Do apogeu ao declínio: a convergência e a concentração dos media

"Colecção: Comunicação e sociedade - 12"

Responsabilidade social empresarial: sucesso e motivação dos colaboradores

Dissertação de mestrado em Ciências da Comunicação (área de especialização em Publicidade e Relações Públicas)

Prospecção de ocorrências filonianas do tipo LCT nas formações metassedimentares entre Boticas e Montalegre (N de Portugal)

Dissertação de mestrado em Geologia (área de especialização em Valorização de Recursos Geológicos)

As relações bilaterais entre Portugal e a China: enquadramento histórico-económico e distância cultural

Relatório de estágio de mestrado em Estudos Interculturais Português/Chinês: Tradução, Formação e Comunicação Empresarial

Dos ciclos e sistemas aos interstícios de Creixomil: entre o seu conhecimento e transformação potencial

Dissertação de mestrado integrado em Arquitectura (área de especialização em Território)

Modelação de processos num serviço de uma organização de ensino superior

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão Industrial

Hipertensão arterial e saúde da família: atenção aos portadores em município de pequeno porte na região Sul do Brasil

OBJETIVO: A partir da análise de indicadores, que expressem aproximação à lógica das ações programáticas, foi desenvolvido um estudo transversal com o objetivo de avaliar o desempenho de uma Equipe de Saúde da Família na atenção às pessoas portadoras de hipertensão arterial em município de pequeno porte. MÉTODOS: A pesquisa foi realizada a partir da análise das fichas de cadastro, Ficha A do Sistema de Informação de Atenção Básica, de 418 pessoas portadoras de hipertensão arterial, do registro de informações em 351 prontuários, localizados na unidade básica de saúde, em 376 entrevistas realizadas com os residentes na área de atuação da equipe, no ano de 2003. Foram estudadas as seguintes variáveis: sexo, idade, renda familiar, condições de moradia, serviço de saúde utilizado, presença de diabete melito, cobertura e concentração de atendimento. RESULTADOS: Mulheres com idade acima de sessenta anos predominaram: (65,7% dos casos). A taxa de prevalência de hipertensão arterial referida foi de 18%, sendo distinta entre os sexos: nas mulheres foi de 22,3%, a cobertura foi de 64,1% para consultas médicas, 32,4% para consultas de enfermagem e 36,4% para atendimentos médicos domiciliares. Os registros em prontuário revelaram que 25,8% dos portadores não foram atendidos em 2003 e 52,7% não receberem atendimento no último semestre. A concentração de atendimentos foi abaixo da preconizada. CONCLUSÃO: As informações revelaram distanciamento da organização da atenção na lógica da vigilância à saúde, prevalecendo o atendimento à demanda espontânea, expressando despreparo na utilização dos sistemas de informação para o planejamento e avaliação das ações.

Mortalidade por doenças do aparelho circulatório no município de Ribeirão Preto - SP, de 1980 a 2004

FUNDAMENTO: No âmbito da transição epidemiológica, estudos de tendência secular podem subsidiar a formulação de hipóteses para o gerenciamento em Saúde. OBJETIVO: Identificar o padrão de mortalidade por doenças do aparelho circulatório (DAC) no município de Ribeirão Preto, SP, no período de 1980 a 2004. MÉTODOS: Os óbitos por DAC foram obtidos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). As estimativas populacionais para o município, segundo sexo, faixa etária e anos-calendário, foram obtidas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os coeficientes específicos de mortalidade foram calculados, anualmente, segundo sexo e faixa etária classificada em intervalos de 10 anos, a partir dos 30 anos de idade. O estudo de tendência foi realizado por meio da construção de modelos de regressão polinomial para séries históricas, adotando-se nível de significância < 0,05. RESULTADOS: Os coeficientes específicos de mortalidade por DAC aumentaram com a idade, em ambos os sexos, sendo mais elevados no sexo masculino até a faixa etária de 40 a 49 anos, quando ocorreu aproximação em magnitude, sendo que, na faixa etária de 80 anos ou mais, esses indicadores, no sexo feminino e em alguns anos da série, ultrapassaram os do sexo masculino. Ao longo do período estudado, em ambos os sexos e em todas as faixas etárias, ocorreu declínio significante das taxas de mortalidade por esse grupo de causas (p<0,001). CONCLUSÕES: O padrão de mortalidade por DAC no município de Ribeirão Preto foi similar ao encontrado em regiões desenvolvidas, permitindo a formulação de hipóteses sobre possíveis fatores de proteção que podem explicar o declínio observado.

