La réponse thérapeutique à une intervention multidisciplinaire pour les maux de dos chroniques: prédicteurs et algorithmes

Méthodologie: Simulation; Analyse discriminante linéaire et logistique; Arbres de classification; Réseaux de neurones en base radiale

Avaliação de nova estratégia extrativa, baseada em NTDs, combinada com dados de análise cromatigráfica e quimiométrica para a deteção de biomarcadores de diferentes tipos de cancro

A elevada incidência e mortalidade mundiais associadas ao cancro justificam o desenvolvimento e implementação de estratégias eficazes e não-invasivas conducentes a um diagnóstico precoce. Neste contexto, pretendeu-se avaliar a performance de uma metodologia inovadora, a microextração por “needle trap” (NTME), na extração de metabolitos voláteis (VOMs) da urina de pacientes oncológicos com diferentes tipos de cancro - cólon, pulmão e mama, e de indivíduos saudáveis, com a finalidade de identificar um conjunto de VOMs potenciais biomarcadores dos diferentes tipos cancros em estudo. De modo a maximizar a eficiência da extração dos VOMs, foram otimizados diferentes parâmetros experimentais, nomeadamente a natureza do sorvente, a temperatura, o tempo de equilíbrio, o volume de headspace, a força iónica, o pH do meio e o volume e a agitação da amostra. Usando como sorvente o DVB/Car1000/CarX, os melhores resultados foram obtidos com 4 mL de urina acidificada (pH= 2), 20% NaCl, 40 mL de headspace e 40 min de equilíbrio a 50 °C. Foi ainda avaliada a estabilidade dos VOMs no sorvente até 72 h após a extração. Nos quatro grupos em estudo foram identificados, por GC-MS, 259 VOMs pertencentes a diversas famílias químicas, nomeadamente cetonas, compostos sulfurados, furânicos e terpénicos. A matriz de dados obtida para cada grupo em estudo foi submetida a análise discriminante, usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS-DA), que resultou em clusters distintos diferenciadores de cada grupo. A aplicabilidade do modelo foi avaliada através do método de classificação SIMCA (modelagem suave e independente de analogias de classe), com elevadas taxas de classificação, sensibilidade e especificidade. Este foi o primeiro estudo usando NTME para o estabelecimento do padrão volatómico da urina. Os resultados obtidos revelam-se muito promissores originando perfis voláteis de maior expressividade, mais completos e abrangentes, que os obtidos usando metodologias de referência.

Actitudes hacia la Enfermedad del Alzheimer según el género y la edad de adultos colombianos

La enfermedad de Alzheimer (EA) es la demencia más frecuente y su prevalencia continúa en aumento tanto en Colombia como en el mundo. Esta investigación tuvo como objetivo explorar si las actitudes hacia la EA varían según la edad y género de 450 personas adultas colombianas. Se realizó un estudio exploratorio de corte transversal en el que se aplicó un cuestionario autodiligenciado. Se encontró que efectivamente hay algunas diferencias según la edad y el género en el componente cognoscitivo (creencias y conocimiento) y conductual (intención conductual y conducta) de las actitudes; y diferencias según el género en el componente afectivo. Se concluye que los conocimientos sobre la EA son escasos, que la tristeza es la emoción predominante hacia la EA y que es un tema de interés en el que predomina la idea de que afecta especialmente la memoria. Se discutieron los resultados reconociendo que esta es una aproximación inicial a las actitudes hacia la EA.

A análise classificatória na caracterização da produção e consumo de produtos de origem animal a nível mundial

Neste trabalho pretende-se comparar quer a produção, quer o consumo de produtos de origem animal destinados à alimentação humana nos últimos 50 anos. Selecionaram-se 70 países e 6 variáveis. Recorreu-se à Análise Classificatória Hierárquica Ascendente (ACHA) e Análise Classificatória Não Hierárquica para agrupar cada um dos países e à Análise Discriminante (AD) para visualizar esse agrupamento. Com base em dois índices multivariados efetuou-se uma ACHA para as 6 décadas envolvidas.

Análise multivariada de argissolos da faixa atlântica brasileira.

A faixa atlântica brasileira possui extrema diversidade ambiental, onde é expressiva a ocorrência de Argissolos, descritos e identificados em diversos estudos, sem que tenham sido exauridas as possibilidades de interpretações. O objetivo deste estudo foi avaliar, por meio da análise multivariada, as principais diferenças nos atributos físicos e químicos de Argissolos da faixa atlântica brasileira. Foram analisados 91 perfis de solos oriundos de levantamentos pedológicos realizados pelo Projeto RADAMBRASIL, agrupados em três domínios geomorfológicos distintos: Planaltos Soerguidos, Planaltos Rebaixados e Tabuleiros Costeiros, por meio da análise de componentes principais e análise de função discriminante. Para isso, foram selecionadas 14 variáveis para identificar as peculiaridades de cada grupo geomorfológico e suas principais diferenças. A análise dos componentes principais demonstrou que os cinco primeiros componentes respondem por aproximadamente 70 % da variação dos dados. A análise integrada confirmou que os Argissolos dos Planaltos Soerguidos são mais rasos, associando maiores taxas de erosão com menor espessura dos horizontes Bt, e são quimicamente pobres, embora mais rejuvenescidos e rasos. Já os Argissolos nos Planaltos Rebaixados, submetidos a um clima mais seco e, ou, sazonal que os situados nos Planaltos Soerguidos e Tabuleiros Costeiros, mostram-se menos intemperizados e com maior CTC. As análises realizadas (componentes principais e análise discriminante) permitem melhor entender as relações geomorfopedológicas dos Argissolos nos diferentes domínios estudados.

