A importância do contrato de compra e venda internacional de mercadorias pelo empresariado de Cabinda em Angola

Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para obtenção de grau de Mestre em Empreendedorismo e Internacionalização, sob a orientação da Professora Doutora Manuela Maria Ribeiro da Silva Patrício

Multiple sequence alignment correction using constraints

Trabalho apresentado no âmbito do European Master in Computational Logics, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Computational Logics

Unmixing hyperspectral data: independent and dependent component analysis

The development of high spatial resolution airborne and spaceborne sensors has improved the capability of ground-based data collection in the fields of agriculture, geography, geology, mineral identification, detection [2, 3], and classification [4–8]. The signal read by the sensor from a given spatial element of resolution and at a given spectral band is a mixing of components originated by the constituent substances, termed endmembers, located at that element of resolution. This chapter addresses hyperspectral unmixing, which is the decomposition of the pixel spectra into a collection of constituent spectra, or spectral signatures, and their corresponding fractional abundances indicating the proportion of each endmember present in the pixel [9, 10]. Depending on the mixing scales at each pixel, the observed mixture is either linear or nonlinear [11, 12]. The linear mixing model holds when the mixing scale is macroscopic [13]. The nonlinear model holds when the mixing scale is microscopic (i.e., intimate mixtures) [14, 15]. The linear model assumes negligible interaction among distinct endmembers [16, 17]. The nonlinear model assumes that incident solar radiation is scattered by the scene through multiple bounces involving several endmembers [18]. Under the linear mixing model and assuming that the number of endmembers and their spectral signatures are known, hyperspectral unmixing is a linear problem, which can be addressed, for example, under the maximum likelihood setup [19], the constrained least-squares approach [20], the spectral signature matching [21], the spectral angle mapper [22], and the subspace projection methods [20, 23, 24]. Orthogonal subspace projection [23] reduces the data dimensionality, suppresses undesired spectral signatures, and detects the presence of a spectral signature of interest. The basic concept is to project each pixel onto a subspace that is orthogonal to the undesired signatures. As shown in Settle [19], the orthogonal subspace projection technique is equivalent to the maximum likelihood estimator. This projection technique was extended by three unconstrained least-squares approaches [24] (signature space orthogonal projection, oblique subspace projection, target signature space orthogonal projection). Other works using maximum a posteriori probability (MAP) framework [25] and projection pursuit [26, 27] have also been applied to hyperspectral data. In most cases the number of endmembers and their signatures are not known. Independent component analysis (ICA) is an unsupervised source separation process that has been applied with success to blind source separation, to feature extraction, and to unsupervised recognition [28, 29]. ICA consists in finding a linear decomposition of observed data yielding statistically independent components. Given that hyperspectral data are, in given circumstances, linear mixtures, ICA comes to mind as a possible tool to unmix this class of data. In fact, the application of ICA to hyperspectral data has been proposed in reference 30, where endmember signatures are treated as sources and the mixing matrix is composed by the abundance fractions, and in references 9, 25, and 31–38, where sources are the abundance fractions of each endmember. In the first approach, we face two problems: (1) The number of samples are limited to the number of channels and (2) the process of pixel selection, playing the role of mixed sources, is not straightforward. In the second approach, ICA is based on the assumption of mutually independent sources, which is not the case of hyperspectral data, since the sum of the abundance fractions is constant, implying dependence among abundances. This dependence compromises ICA applicability to hyperspectral images. In addition, hyperspectral data are immersed in noise, which degrades the ICA performance. IFA [39] was introduced as a method for recovering independent hidden sources from their observed noisy mixtures. IFA implements two steps. First, source densities and noise covariance are estimated from the observed data by maximum likelihood. Second, sources are reconstructed by an optimal nonlinear estimator. Although IFA is a well-suited technique to unmix independent sources under noisy observations, the dependence among abundance fractions in hyperspectral imagery compromises, as in the ICA case, the IFA performance. Considering the linear mixing model, hyperspectral observations are in a simplex whose vertices correspond to the endmembers. Several approaches [40–43] have exploited this geometric feature of hyperspectral mixtures [42]. Minimum volume transform (MVT) algorithm [43] determines the simplex of minimum volume containing the data. The MVT-type approaches are complex from the computational point of view. Usually, these algorithms first find the convex hull defined by the observed data and then fit a minimum volume simplex to it. Aiming at a lower computational complexity, some algorithms such as the vertex component analysis (VCA) [44], the pixel purity index (PPI) [42], and the N-FINDR [45] still find the minimum volume simplex containing the data cloud, but they assume the presence in the data of at least one pure pixel of each endmember. This is a strong requisite that may not hold in some data sets. In any case, these algorithms find the set of most pure pixels in the data. Hyperspectral sensors collects spatial images over many narrow contiguous bands, yielding large amounts of data. For this reason, very often, the processing of hyperspectral data, included unmixing, is preceded by a dimensionality reduction step to reduce computational complexity and to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Principal component analysis (PCA) [46], maximum noise fraction (MNF) [47], and singular value decomposition (SVD) [48] are three well-known projection techniques widely used in remote sensing in general and in unmixing in particular. The newly introduced method [49] exploits the structure of hyperspectral mixtures, namely the fact that spectral vectors are nonnegative. The computational complexity associated with these techniques is an obstacle to real-time implementations. To overcome this problem, band selection [50] and non-statistical [51] algorithms have been introduced. This chapter addresses hyperspectral data source dependence and its impact on ICA and IFA performances. The study consider simulated and real data and is based on mutual information minimization. Hyperspectral observations are described by a generative model. This model takes into account the degradation mechanisms normally found in hyperspectral applications—namely, signature variability [52–54], abundance constraints, topography modulation, and system noise. The computation of mutual information is based on fitting mixtures of Gaussians (MOG) to data. The MOG parameters (number of components, means, covariances, and weights) are inferred using the minimum description length (MDL) based algorithm [55]. We study the behavior of the mutual information as a function of the unmixing matrix. The conclusion is that the unmixing matrix minimizing the mutual information might be very far from the true one. Nevertheless, some abundance fractions might be well separated, mainly in the presence of strong signature variability, a large number of endmembers, and high SNR. We end this chapter by sketching a new methodology to blindly unmix hyperspectral data, where abundance fractions are modeled as a mixture of Dirichlet sources. This model enforces positivity and constant sum sources (full additivity) constraints. The mixing matrix is inferred by an expectation-maximization (EM)-type algorithm. This approach is in the vein of references 39 and 56, replacing independent sources represented by MOG with mixture of Dirichlet sources. Compared with the geometric-based approaches, the advantage of this model is that there is no need to have pure pixels in the observations. The chapter is organized as follows. Section 6.2 presents a spectral radiance model and formulates the spectral unmixing as a linear problem accounting for abundance constraints, signature variability, topography modulation, and system noise. Section 6.3 presents a brief resume of ICA and IFA algorithms. Section 6.4 illustrates the performance of IFA and of some well-known ICA algorithms with experimental data. Section 6.5 studies the ICA and IFA limitations in unmixing hyperspectral data. Section 6.6 presents results of ICA based on real data. Section 6.7 describes the new blind unmixing scheme and some illustrative examples. Section 6.8 concludes with some remarks.

