Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:29Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-20Bitstream added on 2014-06-13T19:19:20Z : No. of bitstreams: 1 mansano_am_dr_botfm.pdf: 414250 bytes, checksum: d2c4771203d56a53dd54713db8d2edee (MD5) / O manejo correto das vias aéreas em pacientes pediátricos é fundamental da prática anestésica, em ambientes de terapia intensiva ou unidades de emergência. Avaliar preditores clínicos de laringoscopia difícil em pacientes pediátricos, bem como mensurar a eficácia da manipulação laríngea externa otimizada em melhor a visualização da glote durante a laringoscopia. 445 crianças abaixo de 12 anos foram avaliadas, de modo transversal, quanto à presença de características antropométricas relacionadas à laringoscopia difícil. Os pacientes foram divididos em três grupos de acordo com a idade. Peso, altura, circunferência do pescoço, distância interincisivos (DII), distância tireomentoniana, distância esternomentoniana, distância entre o plano frontal e o mento (DPFM) e a classificação de Mallampati modificada foram determinados e correlacionados com a classificação de Cormack e Lehane (CML). A incidência de laringoscopia difícil (CML III ou IV) foi de 11,23%, reduzindo para 3,59% após a manipulação laríngea externa otimizada. Os fatores que estiveram relacionados com dificuldade de laringoscopia difícil foram: distância interincisivos diminuída, DPFM aumentada, distância tireomentoniana ou esternomentoniana diminuídas ou a classificação de Mallampati modificada III ou IV. O índice entre a DPFM e o peso obteve a maior área sob a curva ROC entre as variáveis estudadas. A DPFM e o índice DPFM/peso são os melhores preditores de laringoscopia difícil em crianças. A distância interincisivos também está correlacionada com a laringoscopia difícil. Em pacientes capazes de obedecer ordens simples, o índice de Mallampati modificado também apresentou boa correlação com laringoscopia difícil, embora não possa ser utilizado de forma isolada... / Pediatric airway management is a priority during anesthesia, critical care and emergency medicine. The purpose of this study is to validate bedside tests that predict laryngoscopic difficulty in anesthetized children and to measure improvement in laryngoscopic view by optimal external laryngeal manipulation. 445 children under 12 years of age were recruited in a cross-sectional study to assess the value of some anthropometric measures as predictors of laryngoscopic difficulty. The patients were divided into three groups by age. Weight, height, neck circumference, interincisor distance (IID), short thyromental distance, sternomental distance, frontal plane to chin distance (FPCD) and the modified Mallampati index were determined and were correlated with the Cormack and Lehane classification (CML). The incidence of difficult laryngoscopy (CML III or IV) was 11.23%, been reduced to 3.59% after optimal external laryngeal manipulation. Factors that were significantly associated with laryngoscopic difficulty included short IID, thyromental distance or sternomental distance, high FPCD, and the modified Mallampati index III and IV. The FPCD/weight index exhibited a higher area under the ROC curve than any other variable considered. This study confirms that the FPCD and the FPCD/weight ratio are the most consistent predictors of laryngoscopic difficulty in pediatric patients. The IID also correlated with laryngoscopic difficulty. For children who... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Norma Sueli Pinheiro Módolo / Banca: Yara Marcondes Machado Castiglia / Banca: Eliana Marisa Ganem / Banca: Leopoldo Muniz da Silva / Banca: José Fernando Amaral Meleti / Resumo: O manejo correto das vias aéreas em pacientes pediátricos é fundamental da prática anestésica, em ambientes de terapia intensiva ou unidades de emergência. Avaliar preditores clínicos de laringoscopia difícil em pacientes pediátricos, bem como mensurar a eficácia da manipulação laríngea externa otimizada em melhor a visualização da glote durante a laringoscopia. 