Introdução: A incidência de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) vem aumentando em todo o mundo. Estudos comprovam que o consumo de frutas, legumes e verduras (FLV) reduzem a incidência de DCNT na população Objetivo: Avaliar os determinantes do consumo de FLV em adultos residentes no município de São Paulo Metodologia: É um estudo transversal, abrangendo 1267 mulheres e 855 homens, com idade igual ou superior a 18 anos. A análise de regressão linear foi baseada no modelo hierárquico de fatores associados ao consumo de FLV. As variáveis foram agrupadas em categorias hierárquicas, abrangendo dos fatores distais aos proximais. Essas categorias foram, nessa ordem, sócio-demográfica, comportamental e de consumo alimentar. Resultados: Para ambos os sexos, verificou-se que as seguintes variáveis estavam diretamente associadas ao consumo de FLV: idade e anos de estudo, na categoria sócio-demográfica; prática de atividade física no lazer e ter feito dieta no último ano, na categoria comportamental e consumo de peixe na categoria de consumo alimentar. A densidade domiciliar mostrou-se inversamente associada ao consumo de FLV em ambos os sexos. Somente para as mulheres ser ou já ter sido casada foi diretamente associado ao consumo de FLV e ser fumante mostrou-se inversamente associado. O consumo de alimentos que indicam um padrão de consumo não saudável como açúcares e carne vermelha com gordura mostrou-se inversamente associado ao consumo de FLV em ambos os sexos. Conclusão: O consumo de FLV e seus determinantes são diferentes para homens e mulheres, sendo a maior freqüência de consumo ocorre no sexo feminino. / The burden of noncommunicable diseases (NCD) increases in the whole world. Studies prove that consumption do fruits and vegetables (FV) reduce the incidence of NTCD in the population. The present study aims to evaluate by telephones interviews the determinants of Fruit and vegetable's intake in adults living in São Paulo City. This is a cross-sectional study, ranging over 1267 women and 855 men, aged 18 years old or more. Multiple linear regression analysis was based on a hierarchical model of factors associated with FV intake. The variables were grouped into a hierarchy of categories, ranging from distal determinants to proximate ones. These categories included, in this order, socio-demographic, behavioral and food consumption. For both gender, we found that the following variables were directly associated with FV intake: age and years of study, in the socio-demographic category, physical activity in leisure time and have been on a diet in the last year, in the behavioral category and fish consumption in the nutritional category. The domiciliary density was inversely associated with FLV consumption for both genders. Only for women marital status was directly associated with FV intake and tobacco use were inversely associated. The dietary intake of food that indicates an unhealthy diet, like sugar and read meat with fat were inversely associated with FV intake for both gender. Consumption of FV and their determinants are different for man and women and the major consumption occurs with women.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3635755 bytes, checksum: b5b997989b5eac8d749ff8739618bcb2 (MD5) Previous issue date: 2009-02-17 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / This work investigates impacts of deforestation on the regional climatic changes of the Turvo Sujo River Basin, MG during the past 24 years. Landsat images of 1984, 1989, 2000 and 2008 were used to define the deforestation rate. Annual NDVI data ( Normalized Difference Vegetation Index ) for the period from 1984 to 2006 generated from NOAA satellites were used to generate deforestation tendency. This tendency was compared to temporal evolution of temperature and precipitation to investigate the impacts of deforestation on local climate changes. The results showed that vegetative area increased from 21.01% in 1984 to 24.00% in 1900, 29.56% in 2000 and 25.96% in 2008. It indicated that the studied basin was under reforestation during the years before 2000 which resulted a better climatic change but and deforestation and land degradation afterward. From the temporal evolution analysis, it was observed that NDVI was closed related to precipitation but inversely related to temperature. From the tendency analysis of NDVI, precipitation and temperature, it was observed that NDVI increased slightly from 6.60 to 6.64, precipitation from 1200 mm to 1220 mm and temperature from 19.6 °C to 20.5 °C. It is concluded that the time series of annual NDVI, generated from the NOAA satellites, provides us an important source to investigate the deforestation impacts on regional climatic changes as well as the reforestation effects on minimizing local climatic changes. It is suggested that suitable actions of reforestation and natural resources management should be taken to reverse the current tendency of temperature increase in