Vertex component analysis: a geometric-based approach to unmix hyperspectral data

Hyperspectral remote sensing exploits the electromagnetic scattering patterns of the different materials at specific wavelengths [2, 3]. Hyperspectral sensors have been developed to sample the scattered portion of the electromagnetic spectrum extending from the visible region through the near-infrared and mid-infrared, in hundreds of narrow contiguous bands [4, 5]. The number and variety of potential civilian and military applications of hyperspectral remote sensing is enormous [6, 7]. Very often, the resolution cell corresponding to a single pixel in an image contains several substances (endmembers) [4]. In this situation, the scattered energy is a mixing of the endmember spectra. A challenging task underlying many hyperspectral imagery applications is then decomposing a mixed pixel into a collection of reflectance spectra, called endmember signatures, and the corresponding abundance fractions [8–10]. Depending on the mixing scales at each pixel, the observed mixture is either linear or nonlinear [11, 12]. Linear mixing model holds approximately when the mixing scale is macroscopic [13] and there is negligible interaction among distinct endmembers [3, 14]. If, however, the mixing scale is microscopic (or intimate mixtures) [15, 16] and the incident solar radiation is scattered by the scene through multiple bounces involving several endmembers [17], the linear model is no longer accurate. Linear spectral unmixing has been intensively researched in the last years [9, 10, 12, 18–21]. It considers that a mixed pixel is a linear combination of endmember signatures weighted by the correspondent abundance fractions. Under this model, and assuming that the number of substances and their reflectance spectra are known, hyperspectral unmixing is a linear problem for which many solutions have been proposed (e.g., maximum likelihood estimation [8], spectral signature matching [22], spectral angle mapper [23], subspace projection methods [24,25], and constrained least squares [26]). In most cases, the number of substances and their reflectances are not known and, then, hyperspectral unmixing falls into the class of blind source separation problems [27]. Independent component analysis (ICA) has recently been proposed as a tool to blindly unmix hyperspectral data [28–31]. ICA is based on the assumption of mutually independent sources (abundance fractions), which is not the case of hyperspectral data, since the sum of abundance fractions is constant, implying statistical dependence among them. This dependence compromises ICA applicability to hyperspectral images as shown in Refs. [21, 32]. In fact, ICA finds the endmember signatures by multiplying the spectral vectors with an unmixing matrix, which minimizes the mutual information among sources. If sources are independent, ICA provides the correct unmixing, since the minimum of the mutual information is obtained only when sources are independent. This is no longer true for dependent abundance fractions. Nevertheless, some endmembers may be approximately unmixed. These aspects are addressed in Ref. [33]. Under the linear mixing model, the observations from a scene are in a simplex whose vertices correspond to the endmembers. Several approaches [34–36] have exploited this geometric feature of hyperspectral mixtures [35]. Minimum volume transform (MVT) algorithm [36] determines the simplex of minimum volume containing the data. The method presented in Ref. [37] is also of MVT type but, by introducing the notion of bundles, it takes into account the endmember variability usually present in hyperspectral mixtures. The MVT type approaches are complex from the computational point of view. Usually, these algorithms find in the first place the convex hull defined by the observed data and then fit a minimum volume simplex to it. For example, the gift wrapping algorithm [38] computes the convex hull of n data points in a d-dimensional space with a computational complexity of O(nbd=2cþ1), where bxc is the highest integer lower or equal than x and n is the number of samples. The complexity of the method presented in Ref. [37] is even higher, since the temperature of the simulated annealing algorithm used shall follow a log( ) law [39] to assure convergence (in probability) to the desired solution. Aiming at a lower computational complexity, some algorithms such as the pixel purity index (PPI) [35] and the N-FINDR [40] still find the minimum volume simplex containing the data cloud, but they assume the presence of at least one pure pixel of each endmember in the data. This is a strong requisite that may not hold in some data sets. In any case, these algorithms find the set of most pure pixels in the data. PPI algorithm uses the minimum noise fraction (MNF) [41] as a preprocessing step to reduce dimensionality and to improve the signal-to-noise ratio (SNR). The algorithm then projects every spectral vector onto skewers (large number of random vectors) [35, 42,43]. The points corresponding to extremes, for each skewer direction, are stored. A cumulative account records the number of times each pixel (i.e., a given spectral vector) is found to be an extreme. The pixels with the highest scores are the purest ones. N-FINDR algorithm [40] is based on the fact that in p spectral dimensions, the p-volume defined by a simplex formed by the purest pixels is larger than any other volume defined by any other combination of pixels. This algorithm finds the set of pixels defining the largest volume by inflating a simplex inside the data. ORA SIS [44, 45] is a hyperspectral framework developed by the U.S. Naval Research Laboratory consisting of several algorithms organized in six modules: exemplar selector, adaptative learner, demixer, knowledge base or spectral library, and spatial postrocessor. The first step consists in flat-fielding the spectra. Next, the exemplar selection module is used to select spectral vectors that best represent the smaller convex cone containing the data. The other pixels are rejected when the spectral angle distance (SAD) is less than a given thresh old. The procedure finds the basis for a subspace of a lower dimension using a modified Gram–Schmidt orthogonalizati on. The selected vectors are then projected onto this subspace and a simplex is found by an MV T pro cess. ORA SIS is oriented to real-time target detection from uncrewed air vehicles using hyperspectral data [46]. In this chapter we develop a new algorithm to unmix linear mixtures of endmember spectra. First, the algorithm determines the number of endmembers and the signal subspace using a newly developed concept [47, 48]. Second, the algorithm extracts the most pure pixels present in the data. Unlike other methods, this algorithm is completely automatic and unsupervised. To estimate the number of endmembers and the signal subspace in hyperspectral linear mixtures, the proposed scheme begins by estimating sign al and noise correlation matrices. The latter is based on multiple regression theory. The signal subspace is then identified by selectin g the set of signal eigenvalue s that best represents the data, in the least-square sense [48,49 ], we note, however, that VCA works with projected and with unprojected data. The extraction of the end members exploits two facts: (1) the endmembers are the vertices of a simplex and (2) the affine transformation of a simplex is also a simplex. As PPI and N-FIND R algorithms, VCA also assumes the presence of pure pixels in the data. The algorithm iteratively projects data on to a direction orthogonal to the subspace spanned by the endmembers already determined. The new end member signature corresponds to the extreme of the projection. The algorithm iterates until all end members are exhausted. VCA performs much better than PPI and better than or comparable to N-FI NDR; yet it has a computational complexity between on e and two orders of magnitude lower than N-FINDR. The chapter is structure d as follows. Section 19.2 describes the fundamentals of the proposed method. Section 19.3 and Section 19.4 evaluate the proposed algorithm using simulated and real data, respectively. Section 19.5 presents some concluding remarks.

