Gripe e os estudantes da área da saúde: estudo de crenças e comportamentos face à doença

Gripe constitui uma situação clínica que evolui habitualmente sem complicações e que se resolve em alguns dias, apenas com o recurso a tratamento sintomático. O surgimento de uma crise de pandemia de gripe poderá naturalmente vir a alterar este quadro, apelando para uma intervenção diferenciada, a todos os níveis, dos profissionais de saúde. Dimensões cognitivas das crenças de uma doença: identidade (diagnóstico e sintomas); causa percepcionada da doença (causas biológicas e/ou psicossociais); dimensão temporal (tempo que a doença irá durar); consequências (físicas, emocionais ou combinação dos dois tipos); possibilidade de cura e controlo (crenças de que a doença pode ser prevenida, controlada e/ou curada). Objectivo: identificar os conhecimentos que os jovens adultos, estudantes da área de saúde, têm em relação à gripe, bem como as crenças predominantes que lhe associam, procurando determinar a sua influência nos seus comportamentos relacionados com a doença.

Dynamic power- and failure-aware cloud resources allocation for Sets of independent tasks

Cloud computing is increasingly being adopted in different scenarios, like social networking, business applications, scientific experiments, etc. Relying in virtualization technology, the construction of these computing environments targets improvements in the infrastructure, such as power-efficiency and fulfillment of users’ SLA specifications. The methodology usually applied is packing all the virtual machines on the proper physical servers. However, failure occurrences in these networked computing systems can induce substantial negative impact on system performance, deviating the system from ours initial objectives. In this work, we propose adapted algorithms to dynamically map virtual machines to physical hosts, in order to improve cloud infrastructure power-efficiency, with low impact on users’ required performance. Our decision making algorithms leverage proactive fault-tolerance techniques to deal with systems failures, allied with virtual machine technology to share nodes resources in an accurately and controlled manner. The results indicate that our algorithms perform better targeting power-efficiency and SLA fulfillment, in face of cloud infrastructure failures.

Pesquisas brasileiras biomédicas e epidemiológicas face às metas da UNGASS

O foco do estudo é a resposta brasileira em Ciência, Tecnologia e Inovação às metas formuladas no documento da UNGASS. Foram analisados os itens 70-73 que integram o documento Draft Declaration of Commitment for the UNGASS on HIV/AIDS, 2001, que definem metas para a Ciência, Tecnologia e Inovação em HIV/Aids. Os principais tópicos listados nesses itens foram operacionalizados sob a forma de "palavras-chave", de modo a orientar buscas sistemáticas nos bancos de dados padrão em biomedicina, incluindo ainda o Web of Science, nas suas subdivisões referentes às ciências naturais e sociais. O sucesso da pesquisa brasileira no âmbito da caracterização e isolamento do HIV-1 é inegável. Estudos vacinais fases II/III têm sido desenvolvidos no Rio de Janeiro, Belo Horizonte e São Paulo. O monitoramento da resistência primária teve estudos empíricos desenvolvidos em populações específicas, por meio da "Rede Brasileira em Monitoramento da Resistência do HIV". No âmbito do monitoramento da resistência secundária, destacaram-se iniciativas como a Rede Nacional de Genotipagem. Dois sistemas nacionais, o Sistema de Informações de Mortalidade e o Sistema de Informações de Agravos de Notificação - Aids e alguns estudos de maior abrangência têm dado origem a trabalhos sobre tendências da epidemia. A produção de medicamentos genéricos de qualidade e sua distribuição gratuita aos pacientes foram destacadas. O Brasil tem implementado uma resposta consistente e diversificada no âmbito do HIV/Aids, com estudos referentes ao desenvolvimento de vacinas, novos medicamentos e monitoramento da epidemia.