the Basin. / Este trabalho investiga os impactos do desmatamento nas mudanças climáticas regionais da Bacia do Rio Turvo Sujo, localizada no estado de Minas Gerais, durante os últimos 24 anos. As imagens obtidas do sensor TM/Landsat referente aos anos de 1984, 1989, 2000 e 2008 foram usadas para calcular a taxa de desmatamento existente na área de estudo. Os dados de NDVI anuais ("Normalized Difference Vegetation Index ) referentes ao período de 1984 a 2006 gerados a partir do sensor NOAA/AVHRR foram empregados no cálculo da tendência de desmatamento. Esta tendência foi comparada a evolução temporal de temperatura e precipitação de forma a proporcionar uma análise dos impactos do desmatamento nas mudanças climáticas locais. Os resultados mostraram que a taxa do desmatamento foi reduzida e a área com cobertura vegetal aumentada de 21,01% em 1984 a 24,00% em 1989, 29.56% em 2000 diminuindo para 25.96% em 2008. Estes dados indicaram aumento do reflorestamento durante o período de 1984 a 2000 e uma tendência de desaceleração após 2000. Da análise da evolução temporal, foi observado que o NDVI relacionou-se diretamente com a precipitação, mas inversamente com a temperatura. Da análise de tendência do NDVI, da precipitação e da temperatura, foi observado que NDVI aumentou ligeiramente de 6.60 a 6.64, a precipitação de 1200 mm para 1220 mm e a temperatura de 19.6 °C para 20.5 °C. Concluiu-se que as séries temporais da média anual de NDVI geradas a partir do satélite NOAA provêem uma importante fonte de investigação dos impactos de desmatamento nas mudanças climáticas regionais como também o reflorestamento minimiza as mudanças climáticas locais. É sugerido que haja melhor administração dos recursos naturais e implantação de novas áreas de reflorestamento de forma a inverter a tendência atual de aumento da temperatura na na Bacia.

Os recursos hídricos representam para a sociedade e o meio ambiente um papel de suma importância. Em termos de sociedade relacionamos os múltiplos usos que se fazem destes, sem esquecer que o principal uso é para o consumo e abastecimento das necessidades primárias. Já em termos de meio ambiente sabemos que são os pilares para o suporte e desenvolvimento da biodiversidade e produção de biomassa na terra. A destinação dos resíduos industriais é uma preocupação na atualidade, e mesmo das indústrias sendo obrigadas a tratar seus resíduos antes de despejá-los nos corpos hídricos, não o estão executando com eficiência. Uma das razões que levam a esta situação é a falta de conhecimento dos efeitos que seus resíduos podem ocasionar, deixando-os em um segundo plano, e o orçamento elevado que se requer para investir em uma estação de tratamento de efluentes, considerando não somente a construção, mas também a demanda que exige a sua manutenção. Cada vez mais a integração dos métodos geoestatísticos, Sensoriamento Remoto e SIG, está sendo utilizado para estudos de contaminação ambiental. Suas vantagens e grande variedade de ferramentas permitem um primeiro acesso qualificado a todas essas questões e informações que são onerosas e às vezes desconhecidas. Indo ao encontro da busca de soluções para esta problemática e, através da técnica de análise de componentes principais, se estabeleceu uma ferramenta adequada para diagnóstico da distribuição espacial de concentração de potencial poluidor dos efluentes industriais, tendo como área de estudo a bacia hidrográfica Taquari-Antas. Um total de 393 indústrias foram classificadas em 24 setores. O potencial poluidor de Metais da água (MA), Tóxicos da água (TA), Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO) e Sólidos em Suspensão Totais (SST) para o meio aquático foi estimado através da metodologia The Industrial Pollution Projection System (IPPS). Foram gerados valores para as concentrações dos poluentes para cada mês do ano, utilizando uma série histórica de 26 anos das vazões na bacia. Os padrões temporais para as concentrações mensais foram verificados por meio de testes estatísticos dos modelos ANOVA e testes TukeyHSD, para cada tipo de poluente. A principal tendência temporal encontrada para os quatro tipos de poluentes são a transição do outono para o inverno, onde há uma grande queda dos valores de concentração devido ao aumento da vazão dos rios (época de cheia). Da primavera para o outono os valores vão crescendo novamente até se tornarem os maiores. Na sequência foram gerados mapas de contorno para o potencial poluidor estimado e concentrações mensais além de mapas de classificação das áreas da bacia segundo a legislação do CONAMA. / The water resources represent an important roll for society and the environment. In terms of society we relate the multiple uses that are made of them, without forgetting that their main use is for consumption and supply of primary needs. On the environmental side we know that they are the pillar for the support and development of biodiversity and production of biomass on earth. The destination of the industrial