994 resultados para 04021331 CTD-38
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14 x 22 cm
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OBJETIVO: descrever os valores encontrados para o índice de resistência (IR), índice de pulsatilidade (IP) e relação sístole/diástole (S/D) das artérias renais fetais em gestações sem complicações entre a 22ª e a 38ª semana de gestação e avaliar se estes valores variam durante esse período. MÉTODOS: estudo observacional, no qual 45 fetos de gestações não-complicadas foram avaliados na 22ª, 26ª, 30ª, 34ª e 38ª semanas gestacional. Os exames ultra-sonográficos com Doppler foram feitos por um único observador que utilizou aparelho com transdutor de 4 a 7 MHz. Para a aquisição do traçado de velocidade das artérias renais, uma amostra, com tamanho entre 1 e 2 mm, foi posicionada no terço médio da artéria renal para avaliação através da ultra-sonografia com Doppler pulsado, sempre por um único observador. A avaliação do IR, do IP e da relação S/D das artérias renais (direita e esquerda) foi realizada a partir de três ondas consecutivas utilizando-se o modo automático. Para demonstrar diferença nos valores dos índices com a variação da idade gestacional, comparamos os valores obtidos nas diferentes idades gestacionais através do teste ANOVA com medidas repetidas no tempo (repeated measures ANOVA) com pós-teste de Tukey. RESULTADOS: Não houve diferença significativa entre a artéria renal direita e a esquerda quando se compararam o IR, o IP e a relação S/D. Entretanto, observou-se modificação dos valores destes parâmetros entre a 22ª semana (IR=0,9 ± 0,02; IP=2,44 ± 0,2; relação S/D=11,6 ± 2,2; média ± desvio padrão do valor médio da artéria renal direita e esquerda) e a 38ª semana (IR=0,8 ± 0,03; IP=2,1 ± 0,2; relação S/D=8,7 ± 2,3) de idade gestacional. CONCLUSÕES: os parâmetros avaliados (IR, IP e relação S/D) apresentam valores decrescentes entre a 22ª e a 38ª semana, sem diferença entre os lados direito e esquerdo do feto.
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kuv., 13 x 21 cm
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Avian pathogenic Escherichia coli (APEC) is responsible for various pathological processes in birds and is considered as one of the principal causes of morbidity and mortality, associated with economic losses to the poultry industry. The objective of this study was to demonstrate that it is possible to predict antimicrobial resistance of 256 samples (APEC) using 38 different genes responsible for virulence factors, through a computer program of artificial neural networks (ANNs). A second target was to find the relationship between (PI) pathogenicity index and resistance to 14 antibiotics by statistical analysis. The results showed that the RNAs were able to make the correct classification of the behavior of APEC samples with a range from 74.22 to 98.44%, and make it possible to predict antimicrobial resistance. The statistical analysis to assess the relationship between the pathogenic index (PI) and resistance against 14 antibiotics showed that these variables are independent, i.e. peaks in PI can happen without changing the antimicrobial resistance, or the opposite, changing the antimicrobial resistance without a change in PI.
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Soitinnus: orkesteri.
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Soitinnus: Lauluääni, piano.
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1:42000.