Este trabalho apresenta a análise e simulação de Sistemas de Aquisição Serial com Filtro Casado, com detecção não coerente e varredura uniforme, para aquisição de seqüências pseudo-aleatórias em Sistemas de Comunicação por Espalhamento Espectral. A análise teórica é realizada em termos de probabilidade de falso alarme, probabilidade de detecção e tempo médio de aquisição para implementação de correlação analógica e digital. A análise teórica considera os seguintes efeitos: a) ruído gaussiano branco aditivo; b) seqüência pseudo-aleatória com forma de onda quadrada; c) fase da portadora desconhecida e d) diferença de freqüência entre os osciladores de transmissão e recepção. Para cálculo das estatísticas (falso alarme e detecção) para o caso de implementação da correlação analógica são usados resultados disponíveis na literatura. Para o caso de implementação da correlação digital desenvolve-se uma nova teoria. Para cômputo do tempo médio de aquisição utiliza-se uma teoria unificada que é aplicada ao caso particular do sitema de aquisição com filtro casado com estado de falso alarme não sorvedouro. As simulações são realizadas considerando as características do Sistema de Comunicação de Mensagem do SCD3. Além dos efeitos contemplados na análise teórica a simulação verifica os efeitos da limitação da banda passante da seqüência pseudo-aleatória e a interferência presente em ambiente de acesso múltiplo por divisão de códigos.

Os modelos beta mistos são amplamente utilizados na análise de dados que apresentam uma estrutura hierárquica e que assumem valores em um intervalo restrito conhecido. Com o objetivo de propor um método de predição dos componentes aleatórios destes, os resultados previamente obtidos na literatura para o preditor de Bayes empírico foram estendidos aos modelos de regressão beta com intercepto aleatório normalmente distribuído. O denominado melhor preditor empírico (MPE) proposto tem aplicação em duas situações diferentes: quando se deseja fazer predição sobre os efeitos individuais de novos elementos de grupos que já fizeram parte da base de ajuste e quando os grupos não pertenceram à tal base. Estudos de simulação foram delineados e seus resultados indicaram que o desempenho do MPE foi eficiente e satisfatório em diversos cenários. Ao utilizar-se da proposta na análise de dois bancos de dados da área da saúde, observou-se os mesmos resultados obtidos nas simulações nos dois casos abordados. Tanto nas simulações, quanto nas análises de dados reais, foram observados bons desempenhos. Assim, a metodologia proposta se mostrou promissora para o uso em modelos beta mistos, nos quais se deseja fazer predições. / The mixed beta regression models are extensively used to analyse data with hierarquical structure and that take values in a restricted and known interval. In order to propose a prediction method for their random components, the results previously obtained in the literature for the empirical Bayes predictor were extended to beta regression models with random intercept normally distributed. The proposed predictor, called empirical best predictor (EBP), can be applied in two situations: when the interest is predict individuals effects for new elements of groups that were already analysed by the fitted model and, also, for elements of new groups. Simulation studies were designed and their results indicated that the performance of EBP was efficient and satisfatory in most of scenarios. Using the propose to analyse two health databases, the same results of simulations were observed in both two cases of application, and good performances were observed. So, the proposed method is promissing for the use in predictions for mixed beta regression models.

Propomos um modelo Beta-Binomial/Poisson para dados provenientes de um estudo com doentes de Parkinson, que consistiu em contar durante um minuto quantas tarefas foram realizadas e destas, quantas de maneira correta, antes e depois de um treinamento. O objetivo era verificar se o treinamento aumentava o número de tentativas e a porcentagem de acerto, o que destaca o aspecto bivariado do problema. Esse modelo considera tal aspecto, usa uma distribuição mais adequada a dados de contagem e ainda suporta a sobredispersão presente nos dados. Obtemos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando um algoritmo de Newton-Raphson. Ilustramos a aplicação da metodologia desenvolvida aos dados do estudo. / We propose a Beta-Binomial/Poisson model to the data from a study with Parkinson disease patients, which consisted in counting for one minute how many trials were attempted and how many of them were successful, before and after a training period. The main goal was to check if training increased the number of trials and success probability, which emphasizes the bivariate aspect of the problem. This model takes this aspect into account, uses a distribution which is usually more adequate to count data and supports the overdispersion present in the data. We obtain the maximum likelihood estimators using a Newton-Raphson algorithm. For illustration, the methodology is applied to the data from study.

Introdução: O zumbido é um sintoma que acomete cerca de 10% da população e pode prejudicar bastante a qualidade de vida, sendo considerado um importante problema de saúde pública mundial. Os modelos fisiopatológicos atuais do zumbido consideram que a compensação da perda auditiva poderia prevenir ou reverter mudanças no córtex auditivo central acerca do zumbido. Próteses auditivas com gerador de som integrado têm sido utilizadas como alternativa para potencializar o tratamento do zumbido nos pacientes com perda auditiva associada. Contudo, não existe evidência científica suficiente para suportar a superioridade do uso combinado de ferramentas em relação à amplificação convencional. Objetivo: verificar se o uso combinado de amplificação e gerador de som é mais eficaz do que somente amplificação na redução do incômodo com o zumbido em pacientes com zumbido e perda auditiva neurossensorial bilateral simétrica de grau leve a moderado. Métodos: 49 pacientes com zumbido e perda auditiva participaram de um ensaio clínico cego randomizado. Um grupo foi adaptado bilateralmente com uso combinado de amplificação e gerador de som e o outro grupo foi adaptado somente com amplificação. O incômodo com o zumbido foi medido pelo THI e escala numérica. As medidas psicoacústicas do zumbido também foram realizadas. As avaliações inicial e final foram realizadas por um avaliador cego. Resultados: Após três meses, no grupo da adaptação combinada, 62,5% dos pacientes apresentaram redução do incômodo com o zumbido e no grupo da adaptação simples, 78%, sem diferença estatisticamente significante entre os grupos. Para o THI, escala numérica e intensidade sonora de zumbido, detectou-se efeito do nível mínimo de mascaramento, em que maiores valores de nível mínimo de mascaramento estão associados a maior incômodo e maior intensidade do zumbido. Conclusão: O uso combinado de amplificação e gerador de som e o uso de amplificação convencional foram igualmente eficazes na redução do incômodo com o zumbido / Introduction: Tinnitus is a symptom that affects about 10% of the population and can greatly impair the quality of life. In fact, it is considered as an important public health problem worldwide. The current pathophysiological models of tinnitus consider that the compensation of hearing loss could prevent or reverse changes in the auditory cortex. Hearing aids with an integrated sound generator have been used as an alternative to enhance the treatment of tinnitus in patients with hearing loss. However, there is no sufficient scientific evidence to support the superiority of the combined use of sound generator and amplification compared to conventional amplification alone. Objective: to verify whether the combined use of amplification and sound generator is more effective than amplification alone in reducing bothersome tinnitus in patients with mild to moderate bilaterally symmetrical sensorineural hearing loss. Methods: 49 patients with tinnitus and hearing loss underwent a blind randomized clinical trial. One group was bilaterally fitted with the combined use of amplification and sound generator, and the other group was fitted with amplification alone. The tinnitus annoyance was measured by THI and numerical scale. Psychoacoustic measurements of tinnitus were also performed. The initial and final assessments were performed by a blinded evaluator. Results: After 3 months, 62.5% of patients showed a reduction in tinnitus annoyance in the group of the combined use of amplification and sound generator, and 78% in the group with amplification alone, with no significant difference between the groups. For THI, numeric scale and tinnitus loudness, it was detected an effect of the MML, where higher values of MML are associated with greater discomfort due to tinnitus. Conclusion: The combined use of amplification and sound generator and the use of conventional amplification alone were equally effective in reducing tinnitus annoyance

Os modelos beta mistos são amplamente utilizados na análise de dados que apresentam uma estrutura hierárquica e que assumem valores em um intervalo restrito conhecido. Com o objetivo de propor um método de predição dos componentes aleatórios destes, os resultados previamente obtidos na literatura para o preditor de Bayes empírico foram estendidos aos modelos de regressão beta com intercepto aleatório normalmente distribuído. O denominado melhor preditor empírico (MPE) proposto tem aplicação em duas situações diferentes: quando se deseja fazer predição sobre os efeitos individuais de novos elementos de grupos que já fizeram parte da base de ajuste e quando os grupos não pertenceram à tal base. Estudos de simulação foram delineados e seus resultados indicaram que o desempenho do MPE foi eficiente e satisfatório em diversos cenários. Ao utilizar-se da proposta na análise de dois bancos de dados da área da saúde, observou-se os mesmos resultados obtidos nas simulações nos dois casos abordados. Tanto nas simulações, quanto nas análises de dados reais, foram observados bons desempenhos. Assim, a metodologia proposta se mostrou promissora para o uso em modelos beta mistos, nos quais se deseja fazer predições. / The mixed beta regression models are extensively used to analyse data with hierarquical structure and that take values in a restricted and known interval. In order to propose a prediction method for their random components, the results previously obtained in the literature for the empirical Bayes predictor were extended to beta regression models with random intercept normally distributed. The proposed predictor, called empirical best predictor (EBP), can be applied in two situations: when the interest is predict individuals effects for new elements of groups that were already analysed by the fitted model and, also, for elements of new groups. Simulation studies were designed and their results indicated that the performance of EBP was efficient and satisfatory in most of scenarios. Using the propose to analyse two health databases, the same results of simulations were observed in both two cases of application, and good performances were observed. So, the proposed method is promissing for the use in predictions for mixed beta regression models.

Propomos um modelo Beta-Binomial/Poisson para dados provenientes de um estudo com doentes de Parkinson, que consistiu em contar durante um minuto quantas tarefas foram realizadas e destas, quantas de maneira correta, antes e depois de um treinamento. O objetivo era verificar se o treinamento aumentava o número de tentativas e a porcentagem de acerto, o que destaca o aspecto bivariado do problema. Esse modelo considera tal aspecto, usa uma distribuição mais adequada a dados de contagem e ainda suporta a sobredispersão presente nos dados. Obtemos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando um algoritmo de Newton-Raphson. Ilustramos a aplicação da metodologia desenvolvida aos dados do estudo. / We propose a Beta-Binomial/Poisson model to the data from a study with Parkinson disease patients, which consisted in counting for one minute how many trials were attempted and how many of them were successful, before and after a training period. The main goal was to check if training increased the number of trials and success probability, which emphasizes the bivariate aspect of the problem. This model takes this aspect into account, uses a distribution which is usually more adequate to count data and supports the overdispersion present in the data. We obtain the maximum likelihood estimators using a Newton-Raphson algorithm. For illustration, the methodology is applied to the data from study.

Estudamos sistemas de passeios aleatórios sobre os vértices de um grafo completo. Inicialmente há uma partícula em cada vértice do grafo das quais somente uma está ativa, as outras estão inativas. A partícula ativa realiza um passeio aleatório simples a tempo discreto com tempo de vida que depende do passado do processo, movendo-se ao longo de elos. Quando uma partícula ativa encontra uma inativa, esta se ativa; quando salta sobre um vértice já visitado, morre. O objetivo desta dissertação é estudar a cobertura do grafo completo, ou seja, a proporção de vértices visitados ao fim do processo, quando o número $n$ de vértices tende ao infinito. Analisamos as equações de campo médio para o processo descrito acima, comparando os seus resultados com os do modelo aleatório. Aqui, os resultados do campo médio parecem reproduzir os do modelo aleatório. Depois, apresentamos um estudo similar entre o modelo estocástico e as equações de campo médio para o caso em que cada partícula possui 2 vidas. Finalmente, observamos a cobertura do grafo completo para as equações de campo médio quando o número de vidas por partículas é maior que dois. / We study random walks systems on complete graphs. Initially there is a particle at each vertex of the graph; only one is active and the other are inactive. An active particle performs a discrete-time simple random walk with lifetime depending on the past of the process moving along edges. When an active particle hits an inactive one, the latter is activated. When it jumps on a vertex which has been visited before it dies. The goal of this work is to study the coverage of the complete graph, that is, the proportion of visited vertices at the end of the process, when the number of vertices goes to infinity. We analyze the mean field equations to the process cited above, comparing their results with the ones of the random model. Here the results of the mean field approach seem to reproduce the ones of the random model. After we present a similar study between the stochastic model and mean field approximation to the case that each particle has 2 lifes. Finally we observe the coverage of the complete graph to the mean-field equations when the number of lifes by particle is bigger than two.

Em Lora e Singer (Statistics in Medicine, 2008), propusemos um modelo Beta- Binomial/Poisson p-variado para análise dos dados provenientes de um estudo que consistiu em contar o número de tentativas e acertos de um exercício manual com duração de um minuto realizado por doentes de Parkinson, antes e depois de um treinamento. O objetivo era verificar se o treinamento aumentava o número de tentativas e a porcentagem de acerto, o que destaca o aspecto bivariado do problema. Esse modelo leva tais características em consideração, usa uma distribuição adequada para dados de contagem e ainda acomoda a sobredispersão presente na contagem dos acertos. Como generalização, inicialmente, propomos um modelo Beta-Binomial/Poisson-Gama que acomoda sobredispersão também para as contagens dos totais de tentativas, além incluir covariâncias possivelmente diferentes entre as contagens em diversos instantes de avaliação. Neste novo modelo, introduzimos um parâmetro que relaciona o total de tentativas com a probabilidade de acerto, tornando-o ainda mais geral. Obtemos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando um algoritmo de Newton-Raphson. Consideramos um outro conjunto de dados provenientes do mesmo estudo para ilustração da metodologia proposta. / In Lora and Singer (Statistics in Medicine, 2008), we proposed a Beta-Binomial/Poisson p-variate model to analyze data from a study which consists in counting the number of trials and successes of a manual exercise in one minute periods, done by Parkinsons disease patients, before and after a training. The purpose was to verify if the training improves the number of trials and the percentage of success, which emphasizes the bivariate aspect of the problem. This model considers these characteristics, uses an adequate distribution to count data and settles the overdispersion suggested in the number os successes. As a generalization, initially, we propose a Beta-Binomial/Poisson-Gama model which also settles the overdispersion suggested by the total number of trials, besides includes possible different covariances between total trial counts in different evaluation instants. In this new model, we introduce a parameter that links the total trials with the success probability, making it even more general. We obtain maximum likelihood estimators for the parameters using an Newton-Raphson algorithm. We consider another data from the same study to illustrate the proposal methodology.