445 crianças abaixo de 12 anos foram avaliadas, de modo transversal, quanto à presença de características antropométricas relacionadas à laringoscopia difícil. Os pacientes foram divididos em três grupos de acordo com a idade. Peso, altura, circunferência do pescoço, distância interincisivos (DII), distância tireomentoniana, distância esternomentoniana, distância entre o plano frontal e o mento (DPFM) e a classificação de Mallampati modificada foram determinados e correlacionados com a classificação de Cormack e Lehane (CML). A incidência de laringoscopia difícil (CML III ou IV) foi de 11,23%, reduzindo para 3,59% após a manipulação laríngea externa otimizada. Os fatores que estiveram relacionados com dificuldade de laringoscopia difícil foram: distância interincisivos diminuída, DPFM aumentada, distância tireomentoniana ou esternomentoniana diminuídas ou a classificação de Mallampati modificada III ou IV. O índice entre a DPFM e o peso obteve a maior área sob a curva ROC entre as variáveis estudadas. A DPFM e o índice DPFM/peso são os melhores preditores de laringoscopia difícil em crianças. A distância interincisivos também está correlacionada com a laringoscopia difícil. Em pacientes capazes de obedecer ordens simples, o índice de Mallampati modificado também apresentou boa correlação com laringoscopia difícil, embora não possa ser utilizado de forma isolada... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Pediatric airway management is a priority during anesthesia, critical care and emergency medicine. The purpose of this study is to validate bedside tests that predict laryngoscopic difficulty in anesthetized children and to measure improvement in laryngoscopic view by optimal external laryngeal manipulation. 445 children under 12 years of age were recruited in a cross-sectional study to assess the value of some anthropometric measures as predictors of laryngoscopic difficulty. The patients were divided into three groups by age. Weight, height, neck circumference, interincisor distance (IID), short thyromental distance, sternomental distance, frontal plane to chin distance (FPCD) and the modified Mallampati index were determined and were correlated with the Cormack and Lehane classification (CML). The incidence of difficult laryngoscopy (CML III or IV) was 11.23%, been reduced to 3.59% after optimal external laryngeal manipulation. Factors that were significantly associated with laryngoscopic difficulty included short IID, thyromental distance or sternomental distance, high FPCD, and the modified Mallampati index III and IV. The FPCD/weight index exhibited a higher area under the ROC curve than any other variable considered. This study confirms that the FPCD and the FPCD/weight ratio are the most consistent predictors of laryngoscopic difficulty in pediatric patients. The IID also correlated with laryngoscopic difficulty. For children who... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

As patologias que afetam a laringe estão aumentando consideravelmente nos últimos anos devido à condição da sociedade atual onde há hábitos não saudáveis como fumo, álcool e tabaco e um abuso vocal cada vez maior, talvez por conta do aumento da poluição sonora, principalmente nos grandes centros urbanos. Atualmente o exame utilizado pela endoscopia per-oral, direcionado a identificar patologias de laringe, são a videolaringoscopia e videoestroboscopia, ambos invasivos e por muitas vezes desconfortável ao paciente. Buscando melhorar o bem estar e minimizar o desconforto dos pacientes que necessitam submeter-se a estes procedimentos, este estudo tem como objetivo reconhecer padrões que possam ser aplicados à identificação de patologias de laringe de modo a auxiliar na criação de um novo método não invasivo em substituição ao método atual. Este trabalho utilizará várias configurações diferentes de redes neurais. A primeira rede neural foi gerada a partir de 524.287 resultados obtidos através das configurações k-k das 19 medidas acústicas disponíveis neste trabalho. Esta configuração atingiu uma acurácia de 99,5% (média de 96,99±2,08%) ao utilizar uma configuração com 11 