Proteína C Reativa pré-operatória prediz infecção respiratória após cirurgia de revascularização miocárdica

FUNDAMENTO: Níveis elevados de proteína C reativa de alta sensibilidade (PCRas) na avaliação pré-operatória para cirurgia de revascularização do miocárdio (CRM) têm sido associados a maus desfechos no pós-operatório. OBJETIVO: Avaliar a associação entre níveis elevados de PCRas e os desfechos em curto prazo após cirurgia cardíaca. MÉTODOS: Coorte prospectivo com 331 pacientes submetidos à CRM com circulação extracorpórea (CEC) em nossa instituição. Os pacientes foram divididos em dois grupos de acordo com os níveis de PCRas, medidos antes da cirurgia: normal (grupo N), nível menor que 3 mg/l PCRas, e elevado (grupo A), nível maior ou igual a 3 mg/l PCRas. O grupo N apresentou uma sensibilidade e uma especificidade de 60% para a previsão de infecção respiratória, com uma aproximação de 90%. Os pacientes foram acompanhados durante o período em que permaneceram hospitalizados. RESULTADOS: A idade média foi de 60 anos, e 71,6% dos pacientes eram do sexo masculino. A PCRas estava elevada (grupo A) em 144 pacientes (43,5%). A mortalidade hospitalar foi de 4,8%, e as complicações mais frequentes nos dois grupos foram: infecções em geral (18%), infecções respiratórias (16%), fibrilação atrial (15%) e infarto agudo do miocárdio (7,6%). A incidência de infecções pós-operatórias gerais foi de 14,4% no grupo N e de 23,6% no grupo A (p = 0,046). As infecções respiratórias também foram mais frequentes no grupo A (21,5% vs. 11,8%; p = 0,024). As análises multivariadas mostraram que o nível de PCRas representou um preditor independente para a infecção respiratória no pós-operatório (RC = 2,08, CI de 95% = 1,14 - 3,79). CONCLUSÃO: O alto nível de PCRas no pré-operatório é um preditor independente para infecções respiratórias no período de médio prazo do pós-operatório de cirurgia de revascularização do miocárdio eletiva.