Protocolo de Treino dos Músculos do Pavimento Pélvico em Mulheres com Incontinência Urinária de Esforço: Revisão Sistemática

Introdução: Os exercícios de fortalecimento dos músculos do pavimento pélvico (EFMPP) são considerados a primeira intervenção no tratamento da incontinência urinária de esforço (IUE), porém os EFMPP são distintos, não existindo evidência sobre os parâmetros de treino. Objetivo: Identificar o protocolo e/ ou os parâmetros de treino dos músculos do pavimento pélvico (MPP) mais eficaz no tratamento da IUE feminina. Método: A pesquisa bibliográfica foi realizada entre janeiro de 1992 a março de 2014 nas bases de dados PubMed, Cochrane Library, PEDro, web of Science e LILACS. Os artigos incluídos eram de língua inglesa, estudos experimentais, no qual comparavam EFMPP com o tratamento placebo, usual ou sem tratamento, com idade compreendida entre os 18 e os 65 anos e diagnóstico de IUE. Os critérios de exclusão abrangeram o diagnóstico de IUE desencadeada por fatores externos ao trato urinário inferior, grávidas, puérperas, prolapso ≥ 2 e outros tipos de IU. A avaliação da qualidade metodológica for realizada através da escala PEDro. Resultados: Sete artigos de elevada qualidade metodológica foram incluídos na presente revisão. A amostra foi constituída por 331 mulheres, com idade média de 44,4 anos, duração média das perdas urinárias de 64 meses e a gravidade da IUE variou entre ligeira a severa. Os programas de EFMPP eram distintos em relação aos parâmetros de treino dos MPP, sendo que alguns estudos incluíram o treino abdominal, supervisão e técnicas adjuvantes. A taxa de curada da quantidade de perda urinária variou entre 28,6 a 80%, enquanto a força dos MPP variou de 15,6% a 161,7%. Conclusão: Na presente revisão sistemática, os EFMPP combinados com palpação digital, biofeedback e cones vaginais parecem ser mais eficazes na redução da quantidade de perda urinária, comparado com os EFMPP isolados ou sem tratamento. Esta revisão permitiu igualmente identificar as 12 semanas de duração da intervenção, 10 repetições por série e diferentes posições, sendo os parâmetros de treino mais consistentes na redução dos sintomas.