residues are a concern today, despite the industries being obliged to treat their waste before disposing them into any body of water, it’s not being done efficiently. Some of the reasons that lead to this situation are the lack of knowledge of the effects that may result from their residues, pushing them aside. Another reason is the elevated budget required to invest in an industrial wastewater treatment station (ETI), considering not only construction but also the demand that requires its maintenance. Increasingly, the integration of geostatistic methods, Remote Sensing and GIS are being used for environmental contamination studies. Its advantages and wide variety of tools allow an initial quality access to all these matters and information that are costly and sometimes unknown. Seeking solutions of this issue and, through the principal component analysis technique, it has established a suitable tool for the diagnosis of spatial concentration distribution of industrial effluents emissions, having as the subject of study the Taquari-Antas watershed. A total of 393 industries were classified into 24 sectors. Water metals pollution potential (MA), Water Toxics (TA), Biochemical Oxygen Demand (BOD) and Total Suspended Solids (TSS) to water were estimated by The Industrial Pollution Projection System (IPPS) methodology. Values were generated for concentrations of pollutants for each month of the year, using a historical series of 26 years of stream flow in the watershed. The temporal patterns for monthly concentrations were verified by means of statistical tests of ANOVA models and TukeyHSD tests for each type of pollutant. The main temporal trends found for the four types of pollutants are the autumn transition to winter, where there is a decrease of concentration values due to increased river flows (flood season). From spring to autumn the values will grow again till becoming the highest. Following the temporal trends were generated contour maps for estimated pollution potential and monthly concentrations as well as areas of classification maps of the watershed according to CONAMA legislation.

A presente dissertação aborda a otimização de processos industriais através da utilização de projeto de experimentos. Em experimentos planejados, variáveis de respostas são usualmente consideradas como normalmente distribuídas. No entanto, em algumas situações, tal suposição é violada; por exemplo, quando respostas expressam contagens, podendo assumir somente valores inteiros e não-negativos. Nesses casos, é mais provável que as respostas sigam uma distribuição de Poisson e, em sua modelagem, deve-se utilizar os modelos lineares generalizados (MLG), adequados para respostas da chamada família exponencial, à qual pertence a distribuição de Poisson. Se ainda persiste a dúvida quanto ao comportamento das respostas, o modelo de quase-verossimilhança também é uma alternativa possível. Esta dissertação apresenta a reanálise de um experimento, apresentado em Arriba (2005), onde algumas respostas são categóricas. Na análise original do experimento, respostas categóricas foram modeladas através de regressão dos mínimos quadrados ordinários, desconsiderando a violação do pressuposto de normalidade das respostas. Na reanálise aqui apresentada, as variáveis são corretamente abordadas usando-se os modelos lineares generalizados. Como o objetivo do trabalho de Arriba (2005) era a otimização de um processo descrito por múltiplas respostas, comparam-se os resultados da otimização mediante as duas estratégias de modelagem das respostas, além de se propor um método alternativo, mais simplificado, de otimização experimental. / This dissertation deals with the optimization of industrial processes using Design of Experiments. In designed experiments, response variables are often considered as normally distributed. However, in some situations, such assumption is violated; for example, when responses express counts, and only non-negative integers numbers may come up as outcomes. In these cases, it is likely that responses follow a Poisson distribution which is then modeled by generalized linear models (GLM), since such distribution is a member of the exponential family. If a question still holds on the responses behavior, their modeling through the quasi-likelihood method is another option that should be considered. This dissertation analyses an experiment performed by Arriba (2005), where some responses are of categorical nature. In the original analysis presented by Arriba (2005), categorical responses were modeled using ordinary least squares regression, violating the normality assumption associated with that method. In the analysis presented here, variables are appropriately modeled using GLM. Since the objective in Arriba (2005) was optimizing a multiresponse process, results from the two optimization processes are compared. In addition, an alternative experimental optimization method, simpler than the one in Arriba (2005), is also presented.

