Made available in DSpace on 2015-05-14T12:47:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2059659 bytes, checksum: f3d773c696e3797e353a21eae5946320 (MD5) Previous issue date: 2012-03-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / INTRODUCTION: NIHL (Noise Induced Hearing Loss) is a condition that results from the accumulation of prolonged exposure to noise, causing a slow and progressive hearing impairment, sensorneural, not very deep, but irreversible. The dentist, individuals exposed to noise in their workplace, is susceptible to NIHL. OBJECTIVE: To analyze the auditory and possible risk factors that interfere with the hearing of the dentists from USFs (Unidades de Saúde da Família / Familiar Health Unities) in Joao Pessoa / PB. METHODOLOGY: There were interviews, audiological evaluations, instrumental and environmental noises within 65 dentists from Family Health Units in Joao Pessoa / PB to identify auditory characteristics and risk factors for hearing-surgeons dentists by using proportion measures calculation for categorical variables, and having the Statistical Logistic Regression Method. RESULTS: It was observed that 43.07% of the dentists who were evaluated had lower hearing in, at least, some of the characteristic frequencies of NIHL. It was found that the main ear symptoms cited by these professionals were to have the sensation of hearing loss (55%), and buzzer (50%), and also that the instruments which showed values above the allowed limits were turbine high rotation (61%) and the compressor (55%). The variables considered as risk factors for hearing loss based on logistic regression were: age over 45 years old, working time more than 10 years, a feeling of hearing loss, tinnitus and noise level of the compressor greater than 85 dB. CONCLUSION: The ear symptoms (tinnitus and hearing loss) are presented in a large number of dentists, and the noise emitted by the instruments used by these professionals is often high, presenting some risk factors for Noise Induced Hearing Loss and some of them may be prevented or controlled through specific strategies. / INTRODUÇÃO: A Perda Auditiva Induzida por Ruído (PAIR) é uma patologia decorrente do acúmulo de exposições a ruído prolongadas, gerando uma deterioração auditiva progressiva e lenta, sensorioneural, geralmente não muito profunda mas irreversível. Sabe-se que o cirurgião-dentista, indivíduo exposto ao ruído no ambiente de trabalho, é susceptível à PAIR. OBJETIVO: Analisar o perfil auditivo e possíveis fatores de risco que interferem na audição dos cirurgiões-dentistas das USFs (Unidades de Saúde da Família) de João Pessoa/PB. METODOLOGIA: Realizaram-se entrevistas, avaliações audiológicas e dos ruídos instrumental e ambiental com 65 cirurgiões-dentistas das Unidades de Saúde da Família de João Pessoa /PB, a fim de identificar características do perfil auditivo e de fatores de risco para a audição dos cirurgiões-dentistas, utilizando o cálculo de medidas de proporção para as variáveis categóricas, e tendo como método estatístico a Regressão Logística. RESULTADOS: Observou-se que 43,07% dos cirurgiões-dentistas avaliados apresentaram rebaixamento auditivo em pelo menos alguma das frequências características da PAIR. Verificou-se ainda que os principais sintomas otológicos citados por estes profissionais foram a sensação de déficit auditivo (55%), e o zumbido (50%). Os instrumentos que mais se apresentaram com valores de intensidade acima dos limites permitidos foram a turbina de alta rotação (61%) e o compressor (55%). As variáveis consideradas como fatores de risco para a perda auditiva com base na Regressão Logística foram: idade acima de 45 anos, tempo de trabalho maior que 10 anos e nível de ruído do compressor maior que 85 dB, além da presença dos sintomas de sensação de déficit auditivo e zumbido. CONCLUSÃO: A sintomatologia otológica (zumbido e diminuição auditiva) está presente em grande número dos cirurgiões-dentistas e o ruído emitido pelos instrumentos utilizados por estes profissionais é muitas vezes elevado. Constataram-se alguns fatores de risco para a Perda Auditiva Induzida por Ruído, podendo alguns destes ser prevenidos ou controlados por meio de estratégias específicas.