e com 12 medidas acústicas dentre as 19 disponíveis. Utilizando-se 3 medidas rotacionadas (obtidas através do método de componentes principais), foi obtido uma acurácia de 93,98±0,24%. Com 6 medidas rotacionadas, o resultado obtido foi de acurácia foi de 94,07±0,29%. Para 6 medidas rotacionadas com entrada normalizada, a acurácia encontrada foi de 97,88±1,53%. A rede neural que fez 23 diferentes classificações, voz normal mais 22 patologias, mostrou que as melhores classificações, de acordo com a acurácia, são a da patologia hiperfunção com 58,23±18,98% e a voz normal com 52,15±18,31%. Já para a pior patologia a ser classificada, encontrou-se a fadiga vocal com 0,57±1,99%. Excluindo-se a voz normal, ou seja, utilizando uma rede neural composta somente por vozes patológicas, a hiperfunção continua sendo a mais facilmente identificável com uma acurácia de 57,3±19,55%, a segunda patologia mais facilmente identificável é a constrição ântero-posterior com 18,14±11,45%. Nesta configuração, a patologia mais difícil de se classificar continua sendo a fadiga vocal com 0,7±2,14%. A rede com re-amostragem obteve uma acurácia de 25,88±10,15% enquanto que a rede com re-amostragem e alteração de neurônios na camada intermediária obteve uma acurácia de 21,47±7,58% para 30 neurônios e uma acurácia de 18,44±6,57% para 40 neurônios. Por fim foi feita uma máquina de vetores suporte que encontrou um resultado de 67±6,2%. Assim, mostrou-se que as medidas acústicas precisam ser aprimoradas para a obtenção de melhores resultados de classificação dentre as patologias de laringe estudadas. Ainda assim, verificou-se que é possível discriminar locutores normais daqueles pacientes disfônicos. / Diseases that affect the larynx have been considerably increased in recent years due to the condition of nowadays society where there have been unhealthy habits like smoking, alcohol and tobacco and an increased vocal abuse, perhaps due to the increase in noise pollution, especially in large urban cities. Currently the exam performed by per-oral endoscopy (aimed to identify laryngeal pathologies) have been videolaryngoscopy and videostroboscopy, both invasive and often uncomfortable to the patient. Seeking to improve the comfort of the patients who need to undergo through these procedures, this study aims to identify acoustic patterns that can be applied to the identification of laryngeal pathologies in order to creating a new non-invasive larynx assessment method. Here two different configurations of neural networks were used. The first one was generated from 524.287 combinations of 19 acoustic measurements to classify voices into normal or from a diseased larynx, and achieved an max accuracy of 99.5% (96.99±2.08%). Using 3 and 6 rotated measurements (obtained from the principal components analysis method), the accuracy was 93.98±0.24% and 94.07±0.29%, respectively. With 6 rotated measurements from a previouly standardization of the 19 acoustic measurements, the accuracy was 97.88±1.53%. The second one, to classify 23 different voice types (including normal voices), showed better accuracy in identifying hiperfunctioned larynxes and normal voices, with 58.23±18.98% and 52.15±18.31%, respectively. The worst accuracy was obtained from vocal fatigues, with 0.57±1.99%. Excluding normal voices of the analysis, hyperfunctioned voices remained the most easily identifiable (with an accuracy of 57.3±19.55%) followed by anterior-posterior constriction (with 18.14±11.45%), and the most difficult condition to be identified remained vocal fatigue (with 0.7±2.14%). Re-sampling the neural networks input vectors, it was obtained accuracies of 25.88±10.15%, 21.47±7.58%, and 18.44±6.57% from such networks with 20, 30, and 40 hidden layer neurons, respectively. For comparison, classification using support vector machine produced an accuracy of 67±6.2%. Thus, it was shown that the acoustic measurements need to be improved to achieve better results of classification among the studied laryngeal pathologies. Even so, it was found that is possible to discriminate normal from dysphonic speakers.