Introdução: Quadros repetidos de descompensação aguda da insuficiência cardíaca (IC) comprometem drasticamente a expectativa e qualidade de vida dos pacientes. Diferentes abordagens (monitorização por telefone, acompanhamento em clínicas de IC e visita domiciliar), para manejo dos pacientes logo após a alta hospitalar, indicam benefício em redução de readmissões em seis meses. A estratégia de visita domiciliar parece ser a mais promissora; contudo, permanece inexplorada em países em desenvolvimento. Objetivos: Verificar o efeito da visita domiciliar para pacientes com IC e internação por descompensação aguda na redução de visitas à emergência, reinternações hospitalares e melhora a qualidade de vida relacionada à saúde, comparada a pacientes sem esse acompanhamento. Métodos: Ensaio Clínico Randomizado conduzido em duas instituições de referência. A intervenção constituiu-se de educação sobre a IC, desenvolvimento de habilidades para o autocuidado, reconhecimento precoce de sinais e sintomas de descompensação e adesão ao tratamento. Pacientes do grupo intervenção receberam quatro visitas domiciliares intercaladas com quatro contatos telefônicos durante seis meses. Os desfechos foram visitas à emergência e reinternação hospitalar por IC descompensada e qualidade de vida relacionada à saúde. Resultados: Foram randomizados 252 pacientes, 123 no grupo intervenção (GI) e 129 no grupo controle (GC). A idade média geral foi de 62±13 anos, e a fração de ejeção média do ventrículo esquerdo de 29,6±8,9%. Em seis meses, foi observada a redução do número de pacientes que visitaram a emergência por IC descompensada no GI (19; 16,2% com 29 visitas) quando comparado ao GC (36; 28,5% com 52 visitas) com RR 0,56 (IC 95% 0,34-0,93), p=0,023. Em relação à reinternação hospitalar pelo mesmo motivo, não houve diferença significativa entre os grupos (GI 22; 18,8% vs GC 32; 25,3%; RR 0,73 IC 95% 0,45-1,19; p=0,206). Em relação à qualidade de vida, houve diferença significativa entre os escores dos grupos em favor da intervenção (GI 68[48-80] vs GC 68[20-68]; p=0,034) na percepção sobre o estado de saúde atual, comparado com um ano atrás e no domínio relacionado à dor (p=0,035). Conclusão: A abordagem de visita domiciliar por enfermeiras para pacientes com internação recente por IC aguda foi efetiva na redução de visitas à emergência, com impacto positivo na percepção do estado geral de saúde e dor.

Várias propostas têm surgido nos últimos anos para problemas que envolvem a predição de observações futuras em modelos mistos, contudo, para os casos em que o problema trata-se em atribuir valores para os efeitos aleatórios de novos grupos existem poucos trabalhos. Tamura, Giampaoli e Noma (2013) propuseram um método que consiste na computação das distâncias entre o novo grupo e os grupos com efeitos aleatórios conhecidos, baseadas nos valores das covariáveis, denominado Método de Predição do Vizinho Mais Próximo ou NNPM (Nearest Neighbors Prediction Method), na sigla em inglês, considerando o modelo logístico misto. O objetivo deste presente trabalho foi o de estender o método NNPM para o modelo Poisson misto, além da obtenção de intervalos de confiança para as predições, para tais fins, foram propostas novas medidas de desempenho da predição e o uso da metodologia Bootstrap para a criação dos intervalos. O método de predição foi aplicado em dois conjuntos de dados reais e também no âmbito de estudos de simulação, em ambos os casos, obtiveram-se bons desempenhos. Dessa forma, a metodologia NNPM apresentou-se como um método de predição muito satisfatório também no caso Poisson misto. / Many proposals have been created in the last years for problems in the prediction of future observations in mixed models, however, there are few studies for cases that is necessary to assign random effects values for new groups. Tamura, Giampaoli and Noma (2013) proposed a method that computes the distances between a new group and groups with known random effects based on the values of the covariates, named as Nearest Neighbors Prediction Method (NNPM), considering the mixed logistic model. The goal of this dissertation was to extend the NNPM for the mixed Poisson model, in addition to obtaining confidence intervals for predictions. To attain such purposes new prediction performance measures were proposed as well as the use of Bootstrap methodology for the creation of intervals. The prediction method was applied in two sets of real data and in the simulation studies framework. In both cases good performances were obtained. Thus, the NNPM proved to be a viable prediction method also in the mixed Poisson case.