A Reliable Method for Rhythm Analysis during Cardiopulmonary Resuscitation

nterruptions in cardiopulmonary resuscitation (CPR) compromise defibrillation success. However, CPR must be interrupted to analyze the rhythm because although current methods for rhythm analysis during CPR have high sensitivity for shockable rhythms, the specificity for nonshockable rhythms is still too low. This paper introduces a new approach to rhythm analysis during CPR that combines two strategies: a state-of-the-art CPR artifact suppression filter and a shock advice algorithm (SAA) designed to optimally classify the filtered signal. Emphasis is on designing an algorithm with high specificity. The SAA includes a detector for low electrical activity rhythms to increase the specificity, and a shock/no-shock decision algorithm based on a support vector machine classifier using slope and frequency features. For this study, 1185 shockable and 6482 nonshockable 9-s segments corrupted by CPR artifacts were obtained from 247 patients suffering out-of-hospital cardiac arrest. The segments were split into a training and a test set. For the test set, the sensitivity and specificity for rhythm analysis during CPR were 91.0% and 96.6%, respectively. This new approach shows an important increase in specificity without compromising the sensitivity when compared to previous studies.

Effectiveness of a Multi-Component Smoking Cessation Support Programme (McSCSP) for Patients with Severe Mental Disorders: Study Design

Only a few studies have examined the efficacy and safety of smoking cessation programmes in patients with mental disorders. The aim of this paper is to describe in detail the methodology used in the study as well as the Multi-component Smoking Cessation Support Programme in terms of pharmacological treatments and psychological interventions. An open-label 9-month follow-up study was conducted in Spain. A total of 82 clinically stable outpatients with schizophrenia, schizoaffective or bipolar disorder were enrolled. Treatment consisted of a programme specifically developed by the research team for individuals with severe mental disorders. The programme consisted of two phases: (1) weekly individual motivational therapy for 4-12 weeks, and (2) a 12-week active treatment phase. During this phase, at each study visit patients received a one- or two-week supply of medication (transdermal nicotine patches, varenicline or bupropion) with instructions on how to take it, in addition to group psychotherapy for smoking cessation. Evaluations were performed: (1) at the time of enrolment in the study, (2) during the 12-week active treatment phase of the study (weekly for the first 4 weeks and then biweekly), and (3) after the end of this phase (two follow-up assessments at weeks 12 and 24). Evaluations included: (1) smoking history, (2) substance use, (3) psychopathology, (4) adverse events, and (5) laboratory tests. The importance of this study lies in addressing a topical issue often ignored by psychiatrists: the unacceptably high rates of tobacco use in patients with severe mental disorders.

Socioeconomic status, parental support, motivation and self-confidence in youth competitive sport

World Conference on Psychology and Sociology 2012

Estudo da previsão de propriedades do biodiesel utilizando espectros de infravermelho e calibração multivariada

O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas

Das máquinas de ensinar aos netbooks: tradição, inovação e tradução

Este estudo tem como objetivo focalizar o Programa Um Computador por Aluno (PROUCA), buscando observar nas práticas pedagógicas de uma escola da rede municipal do Rio de Janeiro os processos de ressignificação e recontextualização, empreendidos naquele espaço. O PROUCA é desenvolvido em âmbito mundial, mas chegou à escola do município do Rio de Janeiro somente em 2010, enquanto a rede estadual já contava com o mesmo em algumas unidades escolares há mais tempo. Embasando-me em autores como McLaren (2000), Geertz (2008), André (2010), dentre outros, desde meados de 2010 e até o final do ano de 2012, foi desenvolvida uma pesquisa de cunho etnográfico na primeira escola do município do Rio de Janeiro a receber o PROUCA. No que se refere aos aspectos metodológicos, além da observação sistemática do cotidiano da Escola Conecta, foram utilizados recursos como conversas informais, entrevistas gravadas e transcritas, fotografias, participação em atividades da escola, além da coleta de informações em bibliografias específicas e consulta das matérias divulgadas pelo site oficial do PROUCA e do site do One Laptop per Child (OLPC), projeto que inspirou o PROUCA. Busco apoio em alguns dos aportes teórico-analíticos da Teoria do Discurso (TD) de Ernesto Laclau (2006, 2010, 2011, 2013) no sentido de fornecer subsídios interpretativos para significantes que aparecem nos discursos que circulavam nos espaços de realização da pesquisa, relacionando-os ao uso das tecnologias. No contato com a Escola, pude observar as dificuldades e as estratégias desenvolvidas para se colocar em prática e utilizar estes equipamentos tanto pelos/as alunos/as quanto pelos/as professores/as e os problemas relacionados à produção de um currículo escolar que atenda à atual política de resultados. Tais propostas apresentam-se vinculadas à idéia de inovação pedagógica e tentando entender como esta inovação de fato se deu, focalizei o caso do PROUCA e seu discurso de inclusão digital, entendendo-o como um discurso híbrido que tenta se fixar como inovador

Síntese de árvores de padrões Fuzzy através de Programação Genética Cartesiana.

Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações.