Predição de Links é uma área de pesquisa importante no contexto de Análise de Redes Sociais tendo em vista que predizer sua evolução é um mecanismo útil para melhorar e propiciar a comunicação entre usuários. Nas redes de coautoria isso pode ser utilizado para recomendação de usuários com interesses de pesquisa comuns. Este trabalho propõe um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria, sendo considerada a definição de métodos para as seguintes tarefas identificadas: seleção de dados, determinação de novos links e avaliação dos resultados. Para seleção de dados definiu-se um sensor fuzzy baseado em atributos dos nós. O uso de composições fuzzy foi considerado para determinação de novos links _ponderados_ entre dois autores, adotando-se não apenas atributos dos nós, mas também a combinação de atributos de outros links observados. O link ponderado é denominado _qualidade da relação_ e é obtido pelo uso de propriedades estruturais da rede. Para avaliação dos resultados foi proposta a curva ROC fuzzy, que permite explorar os pesos dos links não apenas para ordenação dos exemplos. / Link prediction is an important research line in the Social Network Analysis context, as predicting the evolution of such nets is a useful mechanism to improve and encourage communication among users. In co-authorship networks, it can be used for recommending users with common research interests. This work proposes a systematic process based on non-dichotomic metrics for evaluation of link prediction in co-authorship networks considering the definition of methods for the following tasks: data selection, new link determination and result evaluation. Fuzzy sensor based on node attributes is adopted for data selection. Fuzzy compositions are used to predict new link weights between two authors, adopting not only attributes nodes, but also the combination of attributes of other observed links. The link weight called _relation quality_ is obtained by using structural features of the social network. The fuzzy roc curve is used for results evaluation, allowing us to consider the weights of the links and not only the ordering of examples.

Orientador: Otavio Rodrigues Machado Neto / Banca: João Ricardo Rebouças Dorea / Banca: Guilherme Luis Pereira / Resumo: O trabalho foi dividido em dois estudos. No estudo 1, objetivou-se predizer o peso corporal (PC) e o ganho médio diário (GMD) de bovinos Nelore por meio de imagens tridimensionais e comparar quatro modelos de predição: Regressão Linear Múltipla (RLM), Regressão LASSO (LASSO), Partial Least Squares (PLS) e Artificial Neural Networks (ANN). Foram coletadas 234 imagens de bovinos Nelore. As coletas de dados foram realizadas em quatro fases da ao longo da vida do animal: Desmame aos 244 dias de idade e 202,3 kg (± 27,1), Recria aos 457 dias de idade e 213,9 kg (± 25,1), Inicio da Terminação aos 590 dias de idade e 334,5 kg (± 29,2) e Final da Terminação aos 763 dias de idade e 449,5 kg (± 47,5). Nas três primeiras fases foram coletadas imagens de 62 bovinos Nelore, enquanto que na última fase apenas 48 imagens foram coletadas. O GMD foi medido: 1: Desmama - Recria, 2: Desmama - Inicio da Terminação, 3: Desmama - Final da Terminação, 4: Recria - Inicio da Terminacao, 5: Recria - Final da Terminação e 6: Inicio da Terminação - Final da Terminação. No estudo 2, quatrocentas e cinquenta imagens de bovinos Nelore foram coletadas em quatro experimentos para predição de PC e peso de carcaça quente (PCQ). Quatro conjuntos experimentais foram considerados: Set 1 inclui os experimentos 1, 2 e 3 para treinamento e experimento 4 para validação; Set 2 inclui os experimentos 1, 2 e 4 para treinamento e experimento 3 para validação; Set 3 inclui os experimentos 1, 3 e 4 para treinamento e exper... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The work was divided in two studies. The objective of this study was to predict the body weight (BW) and the average daily gain (ADG) of Nellore cattle by 3-D images and to compare four prediction models: Multiple Linear Regression (MLR), LASSO Regression, Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN). A total of 234 images of bovine Nellore were collected. Data collection was performed in four stages throughout the life of the animal: Weaning at 244 days of age and 202.3 kg (± 27.1), Stocker at 457 days of age and 213.9 kg (± 25.1), Initial of Termination at 590 days of age and 334.5 kg (± 29.2) and Finish of Termination at 763 days of age and 449.5 kg (± 47.5). In the first three phases images of 62 Nellore cattle were collected, while in the last phase only 48 images were collected. The ADG was measured: 1: Weaning - Stocker, 2: Weaning - Initial of Termination, 3: Weaning - Finish of Termination, 4: Stocker - Initial of Termination, 5: Stocker - Finish of Termination and 6: Initial of Termination - Final of Termination. In study 2, four hundred and fifty images of Nellore cattle were collected in four experiments for prediction of BW and hot carcass weight (HCW). Four experimental sets were considered: Set 1 includes experiments 1, 2 and 3 for training and experiment 4 for validation; Set 2 includes experiments 1, 2 and 4 for training and experiment 3 for validation; Set 3 includes experiments 1, 3 and 4 for training and experiment 2 for validation; Set... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Introdução: O impacto da doença renal na saúde é alto para os pacientes e para os serviços de saúde em todo o mundo, e a triagem para doença renal crônica (DRC) tem sido cada vez mais defendida. Estudos de base populacional referentes à prevalência da DRC na comunidade são limitados. Objetivos: Estudamos prospectivamente se a estratificação pelos valores do SCORED registrados poderá ser útil para identificar indivíduos que estão em alto risco de ter doença renal crônica em uma amostra da população geral e comparamos com os métodos de diagnósticos convencionais para DRC. Casuística e métodos: A freqüência de indivíduos com alto risco para a DRC foi determinada utilizando um estudo transversal de 873 indivíduos adultos em Palmas, Tocantins, Brasil. Os indivíduos entrevistados foram selecionados aleatoriamente através de um método estratificado por conglomerados. Idade, sexo e raça foram semelhantes à população urbana de Palmas. DRC foi definida através do ritmo de filtração glomerular estimado (RFGe) <60 ml/min/1.73 m2. Resultados: Um RFGe <60 ml/min/ 1.73 m2 estava presente em 46 (5,3%) dos participantes estudados. O risco de ter doença renal crônica foi maior em mulheres que em homens, e aumentou com a idade de 2,7% no grupo de 18-44 anos de idade para 19,0% naqueles com 65 anos de idade ou mais. As freqüências da DRC nos estágios 3, 4 e 5 foram de 4,8%, 0,5% e 0%, respectivamente. Os valores do SCORED incluíram 224 (25,7%) indivíduos com altos valores ( 4), e 649 (74,3%) indivíduos com baixos valores. Indivíduos com maiores valores na pontuação do SCORED tiveram um risco significativamente maior de ter doença renal crônica em comparação com aqueles que tinham menores valores pontuados (12,9% vs 2,6%, 2 = 35,58, p <0,001). A sensibilidade para prever DRC por esse modelo foi de 63% e a especificidade foi de 76%, o valor preditivo positivo foi de 13%, enquanto o valor preditivo negativo foi de 76%. Conclusão: Valores elevados do SCORED foram associados a um risco maior de ter doença renal crônica em uma amostra da população geral. Esta ferramenta simples de triagem foi uma ferramenta útil para identificar indivíduos de alto risco para DRC / Background and objective: The health burden of renal disease is high for patients and health services worldwide, and screening for chronic kidney disease (CKD) has been increasingly advocated. Population-based studies relating to the prevalence of CKD in the community are limited. We prospective studied whether stratification by SCORED values could be useful to identify subjects who are at high-risk for having CKD in a general population-based sampling. Design, participants & methods: The frequency of individuals at high-risk for CKD was determined using a cross-sectional study of 873 adult households in Palmas, Brazil, randomly selected using a stratified, cluster method. Age, gender, and race were similar to the entire Palmas´ urban population. Results: An estimated GFR <60 ml/min/1.73 m2 was present in 46 (5.3%) of participants studied, and the risk for having CKD was greater in women than in men, and it increased with age from 2.7% in the 18 to 44 yr age group to 19.0% in those 65 yr of age older. The frequencies of CKD Stage 3, 4 and 5 were 4.8%, 0.5% and 0%, respectively. SCORED values included 224 (25.7%) patients with high SCORED values (4), and 649 (74.3%) subjects with low SCORED values. Subjects with higher SCORED values were at a significantly higher risk of having CKD compared with those who had lower SCORED values (12.9% vs 2.6%, 2 = 35.58; p <0.001). The sensivity for predicting CKD by SCORED model was 63% and the specificity was 76%; the positive predictive value was 13%, whereas the negative predictive value was 76%. Conclusion: High SCORED values were associated with a higher risk for having CKD in a general population-based sampling. This simple screening tool was a useful tool to identify individuals at high-risk for CKD