Protocolo de Treino dos Músculos do Pavimento Pélvico em Mulheres com Incontinência Urinária de Esforço: Revisão Sistemática

Introdução: Os exercícios de fortalecimento dos músculos do pavimento pélvico (EFMPP) são considerados a primeira intervenção no tratamento da incontinência urinária de esforço (IUE), porém os EFMPP são distintos, não existindo evidência sobre os parâmetros de treino. Objetivo: Identificar o protocolo e/ ou os parâmetros de treino dos músculos do pavimento pélvico (MPP) mais eficaz no tratamento da IUE feminina. Método: A pesquisa bibliográfica foi realizada entre janeiro de 1992 a março de 2014 nas bases de dados PubMed, Cochrane Library, PEDro, web of Science e LILACS. Os artigos incluídos eram de língua inglesa, estudos experimentais, no qual comparavam EFMPP com o tratamento placebo, usual ou sem tratamento, com idade compreendida entre os 18 e os 65 anos e diagnóstico de IUE. Os critérios de exclusão abrangeram o diagnóstico de IUE desencadeada por fatores externos ao trato urinário inferior, grávidas, puérperas, prolapso ≥ 2 e outros tipos de IU. A avaliação da qualidade metodológica for realizada através da escala PEDro. Resultados: Sete artigos de elevada qualidade metodológica foram incluídos na presente revisão. A amostra foi constituída por 331 mulheres, com idade média de 44,4 anos, duração média das perdas urinárias de 64 meses e a gravidade da IUE variou entre ligeira a severa. Os programas de EFMPP eram distintos em relação aos parâmetros de treino dos MPP, sendo que alguns estudos incluíram o treino abdominal, supervisão e técnicas adjuvantes. A taxa de curada da quantidade de perda urinária variou entre 28,6 a 80%, enquanto a força dos MPP variou de 15,6% a 161,7%. Conclusão: Na presente revisão sistemática, os EFMPP combinados com palpação digital, biofeedback e cones vaginais parecem ser mais eficazes na redução da quantidade de perda urinária, comparado com os EFMPP isolados ou sem tratamento. Esta revisão permitiu igualmente identificar as 12 semanas de duração da intervenção, 10 repetições por série e diferentes posições, sendo os parâmetros de treino mais consistentes na redução dos sintomas.

Liaisons dangereuses, conservation of modern and contemporary art: a study of the synthetic binding media in Portugal

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Conservação e Restauro, especialidade de Ciências da Conservação, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

A Função da Locação Financeira

Dissertação de Mestrado em Solicitadoria

Depressão : detecção, diagnóstico e tratamento. Estudo de prevalência e despite das perturbações depressivas e tratamento

RESUMO:A depressão clínica é uma patologia do humor, dimensional e de natureza crónica, evoluindo por episódios heterogéneos remitentes e recorrentes, de gravidade variável, correspondendo a categorias nosológicas porventura artificiais mas clinicamente úteis, de elevada prevalência e responsável por morbilidade importante e custos sociais crescentes, calculando-se que em 2020 os episódios de depressão major constituirão, em todo o mundo, a segunda causa de anos de vida com saúde perdidos. Como desejável, na maioria dos países os cuidados de saúde primários são a porta de entrada para o acesso à recepção de cuidados de saúde. Cerca de 50% de todas as pessoas sofrendo de depressão acedem aos cuidados de saúde primários mas apenas uma pequena proporção é correctamente diagnosticada e tratada pelos médicos prestadores de cuidados primários apesar dos tratamentos disponíveis serem muito efectivos e de fácil aplicabilidade. A existência de dificuldades e barreiras a vários níveis – doença, doentes, médicos, organizações de saúde, cultura e sociedade – contribuem para esta generalizada ineficiência de que resulta uma manutenção do peso da depressão que não tem sido possível reduzir através das estratégias tradicionais de organização de serviços. A equipa comunitária de saúde mental e a psiquiatria de ligação são duas estratégias de intervenção com desenvolvimento conceptual e organizacional respectivamente na Psiquiatria Social e na Psicossomática. A primeira tem demonstrado sucesso na abordagem clínica das doenças mentais graves na comunidade e a segunda na abordagem das patologias não psicóticas no hospital geral. Todavia, a efectividade destas estratégias não se tem revelado transferível para o tratamento das perturbações depressivas e outras patologias mentais comuns nos cuidados de saúde primários. Novos modelos de ligação e de trabalho em equipa multidisciplinar têm sido demonstrados como mais eficazes e custo-efectivos na redução do peso da depressão, ao nível da prestação dos cuidados de saúde primários, quando são atinentes com os seguintes princípios estratégicos e organizacionais: detecção sistemática e abordagem da depressão segundo o modelo médico, gestão integrada de doença crónica incluindo a continuidade de cuidados mediante colaboração e partilha de responsabilidades intersectorial, e a aposta na melhoria contínua da qualidade. Em Portugal, não existem dados fiáveis sobre a frequência da depressão, seu reconhecimento e a adequação do tratamento ao nível dos cuidados de saúde primários nem se encontra validada uma metodologia de diagnóstico simples e fiável passível de implementação generalizada. Foi realizado um estudo descritivo transversal com os objectivos de estabelecer a prevalência pontual de depressão entre os utentes dos cuidados de saúde primários e as taxas de reconhecimento e tratamento pelos médicos de família e testar metodologias de despiste, com base num questionário de preenchimento rápido – o WHO-5 – associado a uma breve entrevista estruturada – o IED. Foram seleccionados aleatoriamente 31 médicos de família e avaliados 544 utentes consecutivos, dos 16 aos 90 anos, em quatro regiões de saúde e oito centros de saúde dotados com 219 clínicos gerais. Os doentes foram entrevistados por psiquiatras, utilizando um método padronizado, o SCAN, para diagnóstico de perturbação depressiva segundo os critérios da 10ª edição da Classificação Internacional de Doenças. Apurou-se que 24.8% dos utentes apresentava depressão. No melhor dos cenários, menos de metade destes doentes, 43%, foi correctamente identificada como deprimida pelo seu médico de família e menos de 13% dos doentes com depressão estavam bem medicados com antidepressivo em dose adequada. A aplicação seriada dos dois instrumentos não revelou dificuldades tendo permitido a identificação de pelo menos 8 em cada 10 doentes deprimidos e a exclusão de 9 em cada 10 doentes não deprimidos. Confirma-se a elevada prevalência da patologia depressiva ao nível dos cuidados primários em Portugal e a necessidade de melhorar a capacidade diagnóstica e terapêutica dos médicos de família. A intervenção de despiste, que foi validada, parece adequada para ser aplicada de modo sistemático em Centros de Saúde que disponham de recursos técnicos e organizacionais para o tratamento efectivo dos doentes com depressão. A obtenção da linha de base de indicadores de prevalência, reconhecimento e tratamento das perturbações depressivas nos cuidados de saúde primários, bem como a validação de instrumentos de uso clínico, viabiliza a capacitação do sistema para a produção de uma campanha nacional de educação de grande amplitude como a proposta no Plano Nacional de Saúde 2004-2010.