Substâncias húmicas como suporte à classificação de solos brasileiros.

As substâncias húmicas que compõem a matéria orgânica do solo participam de forma ativa dos processos pedogenéticos do solo, em especial dos horizontes diagnósticos O e H hístico, A chernozêmico, A húmico e B espódico. Este trabalho teve como objetivo determinar o teor de C orgânico das substâncias húmicas e avaliar sua influência na separação de horizontes diagnósticos. Foram utilizados 56 horizontes diagnósticos de diferentes regiões do Brasil, 52 superficiais (H hístico, A chernozêmico, A proeminente, A húmico e A moderado) e quatro subsuperficiais (B espódico). Nesses solos, foram feitas a caracterização química e física, e também de C orgânico, da fração ácidos fúlvicos (C-FAF), fração ácidos húmicos (C-FAH) e humina (C-HUM), as relações C-FAH/C-FAF e C-EA/C-HUM (C-EA = C-FAF + C-FAH) e a percentagem das frações em relação ao C orgânico total (COT), sendo as variáveis submetidas à avaliação por análises multivariadas. Nos horizontes orgânicos, o H hístico apresentou maiores valores e equilíbrio entre o C-HUM e o C-FAH. Na maioria dos horizontes minerais, observou-se predomínio do CHUM, seguido pelo C-FAH nos horizontes A chernozêmico e A húmico e pelo C-FAF nos horizontes A proeminente e A moderado. Nos horizontes B espódico, foi observado predomínio variável de C-FAF e C-FAH. Com a análise de variáveis canônicas, identificaram-se as variáveis que poderiam ser utilizadas para a separação dos tipos de horizontes diagnósticos. Usando a análise de agrupamento, separaram-se os tipos de horizontes com menor influência da matéria orgânica. Pela análise discriminante, obtiveram-se resultados satisfatórios na classificação dos horizontes diagnósticos com base nas variáveis das substâncias húmicas, quando comparados à classificação original. Os resultados das análises multivariadas indicam que a distribuição do C das substâncias húmicas pode ser utilizada para separar os tipos de horizontes diagnósticos ricos em C orgânico.

Tecniche di apprendimento automatico per la ricerca di eventi top-top con l’esperimento ATLAS a LHC

Il Modello Standard è attualmente la teoria che meglio spiega il comportamento della fisica subnucleare, includendo la definizione delle particelle e di tre delle quattro forze fondamentali presenti in natura; risulta però una teoria incompleta sulle cui integrazioni i fisici stanno lavorando in diverse direzioni: uno degli approcci più promettenti nella ricerca di nuova fisica risulta essere quello delle teorie di campo efficaci. Il vertice di interazione del processo di produzione di coppie di quark top dello stesso segno a partire da protoni è fortemente soppresso nel Modello Standard e deve quindi essere interpretato con le teorie di campo efficaci. Il presente elaborato si concentra su questo nuovo approccio per la ricerca di quark top same-sign e si focalizza sull’utilizzo di una rete neurale per discriminare il segnale dal fondo. L’obiettivo è capire se le prestazioni di quest’ultima cambino quando le vengono fornite in ingresso variabili di diversi livelli di ricostruzione. Utilizzando una rete neurale ottimizzata per la discriminazione del segnale dal fondo, le si sono presentati tre set di variabili per l’allenamento: uno di alto livello, il secondo strettamente di basso livello, il terzo copia del secondo con aggiunta delle due variabili principali di b-tagging. Si è dimostrato che la performance della rete in termini di classificazione segnale-fondo rimane pressoché inalterata: la curva ROC presenta aree sottostanti le curve pressoché identiche. Si è notato inoltre che nel caso del set di variabili di basso livello, la rete neurale classifica come input più importanti gli angoli azimutali dei leptoni nonostante questi abbiano distribuzioni identiche tra segnale e fondo: ciò avviene in quanto la rete neurale è in grado di sfruttare le correlazioni tra le variabili come caratteristica discriminante. Questo studio preliminare pone le basi per l’ottimizzazione di un approccio multivariato nella ricerca di eventi con due top dello stesso segno prodotti a LHC.