Pesquisas brasileiras psicossociais e operacionais face às metas da UNGASS

São analisados itens do documento "Draft Declaration of Commitment for the UNGASS on HIV/AIDS, 2001". Discute-se a experiência brasileira em novos métodos de testagem e aconselhamento para populações vulneráveis, métodos preventivos controlados por mulheres, prevenção, suporte psicossocial a pessoas vivendo com HIV/Aids e transmissão materno-infantil. Os itens foram operacionalizados sob a forma de "palavras-chave" em buscas sistemáticas nos bancos de dados padrão em biomedicina, incluindo ainda o Web of Science, nas suas subdivisões referentes às ciências naturais e sociais. A experiência brasileira referente a estratégias de testagem e aconselhamento vem-se consolidando, no emprego de algoritmos visando à estimação da incidência e identificação de recém-infectados, testagem e aconselhamento de grávidas, e aplicação de testes rápidos. A introdução de métodos alternativos e de novas tecnologias para coleta de dados em populações vulneráveis vem permitindo ágil monitoramento da epidemia. A avaliação do suporte psicossocial a pessoas vivendo com HIV/Aids ganhou impulso no Brasil, provavelmente, em decorrência do aumento da sobrevida e da qualidade de vida dessas pessoas. Foram observados avanços substanciais no controle da transmissão materno-infantil, uma das mais importantes vitórias no campo de HIV/Aids no Brasil, mas deficiências no atendimento pré-natal ainda constituem um desafio. Em relação aos métodos de prevenção femininos, a resposta brasileira é ainda tímida. A ampla implementação de novas tecnologias para captura e manejo de dados depende de investimentos em infra-estrutura e capacitação profissional.

Concepções dos professores face à inclusão de alunos com NEE no ensino regular

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para a obtenção de grau de mestre em Ciências da Educação -Especialidade Educação Especial

As representações das educadoras de infância na inclusão de crianças com nee

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Ciências da Educação - Especialidade Educação Especial: Problemas de Cognição e Multideficiência

As actividades físicas e desportivas adaptadas aos alunos com necessidades educativas especiais – expectativas face aos novos planos curriculares

Dissertação apresentada à Universidade de Cabo Verde e à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação - Especialidade: Educação Especial

Comparison of different breast planning techniques and algorithms for radiation therapy treatment

This work aims at investigating the impact of treating breast cancer using different radiation therapy (RT) techniques – forwardly-planned intensity-modulated, f-IMRT, inversely-planned IMRT and dynamic conformal arc (DCART) RT – and their effects on the whole-breast irradiation and in the undesirable irradiation of the surrounding healthy tissues. Two algorithms of iPlan BrainLAB treatment planning system were compared: Pencil Beam Convolution (PBC) and commercial Monte Carlo (iMC). Seven left-sided breast patients submitted to breast-conserving surgery were enrolled in the study. For each patient, four RT techniques – f-IMRT, IMRT using 2-fields and 5-fields (IMRT2 and IMRT5, respectively) and DCART – were applied. The dose distributions in the planned target volume (PTV) and the dose to the organs at risk (OAR) were compared analyzing dose–volume histograms; further statistical analysis was performed using IBM SPSS v20 software. For PBC, all techniques provided adequate coverage of the PTV. However, statistically significant dose differences were observed between the techniques, in the PTV, OAR and also in the pattern of dose distribution spreading into normal tissues. IMRT5 and DCART spread low doses into greater volumes of normal tissue, right breast, right lung and heart than tangential techniques. However, IMRT5 plans improved distributions for the PTV, exhibiting better conformity and homogeneity in target and reduced high dose percentages in ipsilateral OAR. DCART did not present advantages over any of the techniques investigated. Differences were also found comparing the calculation algorithms: PBC estimated higher doses for the PTV, ipsilateral lung and heart than the iMC algorithm predicted.