------- ABSTRACT: Clinical depression is a dimensional and chronic affective disorder, evolving through remitting and recurring heterogeneous episodes with variable severity corresponding to clinically useful artificial diagnostic categories, highly prevalent and producing vast morbidity and growing social costs, being estimated that in 2020 unipolar major depression will be the second cause of healthy life years lost all over the world. In most countries, primary care are the entry point for access to health care. About 50% of all individuals suffering from depression within the community reach primary health care but a smaller proportion is correctly diagnosed and treated by primary care physicians though available treatments are effective and easily manageable. Barriers at various levels – pertaining to the illness itself, to patients, doctors, health care organizations, culture and society – contribute to the inefficiency of depression management and pervasiveness of depression burden, which has not been possible to reduce through classical service strategies. Community mental health teams and consultation-liaison psychiatry, two conceptual and organizational intervention strategies originating respectively within social psychiatry and psychosomatics, have succeeded in treating severe mental illness in community and managing non-psychotic disorders in the general hospital. However, these strategies effectiveness has not been replicated and transferable for the primary health care setting treatment of depressive disorders and other common mental pathology. New modified liaison and multidisciplinary team work models have been shown as more efficacious and cost-effective reducing depression burden at the primary care level namely when in agreement with principles such as: systematic detection of depression and approach accordingly to the medical model, chronic llness comprehensive management including continuity of care through collaboration and shared responsibilities between primary and specialized care, and continuous quality improvement. There are no well-founded data available in Portugal for depression prevalence, recognition and treatment adequacy in the primary care setting neither is validated a simple, teachable and implementable recognition and diagnostic methodology for primary care. With these objectives in mind, a cross-sectional descriptive study was performed involving 544 consecutive patients, aged 16-90 years, recruited from the ambulatory of 31 family doctors randomized within the 219 physicians working in eight health centres from four health regions. Screening strategies were tested based on the WHO-5 questionnaire in association with a short structured interview based on ICD-10 criteria. Depression ICD-10 diagnosis was reached according to the gold standard SCAN interview performed by trained psychiatrists. Any depressive disorder ICD-10 diagnosis was present in 24.8% of patients. Through the use of favourable recognition criteria, 43% of the patients were correctly identified as depressed by their family doctor and about 13% of the depressed patients were prescribed antidepressants at an adequate dosage. The serial administration of both instruments – WHO-5 and short structured interview – was feasible, allowing the detection of eight in ten positive cases and the exclusion of nine in ten non-cases. In Portugal, at the primary care level, high depressive disorder prevalence is confirmed as well as the need to improve depression diagnostic and treatment competencies of family doctors. A two-stage screening strategy has been validated and seems adequate for systematic use in health centres where technical and organizational resources for the effective management of depression are made available. These results can be viewed as primary care depressive disorders baseline indicators of prevalence, detection and treatment and, along with clinical useful instruments, the health system is more capacitated for the establishment of a national level large education campaign on depression such as proposed in the National Health Plan 2004-2010.

Predictive Biomarkers of Bacillus Calmette-Gu´erin Immunotherapy Response in Bladder Cancer: Where AreWe Now?

The most effective therapeutic option for managing nonmuscle invasive bladder cancer (NMIBC), over the last 30 years, consists of intravesical instillations with the attenuated strain Bacillus Calmette-Gu´erin (the BCG vaccine). This has been performed as an adjuvant therapeutic to transurethral resection of bladder tumour (TURBT) and mostly directed towards patients with highgrade tumours, T1 tumours, and in situ carcinomas. However, from 20% to 40% of the patients do not respond and frequently present tumour progression. Since BCG effectiveness is unpredictable, it is important to find consistent biomarkers that can aid either in the prediction of the outcome and/or side effects development. Accordingly, we conducted a systematic critical review to identify themost preeminent predictive molecular markers associated with BCG response. To the best of our knowledge, this is the first review exclusively focusing on predictive biomarkers for BCG treatment outcome. Using a specific query, 1324 abstracts were gathered, then inclusion/exclusion criteria were applied, and finally 87 manuscripts were included. Several molecules, including CD68 and genetic polymorphisms, have been identified as promising surrogate biomarkers. Combinatory analysis of the candidate predictive markers is a crucial step to create a predictive profile of treatment response.

In vitro studies of gum arabic-coated magnetic nanoparticles with mammalian cell cultures

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Biotecnologia

Heavy-metal resistance in Marinobacter aquaeolei 617 insights into copper resistance