As distribuições do acaso

1) Chamamos um desvio relativo simples o quociente de um desvio, isto é, de uma diferença entre uma variável e sua média ou outro valor ideal, e o seu erro standard. D= v-v/ δ ou D = v-v2/δ Num desvio composto nós reunimos vários desvios de acordo com a equação: D = + Σ (v - 2)²: o o = o1/ o o Todo desvio relativo é caracterizado por dois graus de liberdade (número de variáveis livres) que indicam de quantas observações foi calculado o numerador (grau de liberdade nf1 ou simplesmente n2) e o denominador (grau de liberdade nf2 ou simplesmente n2). 2) Explicamos em detalhe que a chamada distribuição normal ou de OAUSS é apenas um caso especial que nós encontramos quando o erro standard do dividendo do desvio relativo é calculado de um número bem grande de observações ou determinado por uma fórmula teórica. Para provar este ponto foi demonstrado que a distribuição de GAUSS pode ser derivada da distribuição binomial quando o expoente desta torna-se igual a infinito (Fig.1). 3) Assim torna-se evidente que um estudo detalhado da variação do erro standard é necessário. Mostramos rapidamente que, depois de tentativas preliminares de LEXIS e HELMERT, a solução foi achada pelos estatísticos da escola londrina: KARL PEARSON, o autor anônimo conhecido pelo nome de STUDENT e finalmente R. A. FISHER. 4) Devemos hoje distinguir quatro tipos diferentes de dis- tribuições de acaso dos desvios relativos, em dependência de combinação dos graus de liberdade n1 e n2. Distribuição de: fisher 1 < nf1 < infinito 1 < nf2 < infinito ( formula 9-1) Pearson 1 < nf1 < infinito nf 2= infinito ( formula 3-2) Student nf2 = 1 1 < nf2= infinito ( formula 3-3) Gauss nf1 = 1 nf2= infinito ( formula 3-4) As formas das curvas (Fig. 2) e as fórmulas matemáticas dos quatro tipos de distribuição são amplamente discutidas, bem como os valores das suas constantes e de ordenadas especiais. 5) As distribuições de GAUSS e de STUDENT (Figs. 2 e 5) que correspondem a variação de desvios simples são sempre simétricas e atingem o seu máximo para a abcissa D = O, sendo o valor da ordenada correspondente igual ao valor da constante da distribuição, k1 e k2 respectivamente. 6) As distribuições de PEARSON e FISHER (Fig. 2) correspondentes à variação de desvios compostos, são descontínuas para o valor D = O, existindo sempre duas curvas isoladas, uma à direita e outra à esquerda do valor zero da abcissa. As curvas são assimétricas (Figs. 6 a 9), tornando-se mais e mais simétricas para os valores elevados dos graus de liberdade. 7) A natureza dos limites de probabilidade é discutida. Explicámos porque usam-se em geral os limites bilaterais para as distribuições de STUDENT e GAUSS e os limites unilaterais superiores para as distribuições de PEARSON e FISHER (Figs. 3 e 4). Para o cálculo dos limites deve-se então lembrar que o desvio simples, D = (v - v) : o tem o sinal positivo ou negativo, de modo que é em geral necessário determinar os limites bilaterais em ambos os lados da curva (GAUSS e STUDENT). Os desvios relativos compostos da forma D = O1 : o2 não têm sinal determinado, devendo desprezar-se os sinais. Em geral consideramos apenas o caso o1 ser maior do que o2 e os limites se determinam apenas na extremidade da curva que corresponde a valores maiores do que 1. (Limites unilaterais superiores das distribuições de PEARSON e FISHER). Quando a natureza dos dados indica a possibilidade de aparecerem tanto valores de o(maiores como menores do que o2,devemos usar os limites bilaterais, correspondendo os limites unilaterais de 5%, 1% e 0,1% de probabilidade, correspondendo a limites bilaterais de 10%, 2% e 0,2%. 8) As relações matemáticas das fórmulas das quatro distribuições são amplamente discutidas, como também a sua transformação de uma para outra quando fazemos as necessárias alterações nos graus de liberdade. Estas transformações provam matematicamente que todas as quatro distribuições de acaso formam um conjunto. Foi demonstrado matematicamente que a fórmula das distribuições de FISHER representa o caso geral de variação de acaso de um desvio relativo, se nós extendermos a sua definição desde nfl = 1 até infinito e desde nf2 = 1 até infinito. 9) Existe apenas uma distribuição de GAUSS; podemos calcular uma curva para cada combinação imaginável de graus de liberdade para as outras três distribuições. Porém, é matematicamente evidente que nos aproximamos a distribuições limitantes quando os valores dos graus de liberdade se aproximam ao valor infinito. Partindo de fórmulas com área unidade e usando o erro standard como unidade da abcissa, chegamos às seguintes transformações: a) A distribuição de STUDENT (Fig. 5) passa a distribuição de GAUSS quando o grau de liberdade n2 se aproxima ao valor infinito. Como aproximação ao infinito, suficiente na prática, podemos aceitar valores maiores do que n2 = 30. b) A distribuição de PEARSON (Fig. 6) passa para uma de GAUSS com média zero e