Image upsampling algorithms applied on Nuclear Medicine: comparision of hqnx and nxSaI algorithms families with two interpolation algorithms - nearest neighbour and bicubic interpolation

Introduction: Image resizing is a normal feature incorporated into the Nuclear Medicine digital imaging. Upsampling is done by manufacturers to adequately fit more the acquired images on the display screen and it is applied when there is a need to increase - or decrease - the total number of pixels. This paper pretends to compare the “hqnx” and the “nxSaI” magnification algorithms with two interpolation algorithms – “nearest neighbor” and “bicubic interpolation” – in the image upsampling operations. Material and Methods: Three distinct Nuclear Medicine images were enlarged 2 and 4 times with the different digital image resizing algorithms (nearest neighbor, bicubic interpolation nxSaI and hqnx). To evaluate the pixel’s changes between the different output images, 3D whole image plot profiles and surface plots were used as an addition to the visual approach in the 4x upsampled images. Results: In the 2x enlarged images the visual differences were not so noteworthy. Although, it was clearly noticed that bicubic interpolation presented the best results. In the 4x enlarged images the differences were significant, with the bicubic interpolated images presenting the best results. Hqnx resized images presented better quality than 4xSaI and nearest neighbor interpolated images, however, its intense “halo effect” affects greatly the definition and boundaries of the image contents. Conclusion: The hqnx and the nxSaI algorithms were designed for images with clear edges and so its use in Nuclear Medicine images is obviously inadequate. Bicubic interpolation seems, from the algorithms studied, the most suitable and its each day wider applications seem to show it, being assumed as a multi-image type efficient algorithm.

Machine Learning Algorithms at Myocardial Perfusion Imaging - a Preliminary Study

Introduction: A major focus of data mining process - especially machine learning researches - is to automatically learn to recognize complex patterns and help to take the adequate decisions strictly based on the acquired data. Since imaging techniques like MPI – Myocardial Perfusion Imaging on Nuclear Cardiology, can implicate a huge part of the daily workflow and generate gigabytes of data, there could be advantages on Computerized Analysis of data over Human Analysis: shorter time, homogeneity and consistency, automatic recording of analysis results, relatively inexpensive, etc.Objectives: The aim of this study relates with the evaluation of the efficacy of this methodology on the evaluation of MPI Stress studies and the process of decision taking concerning the continuation – or not – of the evaluation of each patient. It has been pursued has an objective to automatically classify a patient test in one of three groups: “Positive”, “Negative” and “Indeterminate”. “Positive” would directly follow to the Rest test part of the exam, the “Negative” would be directly exempted from continuation and only the “Indeterminate” group would deserve the clinician analysis, so allowing economy of clinician’s effort, increasing workflow fluidity at the technologist’s level and probably sparing time to patients. Methods: WEKA v3.6.2 open source software was used to make a comparative analysis of three WEKA algorithms (“OneR”, “J48” and “Naïve Bayes”) - on a retrospective study using the comparison with correspondent clinical results as reference, signed by nuclear cardiologist experts - on “SPECT Heart Dataset”, available on University of California – Irvine, at the Machine Learning Repository. For evaluation purposes, criteria as “Precision”, “Incorrectly Classified Instances” and “Receiver Operating Characteristics (ROC) Areas” were considered. Results: The interpretation of the data suggests that the Naïve Bayes algorithm has the best performance among the three previously selected algorithms. Conclusions: It is believed - and apparently supported by the findings - that machine learning algorithms could significantly assist, at an intermediary level, on the analysis of scintigraphic data obtained on MPI, namely after Stress acquisition, so eventually increasing efficiency of the entire system and potentially easing both roles of Technologists and Nuclear Cardiologists. In the actual continuation of this study, it is planned to use more patient information and significantly increase the population under study, in order to allow improving system accuracy.

Desenvolvimento de uma escala portuguesa de atitudes face aos computadores

A constatação de que as disposições pessoais dos professores têm influência no sucesso de qualquer inovação educacional, levou alguns investigadores (Marcinkiewicz, 1944; Pelgrum e Plomp, 1993) a estudar as suas opiniões e atitudes face aos computadores