A área de dinâmica de aeronaves atingiu um alto nível de desenvolvimento e devido à crescente disponibilidade de computadores cada vez mais rápidos e com maior capacidade de processamento; a aplicação de técnicas numéricas de identificação nesta área também teve grande avanço. Este trabalho apresenta uma metodologia para predição de respostas de aeronaves dentro de envelopes de vôo pré-estabelecidos usando redes neurais recorrentes e uma metodologia para estimação das suas derivadas aerodinâmicas usando redes neurais feedforward. Para obter os conjuntos de dados para treinar as redes neurais, foi implementado um modelo não linear de dinâmica de vôo e simulado o comportamento de uma aeronave de combate em nove pontos de um envelope de vôo. Foram usadas as respostas simuladas correspondentes a quatro pontos para treinar a rede neural e depois disto, esta capturou satisfatoriamente a dinâmica da aeronave, identificando com grande sucesso as respostas do movimento longitudinal da aeronave por todo o envelope de vôo considerado. Após a simulação e identificação das respostas da aeronave dentro do envelope de vôo, é apresentada a resolução do problema inverso, ou seja, usando velocidades escalares e angulares da aeronave juntamente com seus dados geométricos como entradas para a rede neural feedforward, é obtido um modelo neural estimador de derivadas aerodinâmicas. Para mostrar a capacidade deste modelo neural estimador, este é aplicado na estimação das derivadas da aeronave simulada e também aplicado na estimação das derivadas aerodinâmicas da aeronave militar a jato Xavante AT-26 da Força Aérea Brasileira. Estas metodologias propostas reduzem custo de obtenção das derivadas aerodinâmicas e mostram a eficácia das redes neurais em estimar as respostas de aeronaves dentre de um envelope de vôo pré-definido. / The area of aircraft dynamics has reached a high level of development and due to the increasing availability of computers continuously faster and with bigger processing capacity, the application of numerical identification techniques in this area also had great advance. This work presents two methodologies, one for prediction of aircraft responses within a pre-established flight envelope using recurrent neural networks and another one for estimation of its aerodynamic derivatives using feedforward neural networks. To get data sets to train the neural networks, a combat aircraft flight dynamics non-linear model was implemented and simulated in nine points of the flight envelope to obtain its behavior. The simulated responses corresponding to a four points of the flight envelope were used to train the neural network and after that, it was possible to verify that this net satisfactorily captured the dynamics of the aircraft, identifying with great success the longitudinal motion responses of the aircraft at all the considered flight envelope positions. After the simulation and identification of the aircraft responses inside the flight envelope, the solution of the inverse problem is presented, i.e., using scalar and angular aircraft velocities together with its geometric data as input to the feedforward neural network, a neural estimator model of aerodynamic derivatives is obtained. In order to show the capacity of this neural estimator model, this model is applied to the estimation of the derivatives of the simulated aircraft as well as to the estimation of the aerodynamic derivatives of a brazilian air force military jet aircraft, the Xavante AT-26. These proposed methodologies reduce the cost of obtaining the aerodynamic derivatives and show the estimation effectiveness of the neural networks to estimate the responses of an aircraft inside a pre-defined flight envelope.

Ao longo da última década, tem aumentado o reconhecimento de medidas de gerenciamento de valor. Dentre essas, uma que tem recebido grande atenção tanto no meio acadêmico quanto nas empresas em geral é o valor econômico agregado (EVA®). Muito se tem discutido sobre essa medida, sendo que seus defensores afirmam que ela é uma melhor medida de desempenho do que as medidas contábeis tradicionais. Nessa perspectiva, uma série de pesquisas tem sido realizada, verificando a relação entre o EVA® e o retorno de ações, onde os resultados alternam-se entre uma relação superior dessa medida e o retorno de ações em comparação com as medidas contábeis tradicionais e uma fraca relação ou a ausência de relação entre essas variáveis. Em diferente abordagem, Machuga, Pfeiffer Jr. e Verma (2002) realizaram um estudo no mercado norte americano para verificar a capacidade do EVA® na predição de lucros futuros. Replicando a metodologia desse estudo, esta pesquisa teve como objetivo verificar empiricamente se o EVA® fornece informação incremental para predição de lucros futuros das empresas de capital aberto do Brasil. Na metodologia, foram aplicados modelos de regressão linear múltipla no período de 1998 a 2006 para testar a proposição de que o EVA® fornece informação incrementalmente útil para predizer lucros de um ano adiante das empresas de capital aberto do Brasil. Foram aplicadas regressões anuais (crosssection) e verificou-se a significância estatística dos coeficientes médios. Com os resultados obtidos, não se pode comprovar a utilidade incremental do EVA® na predição de lucros futuros. Na seqüência, realizou-se um teste do valor incremental da inclusão da informação EVA® no modelo de predição, sendo que foram aplicadas novas regressões sem as variáveis EVA® e apurados os novos coeficientes médios; em seguida, foram efetuadas duas previsões de lucros, uma utilizando os valores médios com e outra sem o EVA® . Por meio da comparação desses valores previstos com os reais dos lucros e apurando suas respectivas diferenças, obteve-se os erros médios de previsão. Foi observado que os erros médios de previsão apresentaram-se elevados em função da alta dispersão das variáveis da pesquisa, também foi encontrado que os erros médios de previsão foram menores quando houve a inclusão da informação do EVA® , indicando a utilidade incremental dessa medida na predição de lucros futuros, entretanto esses resultados devem ser interpretados como indicativos e não como conclusivos, já que os coeficientes das variáveis, em sua maioria, não se demonstraram estatisticamente significantes. / There has been increased recognition over the last decade of the measures of management of value. Among these, one that has received the great attention either on the academic field or in the companies in general is the Economic Value Added (EVA®). A lot has been argued about this measure, its defenders affirm that it is one measure of performance better than the traditional accounting measures. In these perspective, a lot of researches have been done, verifying the relation between the EVA® and the stock returns, where the results change between one relation superior of these measures and the stock returns in comparison with the usual accounting measures and a weak relationship or absence of relation between these variables. In a different approach, Machuga, Pfeiffer Jr. and Verma (2002) realize a study on the North America market to verify the ability of EVA® in the prediction of future earnings. Applying the methodology of this study, this research had as goal to verify empirically if the EVA® supplies incremental information to predict future earnings of the Brazilian public companies. After, in the methodology, some multiple linear regression models were applied on the period of 1998 to 2006 to test the proposition that EVA® supplies information incrementally useful to predict one-year-ahead earnings of the Brazilian public companies. The annual cross-section regressions were applied and verified the statistic significance of the average coefficients. With the gotten results, one cannot confirm the incremental utility of EVA® in the future earnings prediction. In the sequence, a test of the incremental value of the inclusion of the information EVA® on the model of prediction was realized, it being that news regressions were applied without the variables EVA® and gotten the new average coefficients, after that, two predictions of earnings was effected, one using the mean values with and the other without the EVA® information. By the comparison of the predicted values with the actual earnings and checking its respective differences, one got the average forecast errors. It was observed that the average forecast errors had been presented high in function of the high dispersion of the variables of the research. It was founded too that the average forecast errors were lower when was included the information of EVA®, indicating the incremental utility of this measure on the prediction of future earnings, however, these results must be interpreted as indicative and not as conclusive, since the coefficients of the variables, in its majority, did not show statistically significant.