As patologias que afetam a laringe estão aumentando consideravelmente nos últimos anos devido à condição da sociedade atual onde há hábitos não saudáveis como fumo, álcool e tabaco e um abuso vocal cada vez maior, talvez por conta do aumento da poluição sonora, principalmente nos grandes centros urbanos. Atualmente o exame utilizado pela endoscopia per-oral, direcionado a identificar patologias de laringe, são a videolaringoscopia e videoestroboscopia, ambos invasivos e por muitas vezes desconfortável ao paciente. Buscando melhorar o bem estar e minimizar o desconforto dos pacientes que necessitam submeter-se a estes procedimentos, este estudo tem como objetivo reconhecer padrões que possam ser aplicados à identificação de patologias de laringe de modo a auxiliar na criação de um novo método não invasivo em substituição ao método atual. Este trabalho utilizará várias configurações diferentes de redes neurais. A primeira rede neural foi gerada a partir de 524.287 resultados obtidos através das configurações k-k das 19 medidas acústicas disponíveis neste trabalho. Esta configuração atingiu uma acurácia de 99,5% (média de 96,99±2,08%) ao utilizar uma configuração com 11 e com 12 medidas acústicas dentre as 19 disponíveis. Utilizando-se 3 medidas rotacionadas (obtidas através do método de componentes principais), foi obtido uma acurácia de 93,98±0,24%. Com 6 medidas rotacionadas, o resultado obtido foi de acurácia foi de 94,07±0,29%. Para 6 medidas rotacionadas com entrada normalizada, a acurácia encontrada foi de 97,88±1,53%. A rede neural que fez 23 diferentes classificações, voz normal mais 22 patologias, mostrou que as melhores classificações, de acordo com a acurácia, são a da patologia hiperfunção com 58,23±18,98% e a voz normal com 52,15±18,31%. Já para a pior patologia a ser classificada, encontrou-se a fadiga vocal com 0,57±1,99%. Excluindo-se a voz normal, ou seja, utilizando uma rede neural composta somente por vozes patológicas, a hiperfunção continua sendo a mais facilmente identificável com uma acurácia de 57,3±19,55%, a segunda patologia mais facilmente identificável é a constrição ântero-posterior com 18,14±11,45%. Nesta configuração, a patologia mais difícil de se classificar continua sendo a fadiga vocal com 0,7±2,14%. A rede com re-amostragem obteve uma acurácia de 25,88±10,15% enquanto que a rede com re-amostragem e alteração de neurônios na camada intermediária obteve uma acurácia de 21,47±7,58% para 30 neurônios e uma acurácia de 18,44±6,57% para 40 neurônios. Por fim foi feita uma máquina de vetores suporte que encontrou um resultado de 67±6,2%. Assim, mostrou-se que as medidas acústicas precisam ser aprimoradas para a obtenção de melhores resultados de classificação dentre as patologias de laringe estudadas. Ainda assim, verificou-se que é possível discriminar locutores normais daqueles pacientes disfônicos. / Diseases that affect the larynx have been considerably increased in recent years due to the condition of nowadays society where there have been unhealthy habits like smoking, alcohol and tobacco and an increased vocal abuse, perhaps due to the increase in noise pollution, especially in large urban cities. Currently the exam performed by per-oral endoscopy (aimed to identify laryngeal pathologies) have been videolaryngoscopy and videostroboscopy, both invasive and often uncomfortable to the patient. Seeking to improve the comfort of the patients who need to undergo through these procedures, this study aims to identify acoustic patterns that can be applied to the identification of laryngeal pathologies in order to creating a new non-invasive larynx assessment method. Here two different configurations of neural networks were used. The first one was generated from 524.287 combinations of 19 acoustic measurements to classify voices into normal or from a diseased larynx, and achieved an max accuracy of 99.5% (96.99±2.08%). Using 3 and 6 rotated measurements (obtained from the principal components analysis method), the accuracy was 93.98±0.24% and 94.07±0.29%, respectively. With 6 rotated measurements from a previouly standardization of the 19 acoustic measurements, the accuracy was 97.88±1.53%. The second one, to classify 23 different voice types (including normal voices), showed better accuracy in identifying hiperfunctioned larynxes and normal voices, with 58.23±18.98% and 52.15±18.31%, respectively. The worst accuracy was obtained from vocal fatigues, with 0.57±1.99%. Excluding normal voices of the analysis, hyperfunctioned voices remained the most easily identifiable (with an accuracy of 57.3±19.55%) followed by anterior-posterior constriction (with 18.14±11.45%), and the most difficult condition to be identified remained vocal fatigue (with 0.7±2.14%). Re-sampling the neural networks input vectors, it was obtained accuracies of 25.88±10.15%, 21.47±7.58%, and 18.44±6.57% from such networks with 20, 30, and 40 hidden layer neurons, respectively. For comparison, classification using support vector machine produced an accuracy of 67±6.2%. Thus, it was shown that the acoustic measurements need to be improved to achieve better results of classification among the studied laryngeal pathologies. Even so, it was found that is possible to discriminate normal from dysphonic speakers.