A presente dissertação aborda a otimização de processos industriais através da utilização de projeto de experimentos. Em experimentos planejados, variáveis de respostas são usualmente consideradas como normalmente distribuídas. No entanto, em algumas situações, tal suposição é violada; por exemplo, quando respostas expressam contagens, podendo assumir somente valores inteiros e não-negativos. Nesses casos, é mais provável que as respostas sigam uma distribuição de Poisson e, em sua modelagem, deve-se utilizar os modelos lineares generalizados (MLG), adequados para respostas da chamada família exponencial, à qual pertence a distribuição de Poisson. Se ainda persiste a dúvida quanto ao comportamento das respostas, o modelo de quase-verossimilhança também é uma alternativa possível. Esta dissertação apresenta a reanálise de um experimento, apresentado em Arriba (2005), onde algumas respostas são categóricas. Na análise original do experimento, respostas categóricas foram modeladas através de regressão dos mínimos quadrados ordinários, desconsiderando a violação do pressuposto de normalidade das respostas. Na reanálise aqui apresentada, as variáveis são corretamente abordadas usando-se os modelos lineares generalizados. Como o objetivo do trabalho de Arriba (2005) era a otimização de um processo descrito por múltiplas respostas, comparam-se os resultados da otimização mediante as duas estratégias de modelagem das respostas, além de se propor um método alternativo, mais simplificado, de otimização experimental. / This dissertation deals with the optimization of industrial processes using Design of Experiments. In designed experiments, response variables are often considered as normally distributed. However, in some situations, such assumption is violated; for example, when responses express counts, and only non-negative integers numbers may come up as outcomes. In these cases, it is likely that responses follow a Poisson distribution which is then modeled by generalized linear models (GLM), since such distribution is a member of the exponential family. If a question still holds on the responses behavior, their modeling through the quasi-likelihood method is another option that should be considered. This dissertation analyses an experiment performed by Arriba (2005), where some responses are of categorical nature. In the original analysis presented by Arriba (2005), categorical responses were modeled using ordinary least squares regression, violating the normality assumption associated with that method. In the analysis presented here, variables are appropriately modeled using GLM. Since the objective in Arriba (2005) was optimizing a multiresponse process, results from the two optimization processes are compared. In addition, an alternative experimental optimization method, simpler than the one in Arriba (2005), is also presented.

A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros. / This work presents a methodology for credit risk prediction, comparing the performance of three statistical techniques used in the prediction process: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (entitled PRC Model) embraces six steps: (i) population definition, (ii) sampling, (iii) preliminary analysis, (iv) model development, (v) model selection and (vi) implementation steps. The PRC Model was applied to a sample of 17,005 customers from an organization, which manages his own credit system and controls a pool of drugstores. The results show the superiority of neural networks over the other two techniques. This was expected due to the non-linear approach of the neural network when dealing with the explanatory variables. Considering the neural network model and the annual sales due to customers included on this study, the use of the proposed methodology indicates a 65% potential profits.

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-14T16:43:14Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1568531 bytes, checksum: c142034eeea62c07b0878f60d48b4402 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-14T16:43:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1568531 bytes, checksum: c142034eeea62c07b0878f60d48b4402 (MD5) Previous issue date: 2004-07-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Os dados deste estudo − provenientes do rebanho do setor de caprinocultura da Universidade Federal de Viçosa − foram utilizados com os objetivos de comparar modelos estatísticos que proporcionem ajuste para curva de lactação; determinar fatores de meio que interferem no formato da curva e, conseqüentemente, na produção; e estimar parâmetros genéticos, como herdabilidade e repetibilidade, da produção de leite. A consistência dos dados fundamentou-se na exclusão de lactações em que o primeiro controle só foi efetuado em tempo igual ou superior a 35 dias após o parto. Intervalos sem controle de leite foram permitidos em no máximo 21 dias, que corresponde a praticamente três ausências na pesagem do leite. Lactações muito curtas (abaixo de 80 dias) e superiores à quarta, por não representarem uma fração significativa no conjunto de dados, não foram consideradas. Após a triagem, foram utilizados 23.502 registros de produção de leite no estudo. Dentre os modelos estudados, o proposto por Nelder (1966) foi o que melhor se ajustou à curva de lactação para os animais avaliados. Este modelo obteve as menores estimativas de desvio residual médio (DMA) e a menor dispersão no gráfico de resíduos. A definição de pelo menos dois critérios na escolha dos modelos foi fundamental, tendo em vista a proximidade das estimativas para cada equação, com falsa indicação de ajuste para alguns modelos. Verificaram-se também diferenças nos parâmetros do modelo escolhido para as diferentes lactações e raças, porém a utilização de uma única curva estimada garante maior facilidade na avaliação produtiva, apesar do erro decorrente dessa extrapolação. Não houve influência de raça sobre a produção de leite e seus constituintes, sugerindo igualdade produtiva entre os animais Saanen e Alpinos nas condições estudadas. A idade ao parto, o mês de parto, o ano de parto e o número de crias interferiram significativamente na produção total de leite e na maioria de seus constituintes. Houve tendência de maior produtividade para os primeiros meses do ano (Jan. - Jun.), tanto para produção quanto para porcentagem de gordura, proteína, extrato seco (ES) e lactose, possivelmente pelas condições de umidade e temperatura mais amenas nessa época do ano. Foi encontrada herdabilidade de 0,47 para produção total de leite, indicando a possibilidade da seleção individual para essa característica. O elevado valor para repetibilidade de 0,61 reforça a existência de alta correlação entre lactações do mesmo animal. Os constituintes do leite tiveram valores de herdabilidade muito baixos, demonstrando a necessidade de teste de progênie para incremento dessas características em seleções direcionadas. / The data of this study were used with the objectives of comparing thirteen statistical models to provide adjustment for lactation curve; to determine factors of environment that interfere in the format of the curve and, as a consequence, on milk yield; and to estimate genetic parameters such as herdability and repetibility of milk production. The consistency of data was based on the exclusion of lactations in which the first measurement was taken after 35 days post partum. A 21 day interval between registers, corresponding to three absence of milk yield, was accepted as normal, otherwise lactations was excluded. Two other criteria were used to exclude data that is lactation curve lower than 80 days or order of lactation greater than 4. A 23,502 registers of milk yield was considered from goat herd of the Federal University of Viçosa. To define the model of choice four criteria were used named the dispersion of graph of residue, the average of deviation of residues, the correlation coefficient and the visual appraisal of curve based on comparison between estimated and observed data. At least two of those cited criteria were used to define the model. Among models studied, that proposed by Nelder (1966) produced the best adjustment of lactation curve. Parameters of model used to describe lactation curve, were different for both breed and order of lactation. It is suggested that by using only one equation to define the lactation curve may facilitate data evaluation despite drawbacks cause by extrapolation. No difference was found between breed xiiifor milk production and components, suggesting similar productive potencial between the Saanen and Alpine breed used for this study. The variables, age, month, year and type of kidding (simple or multiple), had significant interference in both milk production and composition. It was observed a tendency of higher milk yield and composition for the months of January to June. It is suggested that the existence of more favorable environmental conditions at that time of year have caused better animal response. A herdability of 0.47 for total milk production, indicates the possibility of individual selection for the trait. The high value for repetibility of 0.61 showed the existence of high correlation among lactations for the same animal. Very low values for herdability were found for milk components, demonstrating the need of progenie test to increase those trait in directioning selection.