O problema de predição de estruturas tridimensionais de proteínas pode ser visto computacionalmente como um problema de otimização, tal que dada a sequência de aminoácidos, deve-se encontrar a estrutura tridimensional da proteína dentre as muitas possíveis através da obtenção de mínimos de funções de energia. Vários pesquisadores têm proposto estratégias de Computação Evolutiva para a determinação de estruturas tridimensionais das proteínas, entretanto nem sempre resultados animadores têm sido alcançados visto que entre outros fatores, há um grande número de ótimos locais no espaço de busca. Geralmente as funções de fitness empregadas pelos algoritmos de otimização são baseadas em campos de força com diferentes termos de energia, sendo que os parâmetros destes termos são ajustados a priori e são mantidos estáticos ao longo do processo de otimização. Alguns pesquisadores sugerem que o uso de funções de fitness dinâmicas, ou seja, que mudam durante um processo de otimização evolutivo, pode aumentar a capacidade das populações fugirem de ótimos locais em problemas altamente multimodais. Neste trabalho, propõe-se que os parâmetros dos termos do campo de força utilizado sejam modificados durante o processo de otimização realizado por Algoritmos Genéticos (AGs) no problema de predição de estruturas de proteínas, sendo aumentados ou diminuídos, por exemplo, de acordo com a sua influência na formação de estruturas secundárias e no seu ajuste fino. Como a função de avaliação será modificada durante o processo de otimização, a predição de estruturas tridimensionais de proteínas torna-se um problema de otimização dinâmica, sendo que o uso de Algoritmos Genéticos específicos para tais problemas, como o AG com hipermutação e os AGs com imigrantes aleatórios são investigados aqui. É proposta uma nova métrica relacionada ao alinhamento da estrutura secundária da proteína, para auxiliar a análise dos dados obtidos e os resultados dos experimentos indicam que os algoritmos com função de avaliação dinâmica obtiveram resultados melhores que os algoritmos estáticos, o que é explicado pelo fato de as mudanças na função de fitness possibilitarem eventuais fugas de ótimos locais, bem como um aumento da diversidade da população. / The protein structure prediction can be seen as an optimization problem where given an amino acid sequence, the tertiary protein structure must be found amongst many possible by obtaining energy functions minima. Many researchers have been proposing Evolutionary Computation strategies to find tridimensional structures of proteins; however results are not always satisfactory since among other factors, there are always a great number of local optima in the search space. Usually, the fitness functions used by optimization algorithms are based on force fields with different energy terms with parameters from those terms being adjusted a priori, kept static through the optimization process. Some researchers suggest that the use of dynamic functions, i.e., that can be changed during the evolutionary process, can help the population to escape from local optima in highly multimodal problems. In this work we propose that the force field parameters can be changed during the optimization process of Genetic Algorithms (GAs) in the protein structure prediction problem, being increased or decreased, for instance, according with its influence on formation of secondary structures and its fine tuning. Since the cost function will be changed during the optimization process, the protein tridimensional structure prediction becomes a dynamic optimization problem and specific Genetic Algorithms for this kind of problem, like the hypermutation GA and random immigrants GA are investigated. We also propose a new metric related to the proteins secondary structure alignment to help the analysis of obtained data. Results indicate that the dynamic function algorithms obtained better results than static algorithms since changes on the fitness function allow the population to escape local optima, as well as an increase on the population diversity.

Sorghum (Sorghum bicolor L. Moench spp.) is a bioenergy crop with several appealing biological features to be explored in plant breeding for increasing efficiency in bioenergy production. The possibility to connect the influence of quantitative trait loci over time and between traits highlight the Bayesian networks as a powerful probabilistic framework to design novel genomic prediction models. In this study, we phenotyped a diverse panel of 869 sorghum lines in four different environments (2 locations in 2 years) with biweekly measurements from 30 days after planting (DAP) to 120 DAP for plant height and dry biomass at the end of the season. Genotyping-by-sequencing was performed, resulting in the scoring of 100,435 biallelic SNP markers. We developed and evaluated several genomic pre- diction models: Bayesian Network (BN), Pleiotropic Bayesian Network (PBN), and Dynamic