erro standard unidade quando nl é igual a 1. Quando de outro lado, nl torna-se muito grande, a distribuição de PEARSON podia ser substituída por uma distribuição modificada de GAUSS, com média igual ale unidade da abcissa igual a 1 : V2 n 1 . Para fins práticos, valores de nl maiores do que 30 são em geral uma aproximação suficiente ao infinito. c) Os limites da distribuição de FISHER são um pouco mais difíceis para definir. I) Em primeiro lugar foram estudadas as distribuições com n1 = n2 = n e verificamos (Figs. 7 e 8) que aproximamo-nos a uma distribuição, transformada de GAUSS com média 1 e erro standard l : Vn, quando o valor cresce até o infinito. Como aproximação satisfatória podemos considerar nl = n2 = 100, ou já nl =r n2 - 50 (Fig. 8) II) Quando n1 e n2 diferem (Fig. 9) podemos distinguir dois casos: Se n1 é pequeno e n2 maior do que 100 podemos substituir a distribuição de FISHER pela distribuição correspondente de PEARSON. (Fig. 9, parte superior). Se porém n1é maior do que 50 e n2 maior do que 100, ou vice-versa, atingimos uma distribuição modificada de GAUSS com média 1 e erro standard 1: 2n1 n3 n1 + n2 10) As definições matemáticas e os limites de probabilidade para as diferentes distribuições de acaso são dadas em geral na literatura em formas bem diversas, usando-se diferentes sistemas de abcissas. Com referência às distribuições de FISHER, foi usado por este autor, inicialmente, o logarítmo natural do desvio relativo, como abcissa. SNEDECOR (1937) emprega o quadrado dos desvios relativos e BRIEGER (1937) o desvio relativo próprio. As distribuições de PEARSON são empregadas para o X2 teste de PEARSON e FISHER, usando como abcissa os valores de x² = D². n1 Foi exposto o meu ponto de vista, que estas desigualdades trazem desvantagens na aplicação dos testes, pois atribui-se um peso diferente aos números analisados em cada teste, que são somas de desvios quadrados no X2 teste, somas des desvios quadrados divididos pelo grau de liberdade ou varianças no F-teste de SNEDECOR, desvios simples no t-teste de STUDENT, etc.. Uma tábua dos limites de probabilidade de desvios relativos foi publicada por mim (BRIEGER 1937) e uma tábua mais extensa será publicada em breve, contendo os limites unilaterais e bilaterais, tanto para as distribuições de STUDENT como de FISHER. 11) Num capítulo final são discutidas várias complicações que podem surgir na análise. Entre elas quero apenas citar alguns problemas. a) Quando comparamos o desvio de um valor e sua média, deveríamos corretamente empregar também os erros de ambos estes valores: D = u- u o2 +²5 Mas não podemos aqui imediatamente aplicar os limites de qualquer das distribuições do acaso discutidas acima. Em geral a variação de v, medida por o , segue uma distribuição de STUDENT e a variação da média V segue uma distribuição de GAUSS. O problema a ser solucionado é, como reunir os limites destas distribuições num só teste. A solução prática do caso é de considerar a média como uma constante, e aplicar diretamente os limites de probabilidade das dstribuições de STUDENT com o grau de liberdade do erro o. Mas este é apenas uma solução prática. O problema mesmo é, em parte, solucionado pelo teste de BEHRENDS. b) Um outro problema se apresenta no curso dos métodos chamados "analysis of variance" ou decomposição do erro. Supomos que nós queremos comparar uma média parcial va com a média geral v . Mas podemos calcular o erro desta média parcial, por dois processos, ou partindo do erro individual aa ou do erro "dentro" oD que é, como explicado acima, uma média balançada de todos os m erros individuais. O emprego deste último garante um teste mais satisfatório e severo, pois êle é baseado sempre num grau de liberdade bastante elevado. Teremos que aplicar dois testes em seguida: Em primeiro lugar devemos decidir se o erro ou difere do êrro dentro: D = δa/δ0 n1 = np/n2 m. n p Se este teste for significante, uma substituição de oa pelo oD não será admissível. Mas mesmo quando o resultado for insignificante, ainda não temos certeza sobre a identidade dos dois erros, pois pode ser que a diferença entre eles é pequena e os graus de liberdade não são suficientes para permitir o reconhecimento desta diferença como significante. Podemos então substituirmos oa por oD de modo que n2 = m : np: D = V a - v / δa Np n = 1 n2 = np passa para D = v = - v/ δ Np n = 1 n2 = m.n p as como podemos incluir neste último teste uma apreciação das nossas dúvidas sobre o teste anterior oa: oD ? A melhor solução prática me parece fazer uso da determinação de oD, que é provavelmente mais exata do que oa, mas usar os graus de liberdade do teste simples: np = 1 / n2 = np para deixar margem para as nossas dúvidas sobre a igualdade de oa a oD. Estes dois exemplos devem ser suficientes para demonstrar que apesar dos grandes progressos que nós podíamos registrar na teoria da variação do acaso, ainda existem problemas importantes a serem solucionados.

