Análise comparativa do uso de psicofármacos nos períodos pré e pós pandemia do Coronavirus Disease (Covid-19)

Introdução: a pandemia da covid-19 contribuiu para o surgimento ou agravamento de transtornos mentais, motivados pela ação direta do vírus ou alterações no contexto socioeconômico. Objetivo: realizar uma análise comparativa no uso de psicofármacos entre o período pré-pandêmico e pós-pandêmico. Metodologia: este estudo foi conduzido na Farmácia Básica Municipal de Paranavaí-PR. Foram coletados dados referentes aos psicofármacos, antidepressivos e ansiolíticos, entre 2019 e 2021. As variáveis foram o número de pacientes, de atendimentos e itens dispensados. Optou-se por ajustar o modelo de Regressão Binomial Negativo. Foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa (Parecer n.º 5.295.815). Resultados: ao se comparar 2020 com 2019, o número de pacientes atendidos para quaisquer psicofármacos, para antidepressivos e para ansiolíticos, reduziu em cerca de 7% cada. O número de atendimentos para psicofármacos e antidepressivos reduziu cerca de 5% cada. Comparando-se 2021 com 2019, o número de pacientes atendidospara quaisquer psicofármacos e para ansiolíticos reduziu em 2,4%, 10,1%, respectivamente; mas, para os antidepressivos, aumentou 2,6%. Houve acréscimo expressivo no número de atendimentos para antidepressivos (10,4%). Considerando-se a quantidade de itens dispensados, houve aumento no consumo de quaisquer psicofármacos, aproximadamente 10% (2020) e 19% (2021). Analisando somente antidepressivos e ansiolíticos, aumentou 9% (2020) e 16% (2021) em comparação com 2019. Observou-se aumento no consumo em todas as faixas etárias, destacando-se a de 41-60 anos. Conclusão: foi observado que, mesmo com menor número de pacientes e/ou atendimentos realizados, houve acréscimo do consumo de psicofármacos, indicando possível aumento dos transtornos mentais causados pela pandemia da covid-19

SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA COMO MEIO DE IDENTIFICAÇÃO DOS NÍVEIS DE RUÍDO LOCAIS NO CENTRO URBANO DE MARINGÁ/PR

In this study, 12 points relating to traffic noise levels in urban areas, in the central portion of the city of Maringá - PR were analyzed. Data were collected in the morning and tratatos to obtain the sound pressure levels L10, L90, and the Traffic Noise Index (TNI). From these data, it was found through statistical analysis of the behavior of the explanatory variables for car, motorcycle, truck and bus. Then spatial distribution was analyzed by Kriging method using the SPRING and SURFER 10, noise levels software during the evaluated period as Technical Standard NBR 10.151 (2000). The information obtained from the analysis of the two noise levels, as well as the index, allowed comparing the regions with the highest concentration of trade and services with parkland in the study region. Thus, we found that during the five minutes measurement, the population is 100 % of the time exposed to noise above the set as allowed.Neste trabalho, foram analisados 12 pontos referentes aos níveis de ruído de tráfego na área urbana, na porção central do município de Maringá-PR. Os dados foram coletados no período matutino e tratatos para obtenção dos níveis de pressão sonora L10, L90, bem como o Traffic Noise Index (TNI). A partir destes dados, obteve-se através da análise estatística o comportamento das variáveis mais explicativas para carro, moto, caminhão e ônibus. Em seguida foi analisada distribuição espacial pelo método da Krigagem, utilizando os softwares SPRING e SURFER 10, dos níveis de ruído durante o intervalo de tempo avaliado conforme a Norma Técnica  NBR 10.151 (2000). As informações obtidas através da análise dos dois níveis de ruído, bem como do índice, permitiu comparar as regiões de maior concentração de comércio e serviços com áreas de parques na região de estudo. Desta forma, foi possível verificar que, durante os cinco minutos de medição, a população está exposta 100% do tempo a ruídos acima do definido como permitido

Partial diallel analysis of maize inbred lines for grain yield and resistance to gray leaf spot including reciprocal effects

The use of diallel crosses for breeding of disease-resistant genotypes with high grain yield is a common practice in maize (Zea mays L.) breeding programs. The objective of this study was to evaluate the grain yield and resistance to gray leaf spot of maize inbred lines and hybrids, including reciprocals, using a new diallel model approach, described in a recent publication, to estimate the effects of general and specific combining abilities and reciprocal effects partitioned in maternal and cytoplasmic effects. For a simultaneous increase in grain yield and genetic resistance to gray leaf spot, D3 is the most promising inbred line for future combinations, in view of the positive GCA effects for grain yield and negative effects for C. zeina severity. The hybrid combinations D2 x F3, D3 x F5 and D4 x F3 should be used in future field trials. Based on the estimates of the reciprocal effects, D6 is recommended as female parent in hybrid combinations for resistance to Cercospora zeina

Inhibitory effect of the essential oil of Curcuma longa L. and curcumin on aflatoxin production by Aspergillus flavus Link