Bayesian Network (DBN). Assumptions for BN, PBN, and DBN were independence, dependence between traits, and dependence between time points, respectively. For benchmarking, we used multivariate GBLUP models that considered only time points for plant height (MTi- GBLUP), and both time points for plant height and dry biomass (MTr-GBLUP) modeling unstructured variance-covariance matrix for genetic effects and residuals. Coincidence indices (CI) were computed for understanding the success in selecting for dry biomass using plant height measurements, as well as a coincidence index based on lines (CIL) using the posterior draws from the Bayesian networks to understand genetic plasticity over time. In the 5-fold cross-validation scheme, prediction accuracies ranged from 0.48 (PBN) to 0.51 (MTr- GBLUP) for dry biomass and from 0.47 (DBN-DAP120) to 0.74 (MTi-GBLUP-DAP60) for plant height. The forward-chaining cross-validation showed a substantial increment in prediction accuracies when using the DBN model, with r = 0.6 (train on slice 30:45 to predict 120 DAP) to 0.94 (train on slice 30:90 to predict 105 DAP) compared to the BN and PBN, and similar to multivariate GBLUP models. Both the CI and CIL indices showed that the ranking of promising inbred lines changed minimally after 45 DAP for plant height. These results suggest that 45 DAP is an optimal developmental stage for imposing the two-level indirect selection framework, where indirect selection for plant height at the end of the season (first-level target trait) can be done based on its ranking with 45 DAP (secondary trait) as well as for dry biomass (second-level target trait). With the advance of robotic technologies for field-based phenotyping, the development of novel approaches such as the two-level indirect selection framework will be imperative to boost genetic gain per unit of time. / O sorgo (Sorghum bicolor L. Moench spp.) é uma cultura bioenergética com várias características atrativas para serem exploradas no melhoramento de plantas para aumentar a eficiência de produção de bioenergia. A possibilidade de conectar informações genômicas em caracteres quantitativos ao longo do tempo, e entre caracteres, destacam as Redes Bayesianas como uma ferramenta probabilística poderosa para delinear novos modelos de predição genômica. Neste estudo, um painel diverso de 869 linhagens de sorgo foi fenotipado em quatro ambientes diferentes (2 locais em 2 anos) com medidas a cada duas semanas de 30 a 120 dias após o plantio (DAP), para altura de plantas e biomassa seca no fim da safra. Um procedimento de Genotipagem por sequenciamento foi executado, resultando na chamada de 100.435 marcadores baseados em Polimorfismos de Nucleotídeos Únicos (SNPs) bialélicos. Neste estudo foram desenvolvidos e avaliados os modelos de predição genômica: Rede Bayesiana (BN), Rede Bayesiana Pleiotrópica (PBN), e Rede Bayesiana Dinâmica (DBN). Os pressupostos para BN, PBN, e DBN foram independência, dependência entre caracteres, e dependência entre pontos no tempo, respectivamente. Para fins comparativos, formulações de modelos multivariados GBLUP foram utilizados considerando dependência entre pontos de tempo para altura de plantas (MTi-GBLUP), e ambos os pontos de tempo para a altura de plantas e biomassa seca (MTr-GBLUP), modelando matriz de variância-covariância não estruturada para efeitos genéticos e residuais. Índices de coincidência (IC) foram calculados para entender o sucesso na seleção indireta de biomassa seca usando medidas de altura de plantas, bem como um índice de coincidência baseado em linhagens (CIL), usando as amostras das posteriores das redes Bayesianas para entender a plasticidade genética ao longo do tempo. No esquema de validação cruzada 5-fold, as acurácias das predições variaram de 0,48 (PBN) a 0,51 (MTr-GBLUP) para biomassa seca e de 0,47 (DBN-DAP120) a 0,74 (MTi-GBLUP-DAP60) para altura de plantas. A validação cruzada forward-chaining mostrou um incremento substancial nas acurácias das predições ao usar o modelo DBN, com r = 0,6 (treinando no intervalo 30:45 para prever 120 DAP) até 0,94 (treinando no intervalo 30:90 para prever 105 DAP) em comparação com o BN e PBN, e semelhante aos modelos multivariados GBLUP. Os índices CI e CIL mostraram que o ranking de linhagens promissoras mudou minimamente após 45 DAP para altura de plantas. Estes resultados sugerem que 45 DAP é um estágio de desenvolvimento ideal para impor a estrutura de seleção indireta em dois níveis, onde a seleção indireta para a altura da planta no final da estação (caractere alvo de primeiro nível) pode ser feita com base na sua classificação com 45 DAP (caractere secundário), bem como para a biomassa seca (caractere alvo de segundo nível). Com o avanço das tecnologias robóticas para a fenotipagem baseada em campo, o desenvolvimento de novas abordagens, como a estrutura de seleção indireta em dois níveis, serão imperativas para aumentar o ganho genético por unidade de tempo.