Desenvolvemos dois modelos estatísticos para água, nos quais diferentes aspectos de sua estrutura são considerados. O modelo geométrico permite diferentes números de coordenação. Em uma aproximação de campo médio mostramos que sob pressão o modelo apresenta linha de coexistência entre fases de baixa e alta densidade, e ponto crítico. A entropia das ligações de hidrogênio tem papel fundamental na definição da inclinação da linha de coexistência. O comportamento do modelo pode estar realcionado como segundo ponto crítico da água super resfriada e com transições líquido-líquido em geral.O modelo da água quadrada é uma versão térmica do modelo do gelo, no qual considera-se a direcionalidade das ligações de hidrogênio. O modelo foi estudado na rede de Bethe e através de simulações de Monte Carlo em três situações diferentes: para a água pura e na presença de solutos polares e apolares. A água quadrada pura não apresenta transição de fase. No modelo para solvente com solutos apolares, medidas de frequência relativa de ligações e do tempo de correlação mostram que o modelo apresenta estruturação da camada de hidratação. Medidas de correlação temporal no modelo de Ising mostram comportamento oposto. Em um estudo preliminar para uma solução com solutos que realizam ligações de hidrogênio não conseguimos encontrar diagramas de coexistência com círculo fechado, para o conjunto de parâmetros utilizados, possivelmente devido à ausência de buracos. / We have developed two statistical models for water in which different features of water structure are considered. In the geometrical model different coordination numbers are present and the model allows for translational disorder. A mean-field treatment shows that under pressure the model exhibits phases of different densities and a coexistence line ending in a critical point. Entropy of the hydrogen network plays an essential role in defining the slope of the coexistence line. The model behavior might be related with the second critical point in supercooled water and to liquid-liquid transitions in general. The square water model is a thermal version of the ice model, and takes into account the directionality of the hydrogen bonds. The model was studied on a Bethe lattice and through Monte Carlo simulations, for three different situations: as pure water and in the presence of polar and apolar solutes. Pure square water does not present a phase transition. In the presence of apolar solutes, first shell square water presents ordering, as shown from comparison of relative frequency of bonds, as well as from study of time correlations. The latter was shown to present opposite behavior in case of an Ising system. In a preliminary study for a solution of hydrogen bonding solutes we were unable to find a closed loop for the sets of parameters chosen. Vacancies might need to be included.

As informações ambientais são o resultado de uma complexa interação entre as condições dos ambientes natural e antropogênico. Sobre os processos envolvidos, na maioria das vezes há pouca ou nenhuma informação e, freqüentemente há carência de dados. Face a esta problemática o emprego de uma técnica que minimize a necessidade de tais dados, que não tenha restrições operacionais para a execução dos cálculos ou ainda que possa ser aplicada quando não há muito conhecimento sobre o equacionamento do problema, presponta como uma alternativa estratégica para a interpretação das informações ambientais. As técnicas de Inteligência Artificial lidam com estas restrições e, face aos recursos de software [aplicativos] e hardware [máquinas] hoje disponíveis, tiveram suas aplicações viabilizadas em diversas áreas. Neste trabalho conceituamos além das Redes Neurais, os Sistemas Fuzzy [Nebulosos] e sua lógica específica, os Algoritmos Genéticos - seu fundamento e aplicações - e finalizando, os Sistemas Neuro-Fuzzy. As principais Técnicas Estatísticas utilizadas em recentes trabalhos para a interpretação de dados são listadas e, sempre que necessário, são conceituadas. Apresentamos as Redes Neurais Artificiais não só como uma alternativa às Técnicas Estatísticas e outras abordagens, mas sim na complementação destas no trabalho de análise de dados. O emprego de ambas as técnicas no equacionamento dos problemas na área ambiental, como mostramos, garante os melhores resultados. vi Nas Ciências Atmosféricas apresentamos aplicações de Redes Neurais contemplando: o processo de reconhecimento de partículas, a identificação de partículas e de fontes de poluição atmosférica, no Balanço Químico de Massas, na interpretação de dados, na previsão de concentrações de poluentes e na análise de riscos à saúde. Os resultados das aplicações evidenciam o grande potencial que a técnica de Redes Neurais oferece para esta ciência. Face as características de distribuição espacial e temporal da poluição do ar pesquisamos e encontramos uma topologia de Rede Neural que se ajusta ao objetivo de previsão das concentrações horárias do monóxido de carbono na a cidade de São Paulo. Uma proposta de Sistema Inteligente baseado na teoria dos sistemas Fuzzy-Neurais também é apresentada para o mesmo problema. Uma relação dos aplicativos comerciais disponíveis no mercado para trabalhar com esta tecnologia é apresentada ao final. / Neural Networks techniques are presented in an Artificial Intelligence context including: Fuzzy Systems, Genetic Algorithms and Neuro-Fuzzy Systems. The Neural Networks topologies and the learning procedures are presented too. The approach we used to introduce the concepts was to show the similarities with the Natural Neuron. We selected and presented some usual Statistical Techniques currently used in air pollution data analysis and, always if it is available, a comparison with the Artificial Neural Networks. We observed that almost always the Neural Network offers better results than other approaches, but when both techniques are used, one complement another. We selected Neural Networks applications in air pollution including: particle identification process, particle and atmospheric pollution source identification, Chemical Mass Balance techniques, data analysis and interpretation, forecasting of atmospheric pollutant concentrations and health risk analysis. The Multilayer perceptron is the most common topology applied. The air pollution problem is spatio-temporal and a Neural Network topology, that take it into account, is suggested to forecast carbon monoxide concentrations at São Paulo City, Brazil. A Fuzzy-Neuro system to predict carbon monoxide critical episodes is proposed too. A list of commercial software available to work with this technology is presented to encourage future applications.

INTRODUÇÃO: O status axilar é o fator prognóstico mais importante em câncer de mama. A biópsia de linfonodo sentinela (BLS) tornou-se o procedimento padrão no estadiamento axilar em pacientes com axila clinicamente negativa. O procedimento recomendado para pacientes com metástase em linfonodo sentinela (LS) inclui a linfadenectomia axilar completa (LAC). Porém questiona-se a necessidade da LAC em todos os pacientes com metástase em LS (MLS), particularmente naqueles com baixo risco de metástase em linfonodos axilares adicionais (Não-LS). Estimar de forma precisa a probabilidade de MLS e metástase em Não-LS (MNão-LS) pode auxiliar em muito o processo de decisão terapêutica. Os dados publicados referentes aos fatores preditivos de MLS e MNão-LS são de certa forma escassos. A forma de como esses dados são apresentados – geralmente expressos como razão de chance (odds-ratio) – dificulta o cálculo de probabilidade de MLS ou MNão-LS para um paciente em específico. Nesta tese, dois modelos de previsão computadorizados de fácil utilização foram desenvolvidos, utilizando-se um grande número de casos, para facilitar o cálculo de probabilidade de MLS e MNão-LS. MÉTODOS: Todos os dados clínico-patológicos foram coletados do banco de dados prospectivo de LS do Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), Nova York, EUA. Os projetos de desenvolvimento de ambos os modelos foram aprovados pelo Institutional Review Board do MSKCC. Dois modelos foram desenvolvidos: Modelo de MLS (Modelo LS) e Modelo de metástase em Não-LS (Modelo Não-LS). No Modelo LS, os achados clínico-patológicos de 4.115 procedimentos subseqüentes de BLS (amostra de modelagem) foram submetidos à análise de regressão logística multivariada para se criar um modelo de previsão de MLS. Um software baseado nesse modelo foi desenvolvido utilizando-se as variáveis: idade, tamanho do tumor, tipo histológico, invasão vásculo-linfática (IVL), localização do tumor e multifocalidade. Esse modelo foi validado em uma amostra distinta (amostra de validação) com 1.792 BLSs subseqüentes. No Modelo Não-LS, os achados patológicos do tumor primário e das MLS, obtidas de 702 procedimentos de BLS (amostra de modelagem) em pacientes submetidos à LAC, foram submetidos à análise de regressão logística multivariada para se criar um modelo de previsão de MNão-LS. Um nomograma e um software baseados nesse modelo foram desenvolvidos utilizando-se as variáveis: tamanho do tumor, tipo histológico, grau nuclear, IVL, multifocalidade, receptor de