Análise da variação qualitativa em amostras pequenas

Na aplicação do X2-teste devemos distinguir dois casos : Á) Quando as classes de variáveis são caracterizadas por freqüências esperadas entre p = 0,1 e p = 0,9, podemos aplicar o X2-teste praticamente sem restrição. É talvez aconselhável, mas não absolutamente necessário limitar o teste aos casos nos quais a freqüência esperada é pelo menos igual a 5. e porisso incluimos na Táboa II os limites da variação de dois binômios ( 1/2 + 1/2)n ( 1/4 + 3/4)n para valo r es pequenos de N e nos três limites convencionais de precisão : ,5%, 1% e 0,1%. Neste caso, os valores dos X2 Índividuais têm apenas valor limitado e devemos sempre tomar em consideração principalmente o X2 total. O valor para cada X2 individual pode ser calculado porqualquer das expressôe seguintes: x2 = (f obs - f esp)²> f. esp = ( f obs - pn)2 pn = ( f obs% - p)2.N p% (100 - p%) O delta-teste dá o mesmo resultado estatístico como o X2-teste com duas classes, sendo o valor do X2-total algébricamente igual ao quadrado do valor de delta. Assim pode ser mais fácil às vezes calcular o X2 total como quadrado do desvio relativo da. variação alternativa : x² = ( f obs -pn)² p. (1-p)N = ( f obs - p %)2.N p% (100 - p%) B) Quando há classes com freqüência esperada menor do que p = 0,1, podemos analisar os seus valores individuais de X2, e desprezar o valor X2 para as classes com p maior do que 0,9. O X2-teste, todavia, pode agora ser aplicado apenas, quando a freqüência esperada for pelo menos igual ou maior do que 5 ou melhor ainda, igual ou maior do que 10. Quando a freqüência esperada for menor do que 5, a variação das freqüências observadas segue uma distribuição de Poisson, não sendo possível a sua substituição pela aproximação Gausseana. A táboa I dá os limites da variação da série de Poisson para freqüências esperadas (em números) desde 0,001 até 15. A vantagem do emprego da nova táboa I para a comparação, classe por classe, entre distribuições esperadas e observadas é explicada num exemplo concreto. Por meio desta táboa obtemos informações muito mais detablhadas do que pelo X2-teste devido ao fato que neste último temos que reunir as classes nas extremidades das distribuições até que a freqüência esperada atinja pelo menos o valor 5. Incluimos como complemento uma táboa dos limites X2, pára 1 até 30 graus de liberdade, tirada de um outro trabalho recente (BRIEGER, 1946). Para valores maiores de graus da liberdade, podemos calcular os limites por dois processos: Podemos usar uma solução dada por Fischer: √ 2 X² -√ 2 nf = delta Devem ser aplicados os limites unilaterais da distribuição de Gauss : 5%:1, 64; 1%:2,32; 0,1%:3,09: Uma outra solução podemos obter segundo BRIEGER (1946) calculando o valor: √ x² / nf = teta X nf = teta e procurando os limites nas táboas para limites unilaterais de distribuições de Fischer, com nl = nf(X2); n2 = inf; (BRIEGER, 1946).