Orientador: Eliane Chaves Jorge / Resumo: Introdução: A retinopatia da prematuridade (ROP) é uma doença vaso proliferativa multifatorial e uma das principais causas de cegueira infantil no mundo. O exame oftalmológico seriado identifica a forma grave da doença, porém pode causar estresse e instabilidade cardiorrespiratória nos neonatos prematuros. O algoritmo ROPScore, aferido na sexta semana de vida é efetivo em predizer o risco de ROP e diminuir o número de exames necessários para o diagnóstico. No entanto, nos casos em que a doença grave é precoce ou se desenvolve em neonatos mais maduros, o ROPScore seria mais efetivo se aferido antes da sexta semana de vida. Objetivo: avaliar a acurácia do ROPScore aferido na segunda semana de vida quando comparada com a da sexta semana. Métodos: Realizou-se um estudo coorte prospectivo de neonatos pré-termos com peso ao nascimento (PN) ≤1500 g e / ou idade gestacional (IG) ≤ 32 semanas. O ROPScore foi aplicado na 2ª e na 6ª semanas de vida. Curvas ROC foram utilizadas para determinar os melhores valores de sensibilidade, especificidade e seus valores preditivos positivos (VPP) e negativos (VPN) para o desenvolvimento de ROP em qualquer estágio (RQE) e ROP grave (RG). Resultados: Dos 282 RNPT, 40 (14,2%) desenvolveram ROP e 27 (9,5%) a sua forma grave. A sensibilidade do ROPScore na 2ª semana para prever ROP em qualquer estadiamento foi de 92,5% e de 92,8% na ROP grave. Na 6ª semana foi de 90% e 92,6% respectivamente. O VPN foi alto tanto na 2ª (99%) como na 6ª (98%) semanas, pa... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Background: Retinopathy of prematurity (ROP) is a multifactorial proliferative vessel disease and one of the leading causes of childhood blindness in the world. Serial ophthalmic examination identifies the severe form of the disease but may cause cardiorespiratory stress and instability in preterm infants. The ROPScore algorithm, measured in the sixth week of life, is effective in predicting ROP risk and decreasing the number of tests required for diagnosis. However, in cases where the severe disease is early or develops in more mature neonates, ROPScore would be more effective if measured before the sixth week of life. Objective: to evaluate the accuracy of ROPScore measured in the second week of life when compared to the sixth week. Methods: A prospective cohort study of preterm newborns with birth weight (BW) ≤1500 g and/or gestational age (GA) ≤ 32 weeks was performed. ROPScore was applied in the 2nd and 6th weeks of life. ROC curves were used to determine the best values of sensitivity, specificity and positive predictive values (PPV) and negative predictive value (NPV) for the development of ROP at any stage (RQE) and severe ROP (RG). Results: Of the 282 preterms, 40 (14.2%) developed ROP and 27 (9.5%) developed their severe form. The sensitivity of ROPScore at 2nd week to predict ROP at any stage was 92.5% and 92.8% at ROP. In the 6th week, it was 90% and 92.6% respectively. The NPV was high in both the second (99%) and the sixth (98%) weeks, for ROP in any stage and s... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Iracema de Mattos Paranhos Calderon / Resumo: INTRODUÇÃO – Síndrome Metabólica (SM) está associada a gestações complicadas por Hiperglicemia Gestacional Leve (HGL) e Diabetes Melito Gestacional (DMG). OBJETIVO – Avaliar marcadores diagnósticos de SM, definidos por diferentes protocolos, na predição de HGL ou DMG. MÉTODO – Estudo de corte transversal, incluindo 506 mulheres, de gestação única e sem hiperglicemia, avaliadas na idade gestacional (IG) < ou ≥ 24 semanas, e submetidas a TOTG-75g e perfil glicêmico (PG) entre 24 e 28 semanas. Foram obtidos dados clínicos, antropométricos e laboratoriais – glicose de jejum (GJ), hemoglobina glicada (HbA1c), insulina basal e perfil lipídico. Os marcadores diagnósticos de SM, referenciados em três protocolos, foram relacionados a HGL ou DMG, por análises de regressão logística (OR e IC95%) e desempenho preditivo (Sensibilidade e Especificidade), p< 0,05. RESULTADOS – Dos protocolos de SM avaliados, TG ≥ 150 mg/dL, PA ≥ 130 / 85 mmHg, GJ ≥ 100 mg/dL e CC > 88 cm foram FR independentes para HGL ou DMG. Pela análise de desempenho, novos limites foram identificados – na IG < 24 sem, IMC pré ≥ 25 kg/m2 (72,7/50,6%) e CC ≥ 88 cm (78,1/43,9%); na IG ≥ 24 sem, TG ≥ 125 mg/dL (97,7/17,8%) e IMC ≥ 25 Kg/m2 (81,4/45,0%) apresentaram o melhor balanço Sens/Esp. CONCLUSÃO – Este estudo definiu marcadores diagnósticos de SM como preditores de risco independentes, mas novos limites testados tiveram melhor desempenho na predição de HGL ou DMG. Estes resultados deverão auxiliar na instituição de me... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: BACKGROUND – Metabolic Syndrome (MS) has been associated with Mild Gestational Hyperglycemia (MGH) and Gestational Diabetes Mellitus (GDM). OBJECTIVE - To assess the role of MS diagnostic markers proposed in three different sets of guidelines in the prediction of hyperglycemia (MGH or GDM) in pregnancy. METHODS – This cross-sectional cohort study undertaken between March/2014-December/2016, included women with a singleton pregnancy and no hyperglycemia at gestational age (GA) <or ≥ 24 weeks, who underwent a 75g-Oral Glucose Tolerance Test (75g-OGTT) and Glucose Profile ( GP) testing at 24-28 weeks. Clinical, anthropometric and laboratory data (fasting glucose-FG, glycated hemoglobin-HbA1c, basal insulin and lipid profile) were obtained. The relationship between MS markers and risk of MGH or GDM was evaluated by logistic regression analysis (OR, 95% CI). MS markers predictive performance (Sensitivity and Specificity) was also assessed (p <0.05). RESULTS - TG ≥ 150 mg/dL, BP ≥ 130/85 mmHg, FG ≥ 100 mg/dL and WC> 88 cm were identified as independent risk factors for MGH and GDM. Performance analysis identified new limits. Pregestational BMI≥25 kg/m2 (72.7/50.6%) and WC≥88 cm (78.1/43.9%) at GA<24 weeks; and TG≥125 mg/dL (97.7/17.8%) and BMI≥25 kg/m2 (81.4/45.0%) at GA≥24 weeks showed optimal Sensitivity/Specificity balance. CONCLUSION – MS diagnositic markers can independently predict risk, but new different thresholds showed better performance in predicting MGH and GDM. These r... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 739954 bytes, checksum: 58f3879d83e13777643ea5fe0ef74001 (MD5) Previous issue date: 2011-06-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The general objective of this work was to evaluate if estimates of wood volume obtained from geostatistics techniques are more accurate than those obtained from classical statistical techniques.The study was conducted in stands of Tectona grandis L.f. with the dendometric volume trait measured in 101 plots laid along a sampling spacing with UTM coordinates, distributed in 17 plots with a total area of 391.87 ha. By adjusting the experimental semivariogram model, index of spatial dependence and cross-validation statistics it was obtained two estimates of the forest inventory: one by using the classical statistics and the other by using geostatistics. Methodology of systematic sampling with intensity of sampling of one plot for every 4 ha was used in the conduction of the classical estimation. A semivariogram model, used to assess the structure of spatial dependence of the variable volume per ha in the study area was adjusted in the prediction by geostatistcs. Then, block kriging was used to obtain predictions of the average volume of each plot. Comparison of the two methods of estimation was made based on the sampling error, in which a minor error with geostatistics was found. Therefore, it is concluded geostatistics should be used for forest inventory when there is spatial dependence structure in the region under study inasmuch as it provides more accurate predictions. / Este trabalho teve por objetivos geral avaliar se as estimativas do volume de madeira obtidas a partir de técnicas geoestatísticas são mais precisas do que as obtidas a partir de técnicas da estatística clássica. O estudo foi realizado em povoamentos de Tectona grandis L.f. com a característica dendrométrica de volume mensurada em 101 parcelas lançadas ao longo de uma malha de amostragem com coordenadas UTM, distribuídas em 17 talhões, com uma área total de 391,87 ha. Com o ajuste do modelo semivariograma experimental, do índice de dependência espacial e das estatísticas da validação cruzada, foram obtidas duas estimativas do inventário florestal: uma utilizando estatística clássica e a outra, geoestatística. Na realização da estimação clássica, foi considerada a metodologia de amostragem sistemática, com a intensidade de amostragem de uma parcela para cada 4 ha. Na predição por geoestatística, foi ajustado o modelo de semivariograma, utilizado para avaliar a estrutura de dependência espacial da variável volume por ha na área de estudo. Em seguida, utilizou-se a krigagem em blocos para obter as predições do volume médio de cada talhão. A comparação das estimações dos dois métodos foi feita com base no erro de amostragem, sendo encontrado um menor erro com a geoestatística. Conclui-se, assim, o uso da geoestatística para realização de inventário florestal, quando existir estrutura de dependência espacial na região em estudo, uma vez que ela fornece predições mais precisas.