo apresenta uma aplicação do método para determinação espectrofotométrica simultânea dos íons divalentes de cobre, manganês e zinco à análise de medicamento polivitamínico/polimineral. O método usa 4-(2-piridilazo) resorcinol (PAR), calibração multivariada e técnicas de seleção de variáveis e foi otimizado o empregando-se o algoritmo das projeções sucessivas (APS) e o algoritmo genético (AG), para escolha dos comprimentos de onda mais informativos para a análise. Com essas técnicas, foi possível construir modelos de calibração por regressão linear múltipla (RLM-APS e RLM-AG). Os resultados obtidos foram comparados com modelos de regressão em componentes principais (PCR) e nos mínimos quadrados parciais (PLS). Demonstra-se a partir do erro médio quadrático de previsão (RMSEP) que os modelos apresentam desempenhos semelhantes ao prever as concentrações dos três analitos no medicamento. Todavia os modelos RLM são mais simples pois requerem um número muito menor de comprimentos de onda e são mais fáceis de interpretar que os baseados em variáveis latentes.