Influência de cafés de gôsto rio em ligas com cafés de bebida mole

Os autores estudam a influência do café Rio em ligas com cafés brasileiros de bebida Mole. Foram ensaiadas porcentagens crescentes de Café Rio: 0,0; 0,5; 1,0; 1,5; 2,0; 2,5; 3,0; 3,5; 4,0; 4,5; 5,0; 7,5; 10,0; 12,5; 15,0; 20,0; 25,0; 30,0; 35,0; 40,0; 50,0. Realizaram-se dois experimentos em blocos incompletos equilibrados, com t = 21 tratamentos (os mencionados acima), k = 3 parcelas por bloco, r = 10 repetições, b = 70 blocos, L = 1. Cada parcela era formada de 3 xícaras, de tipo padrão, sobre as quais cada degustador dava uma só opinião. Cada parcela era provada por 3 degustadores. Os dados coletados são, pois, 630 para cada ensaio (210 parcelas, 3 degustadores). Atribuia-se a cada parcela, para fins de análise estatística, a média das opiniões dos 3 degustadores. Os dois ensaios deram resultados bem concordantes, que levaram às seguintes conclusões: a) Faz-se necessária a transformação dos dados, pois as variâncias relativas aos diversos tratamentos são muito discrepantes. b) A transformação T = √ Y dá resultados satisfatórios. c) O café Rio prejudica sensivelmente a bebida do café Mole, para teores a partir de 2,0%. d) Para teores de 4,5% em diante a liga tem bebida Riada ou Rio. e) A regressão obtida não é estritamente linear, mas a linha reta da uma aproximação razoável. f) Consideradas as porcentagens de 0,0 a 10,0%,a equação de regressão para os dados transformados pela transformação T = √ Y é: T = 1,7045 - 0,127 X, onde X é a porcentagem de café Rio e T dá a bebida, na escala numérica adotada, transformada pela raíz quadrada. g) A equação de regressão para os tratamentos de 0,0 a 10,0% de cafe Rio é Y = 3,0997 - 0,3281 X, isto é, há uma queda de 0,3281 na escala numérica da bebida, para cada unidade de porcentagem de café Rio.

Nutrição mineral do cajueiro (Anacardium occidentale L.): I - deficiência dos macronutrientes - nota prévia

Na presente nota prévia os autores relatam as primeiras observações acerca da sintomatologia de carência dos macro nutrientes, obtida em casa-de-vegetação. Observaram que as carências em N, K e Mg são de fácil identificação; sendo as carências em P e Ca complexas e duvidosas. Conseguiram estabelecer, em primeira aproximação, os níveis adequados e de carência pela análise das folhas.

Nutrição mineral do cajueiro (Anacardium occidentale L.): II - deficiências dos micronutrientes - nota prévia

Na presente nota prévia, os autores relatam as observações iniciais acerca da sintomatologia de carência dos micro nutrientes, obtida em casa-de-vegetação. Observaram que as carências de B e Fe são de fácil identificação ; sendo que as carências em Cu e Zn são complexas e de difícil obtenção. Não conseguiram obter o quadro sintomatológico para o Mo e Mn. Os autores apresentam, em primeira aproximação, os níveis adequados e de carência pela análise foliar.

Mapeamento de solos através do caráter espectral, da rede de drenagem e da vegetação

O presente trabalho reuniu três metodologias conhecidas para o estudo de solos, todas associadas às técnicas de sensoriamento remoto. Para uma mesma área, os solos foram relacionados aos seus parâmetros espectrais obtidos digitalmente de imagens de satélite; os índices de drenagem da área foram também relacionados aos respectivos solos; a conhecida relação entre tipos de cerrado e respectivos solos suporte foi também estudada. Para cada situação foi preparado um mapa de solos, que se aproximava do mapa já existente. Quando as informações de tais mapas foram agregadas em um único mapa, a aproximação com o mapa de controle foi altamente satisfatória evidenciando a aplicabilidade da metodologia.