917 resultados para BRICS Indicadores 2001-2010
Resumo:
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Gestão e Sistemas Ambientais
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Ordenamento do Território e Impactes Ambientais
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Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território: área de especialização em Planeamento e Ordenamento do Território
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Nas últimas décadas o aumento da expansão das áreas urbanas conduziu a rápidas mudanças nos ambientes urbanos. Estas mudanças necessitam de uma observação e compreensão, por forma a permitir a monitorização e avaliação do processo de planeamento urbano. A utilização de dados obtidos por Deteção Remota (DR), aliada aos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), surge como uma fonte de informação válida para modelar, recolher, armazenar, exibir e analisar os sistemas urbanos. Neste contexto, a informação planimétrica e altimétrica recolhida por sensores remotos pode ser explorada por forma a extrair informação acerca do uso e ocupação do solo, e apresenta-la sob a forma de indicadores para apoio à decisão. Um sistema de indicadores urbanos baseados em dados obtidos por DR constitui uma ferramenta para as cidades transmitirem os diferentes riscos urbanos bem como na promoção de medidas e estratégias para um eficiente planeamento urbano. A dissertação de mestrado proposta tem como principal objetivo a criação de um sistema de indicadores urbanos que caracterize a cidade de Lisboa ao nível das áreas verdes e do volume construído. Assim, de forma a atingir o objetivo principal é desenvolvida uma metodologia baseada em informação altimétrica e planimétrica que permite analisar as áreas verdes da cidade de Lisboa bem como o volume construído. A informação altimétrica urbana (3D) é derivada de dados cartográficos oficiais (curvas de nível que originam um Modelo Digital de Terreno) e informação recolhida por LiDAR (Light Detection And Ranging) (que representa o Modelo Digital de Superfície). A informação 2D é extraída de uma imagem do satélite de alta resolução Worldview-2 de 2010, com um pixel de 0,5m, do concelho de Lisboa, através de técnicas de processamento digital de imagem. A informação recolhida permite, por um lado a modelação 3D do edificado, e por outro a quantificação 2D da cobertura vegetal em meio urbano. Posteriormente, num ambiente SIG, a informação extraída é cruzada com dados censitários e dados de uso e ocupação do solo. A análise ocorre tendo por base as Subsecções Estatísticas (SSE) da cidade de Lisboa (INE, 2011) e o sistema proposto inclui assim a extração de indicadores divididos tematicamente em indicadores de área e indicadores de volume. Os resultados obtidos permitem relacionar as áreas verdes, a população e o volume construído.
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RESUMO:O conceito de doenças raras como entidade própria começou a ser divulgado na comunidade médica no início deste século. A perspectiva de congregar múltiplas patologias, com características diferentes, valorizando a baixa frequência com que ocorrem na população interessou a comunidade científica, famílias, indústria e serviços de saúde. Esperava-se encontrar estratégias para melhorar a qualidade dos cuidados de saúde prestados a estes doentes. Uma vez que a informação científica sobre doenças raras está dispersa por diversas fontes o primeiro grande desafio foi sistematizar de forma a obter o “estado da arte”. A investigação que decorreu entre 2001 e 2010 teve como objectivo principal a caracterização dos doentes e das doenças raras numa população com características restritas mas não fechada como é o caso da ilha de S. Miguel nos Açores. Foram identificados 467 doentes a partir de várias fontes e monitorizado o nascimento de recém-nascidos com doença rara durante 10 anos. A prevalência das doenças raras encontrada na ilha de S. Miguel foi de 0,34% e a inerente à definição de doença rara foi de 6 % a 8 % da população na União Europeia. A diferença encontrada poderá decorrer de se ter sobrestimado o verdadeiro valor da prevalência das doenças raras na União Europeia. A incidência de doenças raras determinada na amostra foi de 0,1% e a taxa de mortalidade por causa específica foi de 0,14‰. O diagnóstico foi confirmado por técnicas laboratoriais de citogenética ou genética molecular em 43% dos doentes da amostra. Não foi identificado nenhum agregado populacional com doença rara para além do já conhecido para a DMJ. A criação de uma metodologia de estudo implicou a construção de um registo de doentes. Para tal foi utilizado o conhecimento adquirido anteriormente sobre uma doença rara que serviu de paradigma: a doença de Machado-Joseph. Na sequência dos resultados obtidos foi considerado útil a introdução de variáveis como a figura do cuidador, o cônjuge, o número de filhos do casal, a data da primeira consulta de Genética, o tempo decorrido entre o início dos sintomas e o acesso à consulta de Genética e entre esta actividade e dispor do diagnóstico para melhor compreender o contexto de vida destes doentes na perspectiva de poderem vir a ser incorporadas como indicadores. ----------- ABSTRACT: The concept of rare diseases as a condition began to be disclosed in the medical community at the beginning of this century.The prospect of bringing together multiple pathologies, with different features, enhancing the low frequency with which they occur in the population interested the scientific community, families, industry and health care services. The aim was to find strategies to improve the quality of care provided to these patients. Given that the scientific information on rare diseases is spread out across several sources the first major challenge was to systematize in order to get the "state of the art". The research took place between 2001 and 2010 and had as its main objective the characterization of patients and rare diseases in a population with specific features, but not confined, like in the case of the São Miguel Island in Azores. During 10 years were identified 467 patients from multiple sources and were observed the newborns with rare diseases. Prevalence of rare diseases found in the São Miguel Island was 0,34% compared to the 6% to 8% by definition of rare disease in the population in European Union. This discrepancy may be explained by a likely frequency of overrated rare diseases in European Union. The incidence of rare diseases in the sample was 0,1% and the specific mortality rate was 0,14 ‰. This diagnosis was confirmed by cytogenetic or molecular genetics analysis in 43% of patients in the sample. No population cluster was identified with rare disease besides the already known for Machado-Joseph Disease. The methodology for the study involved the construction of a database of patients. For such purpose it was used previously acquired knowledge on a rare disease paradigm: the Machado-Joseph disease. It was useful to introduce the following variables to properly establish the results: caregiver, spouse, number of children, date of first Genetics appointment, elapsed time between onset of symptoms and access to first appointment as well as this and the final diagnosis to better understand the context of life of these patients in order to incorporate them as rates.
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