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Biotecnologia

Tolerância a falhas em sistemas de tempo-real distribuídos e embebidos

Este documento descreve um modelo de tolerância a falhas para sistemas de tempo-real distribuídos. A sugestão deste modelo tem como propósito a apresentação de uma solu-ção fiável, flexível e adaptável às necessidades dos sistemas de tempo-real distribuídos. A tolerância a falhas é um aspeto extremamente importante na construção de sistemas de tempo-real e a sua aplicação traz inúmeros benefícios. Um design orientado para a to-lerância a falhas contribui para um melhor desempenho do sistema através do melhora-mento de aspetos chave como a segurança, a confiabilidade e a disponibilidade dos sis-temas. O trabalho desenvolvido centra-se na prevenção, deteção e tolerância a falhas de tipo ló-gicas (software) e físicas (hardware) e assenta numa arquitetura maioritariamente basea-da no tempo, conjugada com técnicas de redundância. O modelo preocupa-se com a efi-ciência e os custos de execução. Para isso utilizam-se também técnicas tradicionais de to-lerância a falhas, como a redundância e a migração, no sentido de não prejudicar o tempo de execução do serviço, ou seja, diminuindo o tempo de recuperação das réplicas, em ca-so de ocorrência de falhas. Neste trabalho são propostas heurísticas de baixa complexida-de para tempo-de-execução, a fim de se determinar para onde replicar os componentes que constituem o software de tempo-real e de negociá-los num mecanismo de coordena-ção por licitações. Este trabalho adapta e estende alguns algoritmos que fornecem solu-ções ainda que interrompidos. Estes algoritmos são referidos em trabalhos de investiga-ção relacionados, e são utilizados para formação de coligações entre nós coadjuvantes. O modelo proposto colmata as falhas através de técnicas de replicação ativa, tanto virtual como física, com blocos de execução concorrentes. Tenta-se melhorar ou manter a sua qualidade produzida, praticamente sem introduzir overhead de informação significativo no sistema. O modelo certifica-se que as máquinas escolhidas, para as quais os agentes migrarão, melhoram iterativamente os níveis de qualidade de serviço fornecida aos com-ponentes, em função das disponibilidades das respetivas máquinas. Caso a nova configu-ração de qualidade seja rentável para a qualidade geral do serviço, é feito um esforço no sentido de receber novos componentes em detrimento da qualidade dos já hospedados localmente. Os nós que cooperam na coligação maximizam o número de execuções para-lelas entre componentes paralelos que compõem o serviço, com o intuito de reduzir atra-sos de execução. O desenvolvimento desta tese conduziu ao modelo proposto e aos resultados apresenta-dos e foi genuinamente suportado por levantamentos bibliográficos de trabalhos de in-vestigação e desenvolvimento, literaturas e preliminares matemáticos. O trabalho tem também como base uma lista de referências bibliográficas.

The interrogation of witnesses abroad in execution of a european investigation order: an examination from eyes of the defence

European Master Human Rights and Democratisation

Características y desarrollo del acogimiento familiar en dos países con fuerte tradición de acogimiento residencial: España y Portugal

Los procesos de acogimiento familiar que se producen en cada país dependen de factores históricos y culturales que dan lugar a grandes diferencias internacionales. A pesar de que las comparativas internacionales ofrecen un medio de intercambio de experiencias, lo que permite el aprendizaje mutuo y la transferencia de buenas prácticas, a menudo encontramos enormes barreras para su realización debido, entre otros factores, al limitado acceso a los datos sobre la práctica de la protección infantil. Frente a estas limitaciones, este artículo ofrece una investigación comparativa realizada en España y Portugal, cuyo objetivo ha sido la evaluación del acogimiento familiar en dos países donde la investigación en el ámbito de la protección infantil há sido tradicionalmente desatendida. Sobre una muestra de 357 casos en España y 289 en Portugal, se realizó un estudio del perfil de características de los niños acogidos, las familias de origen y los acogedores, así como de los procesos de acogida en ambos países. La comparativa reveló importantes diferencias relacionadas con la mayor edad al inicio del acogimiento de los niños en España; el perfil de los acogedores, con edades más avanzadas, un bajo nivel educativo y llevando a cabo acogidas de más de un niño simultaneamente en Portugal. El estudio comparado nos ha permitido identificar áreas que requieren mayor atención en ambos países, como la renovación generacional del banco de acogedores en Portugal o la necesidad de acelerar los procesos de toma de decisiones para la entrada en acogimiento familiar en España. Se pretende que este artículo sirva de aliento para la recogida de datos y comparación con otros países iberoamericanos.