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Resumo:
Tese de doutoramento, Geografia (Planeamento Regional e Urbano), Universidade de Lisboa, Instituto de Geografia e Ordenamento do Território, 2014
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Tese de doutoramento, Ciências Biomédicas (Biologia Celular e Molecular), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2015
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Relatório da Prática de Ensino Supervisionada, Mestrado em Ensino de Informática, Universidade de Lisboa, 2014
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Relatório da Prática de Ensino Supervisionada, Mestrado em Ensino de Português e Francês, Universidade de Lisboa, 2014
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Tese de mestrado, Educação (Área de especialização em Educação e Tecnologias Digitais), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2014
Monsenhor Airosa - pedagogo - empresário : história do colégio de regeneração de Braga : (1869-1931)
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Tese de doutoramento, Educação (História da Educação), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2015
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Relatório da prática de ensino supervisionada, Mestrado em Ensino da Economia e Contabilidade, Universidade de Lisboa, 2014
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Trabalho de projeto de mestrado, Educação (Educação e Tecnologias Digitais), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2015
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Tese de doutoramento, Medicina (Imunologia Clínica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2016
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Tese de doutoramento, Farmácia (Biologia Celular e Molecular), Universidade de Lisboa, Faculdade de Farmácia, 2016
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Tese de mestrado, Neurociências, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2014
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Tese de mestrado, Neurociências, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2016
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Tese de mestrado, Neurociências, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2015
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Tese de mestrado. Oncobiologia, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2015
Resumo:
Os avanços tecnológicos e científicos, na área da saúde, têm vindo a aliar áreas como a Medicina e a Matemática, cabendo à ciência adequar de forma mais eficaz os meios de investigação, diagnóstico, monitorização e terapêutica. Os métodos desenvolvidos e os estudos apresentados nesta dissertação resultam da necessidade de encontrar respostas e soluções para os diferentes desafios identificados na área da anestesia. A índole destes problemas conduz, necessariamente, à aplicação, adaptação e conjugação de diferentes métodos e modelos das diversas áreas da matemática. A capacidade para induzir a anestesia em pacientes, de forma segura e confiável, conduz a uma enorme variedade de situações que devem ser levadas em conta, exigindo, por isso, intensivos estudos. Assim, métodos e modelos de previsão, que permitam uma melhor personalização da dosagem a administrar ao paciente e por monitorizar, o efeito induzido pela administração de cada fármaco, com sinais mais fiáveis, são fundamentais para a investigação e progresso neste campo. Neste contexto, com o objetivo de clarificar a utilização em estudos na área da anestesia de um ajustado tratamento estatístico, proponho-me abordar diferentes análises estatísticas para desenvolver um modelo de previsão sobre a resposta cerebral a dois fármacos durante sedação. Dados obtidos de voluntários serão utilizados para estudar a interação farmacodinâmica entre dois fármacos anestésicos. Numa primeira fase são explorados modelos de regressão lineares que permitam modelar o efeito dos fármacos no sinal cerebral BIS (índice bispectral do EEG – indicador da profundidade de anestesia); ou seja estimar o efeito que as concentrações de fármacos têm na depressão do eletroencefalograma (avaliada pelo BIS). Na segunda fase deste trabalho, pretende-se a identificação de diferentes interações com Análise de Clusters bem como a validação do respetivo modelo com Análise Discriminante, identificando grupos homogéneos na amostra obtida através das técnicas de agrupamento. O número de grupos existentes na amostra foi, numa fase exploratória, obtido pelas técnicas de agrupamento hierárquicas, e a caracterização dos grupos identificados foi obtida pelas técnicas de agrupamento k-means. A reprodutibilidade dos modelos de agrupamento obtidos foi testada através da análise discriminante. As principais conclusões apontam que o teste de significância da equação de Regressão Linear indicou que o modelo é altamente significativo. As variáveis propofol e remifentanil influenciam significativamente o BIS e o modelo melhora com a inclusão do remifentanil. Este trabalho demonstra ainda ser possível construir um modelo que permite agrupar as concentrações dos fármacos, com base no efeito no sinal cerebral BIS, com o apoio de técnicas de agrupamento e discriminantes. Os resultados desmontram claramente a interacção farmacodinâmica dos dois fármacos, quando analisamos o Cluster 1 e o Cluster 3. Para concentrações semelhantes de propofol o efeito no BIS é claramente diferente dependendo da grandeza da concentração de remifentanil. Em suma, o estudo demostra claramente, que quando o remifentanil é administrado com o propofol (um hipnótico) o efeito deste último é potenciado, levando o sinal BIS a valores bastante baixos.