estrógeno, método de detecção da MLS, número de LS positivos, número de LS negativos. Esse modelo foi validado em uma amostra distinta (amostra de validação) com 373 casos subseqüentes. RESULTADOS: O software do Modelo LS na amostra de modelagem mostrou-se adequado, com a área sob a curva de características operacionais (ROC) de 0,76. Quando aplicado na amostra de validação, o Modelo LS também previu de forma acurada as probabilidades de MLS (ROC = 0,76). O software e o nomograma do Modelo Não-LS na amostra de modelagem apresentaram uma área ob a curva ROC de 0,76 e, na amostra de validação, 0,77. CONCLUSÕES: Dois softwares de fácil utilização foram desenvolvidos, utilizando-se informações comumente disponíveis pelo cirurgião para calcular para o paciente a probabilidade de MLS e MNão-LS de forma precisa, fácil e individualizada. O software do Modelo LS não deve ser utilizado, porém, para se evitar a BLS. Para download dos softawares clique em: <A HREF="http://www.mastologia.com" TARGET="_BLANK">www.mastologia.com . / INTRODUCTION: Axillary lymph node status is the most significant prognostic factor in breast cancer. Sentinel lymph node biopsy (SLNB) has become the standard of care as the axillary staging procedure in clinically node negative patients. The standard procedure for patients with sentinel lymph node (SLN) metastasis includes complete axillary lymph node dissection (ALND). However, many experts question the need for complete ALND in every patient with detectable SLN metastases, particularly those perceived to have a low risk of additional lymph node (Non-SLN) metastasis. Accurate estimates of the likelihood of SLN metastases and additional disease in the axilla could greatly assist in decision-making treatment. The published data on predictive factors for SLN and Non-SLN metastases is somewhat scarce. It is also difficult to apply these data – usually expressed as odds ratio – to calculate the probability of SLN or Non-SLN metastases for a specific patient. In this thesis, two user-friendly computerized prediction models based on large datasets were developed, to assist the prediction of the presence of SLN and Non-SLN metastases. METHODS: All clinical and pathological data were collected from the prospective SLN database of Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), New York, USA. The development projects of both models were approved by the Institutional Review Board of MSKCC. Two models were developed: Model for predicting SLN metastases (SLN Model) and Model for predicting Non-SLN metastases (Non-SLN Model). In the SLN Model, clinical and pathological features of 4,115 sequential SLNB procedures (modeling sample) were assessed with multivariable logistic regression to predict the presence SLN metastases. A software based on the logistic regression model was created using age, tumor size, tumor type, lymphovascular invasion, tumor location and multifocality. This model was subsequently applied to another set of 1,792 sequential SLNBs (validation sample). In the Non-SLN Model, pathological features of the primary tumor and SLN metastases, identified in 702 SLNBs (modeling sample) on patients who underwent complete ALND, were assessed with multivariable logistic regression to predict the presence of additional disease in the Non-SLNs of these patients. A nomogram and a software were created using tumor size, tumor type and nuclear grade, lymphovascular invasion, multifocality, and estrogen-receptor status of the primary tumor; method of detection of SLN metastases; number of positive SLNs; and number of negative SLNs. This model was subsequently applied to another set of sequential 373 procedures (validation sample). RESULTS: The software of the SLN Model for the modeling sample was accurate and discriminating, with an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of 0.76. When applied to the validation sample, the SLN-Model accurately predicted likelihood of SLN metastases (ROC = 0.76). The software and nomogram of the Non-SLN Model was also accurately predicted likelihood of Non-SLN metastases, with an area under ROC curve of 0.76 for the modeling sample, and 0.77 for the validation sample. CONCLUSION: Two user-friendly softwares were developed, using information commonly available to the surgeon to easily and accurately calculate the likelihood of having SLN metastases or additional, Non-SLN metastases for individual patients. However, the software of the SLN Model should not be used to avoid SLNB. Click on <A HREF="http://www.mastologia.com" TARGET="_BLANK">www.mastologia.com to download these softwares.