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-07-29T16:05:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AvaliacaoNiveisRuido.pdf: 4344105 bytes, checksum: 2e5bda6df770c75566faa3cc040d8b7d (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-08-01T12:35:19Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AvaliacaoNiveisRuido.pdf: 4344105 bytes, checksum: 2e5bda6df770c75566faa3cc040d8b7d (MD5) / Made available in DSpace on 2014-08-01T12:35:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AvaliacaoNiveisRuido.pdf: 4344105 bytes, checksum: 2e5bda6df770c75566faa3cc040d8b7d (MD5) Previous issue date: 2013 / Nos grandes centros urbanos pode-se constatar que o nível de ruído é tão elevado que ameaça a integridade psicológica e física dos habitantes. Entretanto, observa-se que muito do ruído no ambiente hospitalar origina-se de dentro do hospital, tendo como uma das principais fontes geradoras de ruído nas unidades os equipamentos e a conversação entre a equipe hospitalar. A perda auditiva induzida pelo ruído (PAIR) é uma das consequências que o ruído elevado pode acarretar à saúde, entre outros danos. Assim, o ambiente hospitalar que deveria ser sereno e silencioso transforma-se em um espaço ruidoso e estressante, aumentando a ansiedade e a percepção dolorosa do paciente, reduzindo o sono e estendendo a convalescença. Objetivo: Avaliar as condições acústicas dos principais ambientes nas unidades de urgência e emergência no município de Belém, Estado do Pará, Brasil. Verificar a adequação às normas sanitárias e técnicas vigentes, com a simulação de um ambiente piloto validado com a utilização do software ODEON e apresentar soluções virtuais de condicionamento acústico. Material e Métodos: foi utilizado o equipamento Medidor de Nível Sonoro com certificado de calibração da Rede Brasileira de Calibração (RBC) para aferição dos NPS nos períodos diurno e noturno, de acordo com o estabelecido pela NBR 10.151 (2000), além da observação e identificação das fontes de ruído dos ambientes. Resultados: Os valores obtidos durante as aferições dos NPS nos ambientes do Hospital A foram de 58 dB(A) a 70 dB(A) e do Hospital B foram de 62 dB(A) a 70 dB(A). O ambiente piloto foi selecionado de acordo com os resultados e com o tempo de permanência da equipe de saúde e dos pacientes. Conclusão: foi desenvolvido o modelo computacional validado do ambiente piloto, gerando um modelo proposto com intervenções arquitetônicas visando o conforto acústico da equipe de saúde e dos pacientes. Os ambientes pesquisados não apresentaram níveis de ruído superiores a 85 dB(A), comprovando que não há risco ocupacional para as equipes de saúde. Entretanto, níveis de ruídos elevados, por mais que não causem PAIR nos trabalhadores, são responsáveis por estimular ou até mesmo por desencadear diversos sintomas que prejudicam a capacidade laborativa da equipe de saúde, além de aumentar a convalescença e prejudicar a recuperação dos pacientes. / In large urban centers can be seen that the noise level is so high that it threatens the physical and psychological integrity of the inhabitants. However, it is observed that much of the noise in the hospital environment is originated from within hospital, and one of the main sources of noise in the units is caused by the communication by hospital’s staff and the equipment. The noise-induced hearing loss (NIHL) is one of the consequences that loud noise can affect health, among other damage. Thus, the hospital environment should be calm and quiet becomes noisy and stressful environment, increasing anxiety and pain perception in the patient, reducing sleep and extending convalescence. Objective: Evaluate the acoustics of the main environments in units urgency and emergency in the city of Belém, Pará State, Brazil. Check the adequacy of health standards and technical regulations, with the simulation of a pilot ambience validated using the ODEON software and propose virtual solutions from conditioning acoustic. Material and Methods: we used the equipment Sound Level Meter with calibration certificate of the Brazilian Calibration Network (RBC) for measurement of NPS during daytime and nighttime, in accordance with the NBR 10.151 (2000), and the observation and identifying sources of noise environments. Results: The values obtained during the measurements of NPS in environments Hospital were 58 dB(A) to 70 dB(A) and Hospital B were 62 dB(A) to 70 dB(A). The pilot environment was selected according to the results and with the residence time of the health care team and patients. Conclusion: was developed the computational model validated the pilot environment, generating a proposed model with architectural interventions aimed at the acoustic comfort of the health care team and patients. The environments surveyed did not have noise levels above 85 dB (A), proving that there is no risk to occupational health teams. However, the high levels of noise are responsible for stimulating or even trigger a variety of symptoms that affect the working capacity of the health team, in addition to increasing convalescence and impair the recovery of patients.

Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This work presents a study of the spectral dynamics characteristics of audio signals. More specifically, we aim at detecting regularities that can be modeled in typical domestic sounds, in order to classify them. Our starting point is the work of Sehili et al. [2], in which a household sounds classification system based on GMM is proposed. The Sehili system is reproduced in this work as a baseline system. Following the same protocol of experiments, a 73 % recognition rate is achieved. Afterwards, three sets of experiments are performed, arranged so that each new approach incorporates a new technique to highlight a different aspect of the spectral dynamics. The first technique is the insertion of the discrete gradient information of feature vectors, a strategy aimed at a local spectral dynamic analysis, and resultes in a perceptible increase in recognition rate. The next experiment is conducted with a HMM based classifier, in which the spectral dynamic should be encoded in state transition probability matrices. The tests with the HMM do not result in improved recognition rates. The last experiment is based on a features extraction method, proposed by the author, called Patterns of Energy Envelope per Band (PEEB). The PEEB is an extractor that highlight the signal spectral dynamics inside narrow bands. In domestic sounds recognition tests, the classification system based on a combination of PEEB, MFCC and GMM strategies resulted in a significant improvement over all other systems tested. We conclude, based on our results, that the spectral dynamics of the studied dataset plays an important role in the classification task. However, the approaches for spectral dynamic information extraction, studied in this work, are not definitive, for it is clear that they can be further developed. For example, in the case of PEEB, the recognition rate is strongly dependent on the sound class, suggesting more elaborate forms of fusion of PEEB and MFCC features for each class. / Este trabalho é um estudo da característica da dinâmica espectral em sinais sonoros, com vistas a encontrar as regularidades que podem ser modeladas em sons tipicamente domésticos, com o objetivo de classificá-los. O ponto de partida é o trabalho de Sehili et al. [1], no qual é proposto um sistema de classificação de sons domésticos baseado em GMM. O sistema de Sehili é reproduzido neste trabalho como marco zero na análise da dinâmica espectral, seguindo o mesmo roteiro dos experimentos. A partir daí, três conjuntos de experimentos são realizados, organizados de forma que, a cada novo experimento, uma técnica – que destaca um aspecto diferente da dinâmica espectral – seja incorporada. A primeira técnica analisada é a inserção da informação de gradiente discreto dos vetores de características, estratégia que representa uma análise de dinâmica espectral local e que resulta num aumento perceptível na taxa de classificação. O próximo experimento é realizado com um classificador baseado em HMM, no qual a informação de dinâmica espectral deve ser codificada na matriz de probabilidades de transição de estados do modelo. Os testes com o HMM não resultam em melhora na taxa de reconhecimento das classes de sons. O último experimento é baseado num extrator de características proposto pelo autor, chamado de Padrões de Envelopes de Energia por Banda (PEEB). O PEEB é um extrator que destaca os padrões de evolução espectro-temporais do sinais. Nos testes de reconhecimento de sons domésticos, o sistema de classificação baseado numa combinação das estratégias PEEB, MFCC e GMM resultam numa melhora significativa em relação a todos os outros sistemas testados. Conclui-se, com base nos resultados, que a dinâmica espectral dos sinais da base estudada é relevante à tarefa de classificação. No entanto, as maneiras de extração da informação de dinâmica espectral estudadas neste trabalho não são definitivas, pois ainda há muito espaço para desenvolvê-las. Por exemplo, no caso do PEEB, nota-se que a taxa de classificação fortemente é dependente da classe sonora, sugerindo formas mais elaboradas de fusão das características PEEB e MFCC para cada classe.

Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This work presents a study of the spectral dynamics characteristics of audio signals. More specifically, we aim at detecting regularities that can be modeled in typical domestic sounds, in order to classify them. Our starting point is the work of Sehili et al. [2], in which a household sounds classification system based on GMM is proposed. The Sehili system is reproduced in this work as a baseline system. Following the same protocol of experiments, a 73 % recognition rate is achieved. Afterwards, three sets of experiments are performed, arranged so that each new approach incorporates a new technique to highlight a different aspect of the spectral dynamics. The first technique is the insertion of the discrete gradient information of feature vectors, a strategy aimed at a local spectral dynamic analysis, and resultes in a perceptible increase in recognition rate. The next experiment is conducted with a HMM based classifier, in which the spectral dynamic should be encoded in state transition probability matrices. The tests with the HMM do not result in improved recognition rates. The last experiment is based on a features extraction method, proposed by the author, called Patterns of Energy Envelope per Band (PEEB). The PEEB is an extractor that highlight the signal spectral dynamics inside narrow bands. In domestic sounds recognition tests, the classification system based on a combination of PEEB, MFCC and GMM strategies resulted in a significant improvement over all other systems tested. We conclude, based on our results, that the spectral dynamics of the studied dataset plays an important role in the classification task. However, the approaches for spectral dynamic information extraction, studied in this work, are not definitive, for it is clear that they can be further developed. For example, in the case of PEEB, the recognition rate is strongly dependent on the sound class, suggesting more elaborate forms of fusion of PEEB and MFCC features for each class. / Este trabalho é um estudo da característica da dinâmica espectral em sinais sonoros, com vistas a encontrar as regularidades que podem ser modeladas em sons tipicamente domésticos, com o objetivo de classificá-los. O ponto de partida é o trabalho de Sehili et al. [1], no qual é proposto um sistema de classificação de sons domésticos baseado em GMM. O sistema de Sehili é reproduzido neste trabalho como marco zero na análise da dinâmica espectral, seguindo o mesmo roteiro dos experimentos. A partir daí, três conjuntos de experimentos são realizados, organizados de forma que, a cada novo experimento, uma técnica – que destaca um aspecto diferente da dinâmica espectral – seja incorporada. A primeira técnica analisada é a inserção da informação de gradiente discreto dos vetores de características, estratégia que representa uma análise de dinâmica espectral local e que resulta num aumento perceptível na taxa de classificação. O próximo experimento é realizado com um classificador baseado em HMM, no qual a informação de dinâmica espectral deve ser codificada na matriz de probabilidades de transição de estados do modelo. Os testes com o HMM não resultam em melhora na taxa de reconhecimento das classes de sons. O último experimento é baseado num extrator de características proposto pelo autor, chamado de Padrões de Envelopes de Energia por Banda (PEEB). O PEEB é um extrator que destaca os padrões de evolução espectro-temporais do sinais. Nos testes de reconhecimento de sons domésticos, o sistema de classificação baseado numa combinação das estratégias PEEB, MFCC e GMM resultam numa melhora significativa em relação a todos os outros sistemas testados. Conclui-se, com base nos resultados, que a dinâmica espectral dos sinais da base estudada é relevante à tarefa de classificação. No entanto, as maneiras de extração da informação de dinâmica espectral estudadas neste trabalho não são definitivas, pois ainda há muito espaço para desenvolvê-las. Por exemplo, no caso do PEEB, nota-se que a taxa de classificação fortemente é dependente da classe sonora, sugerindo formas mais elaboradas de fusão das características PEEB e MFCC para cada classe.