AbstractAflatoxins are highly toxic, mutagenic, teratogenic and carcinogenic mycotoxins. Consumption of aflatoxin-contaminated food and commodities poses serious hazards to the health of humans and animals. Turmeric, Curcuma longa L., is a native plant of Southeast Asia and has antimicrobial, antioxidant and antifungal properties. This paper reports the antiaflatoxigenic activities of the essential oil of C. longa and curcumin. The medium tests were prepared with the oil of C. longa, and the curcumin standard at concentrations varied from 0.01% to 5.0%. All doses of the essential oil of the plant and the curcumin standard interfered with mycotoxin production. Both the essential oil and curcumin significantly inhibited the production of aflatoxins; the 0.5% level had a greater than 96% inhibitory effect. The levels of aflatoxin B1 (AFB1) production were 1.0 and 42.7μg/mL, respectively, for the samples treated with the essential oil of C. longa L. and curcumin at a concentration of 0.5%

Exigência de energia metabolizável e lisina digestível para codornas japonesas (Coturnix coturnix japonica) em crescimento

Este trabalho objetivou estimar as exigências nutricionais de energia metabolizável (EM) e lisina digestível (LD) para codornas Japonesas nas fases de cria (1 a 14 dias) e recria (15 a 42 dias) e verificar suas implicações na composição química corporal, peso relativo dos órgãos, parâmetros sanguíneos e ósseos. O delineamento adotado foi o inteiramente casualizado em esquema fatorial 4 x 4 (EM = 2.830, 2.970, 3.110 e 3.250 kcal x LD = 0,90; 1,07; 1,24 e 1,41%), perfazendo 16 tratamentos com 3 repetições cada, contendo 50 codornas por unidade experimental na fase de cria (totalizando 2.400 aves) e 35 codornas por unidade experimental na fase de recria (totalizando 1.680 aves). Não foi verificada interação entre os fatores sobre o desempenho de codornas Japonesas na fase de cria, sendo que as variáveis peso médio, ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar apresentaram efeito quadrático tanto para EM quanto para LD. Nesta fase, o extrato etéreo da carcaça e o índice de Seedor do fêmur e da tíbia exibiram interação significativa, e o peso relativo do fígado apresentou efeito linear da LD. Na fase de recria houve interação dos fatores para ganho de peso e consumo de ração. A conversão alimentar apresentou efeito quadrático de ambos os fatores e o peso médio foi influenciado de modo quadrático pela EM, que também influenciou de modo quadrático o índice de Seedor nos dois ossos e a densidade óssea do fêmur. Considerando as estimativas obtidas por meio dos gráficos de contornos sobrepostos, os níveis de 3.030 kcal de EM e 1,221% de LD foram estimados para a fase de cria e os níveis de 3.055 kcal de EM e 1,202% de LD foram estimados para a fase de recria

Not available

Nesta dissertação, desenvolvemos uma análise Bayesiana de modelos de regressão para dados binários correlacionados com covariáveis, podendo ocorrer réplicas. Assumimos os modelos de regressão logístico e probito para dados binários correlacionados considerando efeitos aleatórios com uma mistura de distribuições normais, pois este modelo tem uma grande flexibilidade para ser ajustado aos dados binários correlacionados em muitas aplicações. Também fazemos algumas considerações aos casos onde podem ocorrer repetições das observações ou réplicas. Assumimos distribuições a priori informativas para os parâmetros do modelo e consideramos os algoritmos Gibbs sampling e Metropolis- Hastings, para obter as estimativas de Monte Carlo para as quantidades a posteriori de interesse. Apresentamos também algumas considerações na seleção de modelos utilizando uma medida da discrepância entre o modelo ajustado e os dados (resíduo de Pearson) e utilizando as densidades preditivas (fator de Bayes) estimadas por MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov). Apresentamos um exemplo númerico para ilustrar os métodos propostos.In this dissertation, we develop a Bayesian analysis of regression models for correlated binary data in the presence of covariates, including the case with replicates. We consider probit and logistic regression models for correlated binary data assuming random effects with a mixture of normal distributions, since this model have great flexibility to the fitted for correlated binary data. We also present some considerations for the case with replicates. We assume informative prior distributions for the parameters of the model and we use Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms to get Monte Cano estimates for the posterior quantities of interest. We also present some considerations for the selection of models using discrepancy measures between the fitted model and the data (Pearson residuais) and using the predictive densities (Bayes factor) estimated by MCMC (Markov Chain Monte Cano). We present a numerical example to illustrate the proposed methodology

Not available

Nesta dissertação, desenvolvemos uma análise Bayesiana de modelos de regressão para dados binários correlacionados com covariáveis, podendo ocorrer réplicas. Assumimos os modelos de regressão logístico e probito para dados binários correlacionados considerando efeitos aleatórios com uma mistura de distribuições normais, pois este modelo tem uma grande flexibilidade para ser ajustado aos dados binários correlacionados em muitas aplicações. Também fazemos algumas considerações aos casos onde podem ocorrer repetições das observações ou réplicas. Assumimos distribuições a priori informativas para os parâmetros do modelo e consideramos os algoritmos Gibbs sampling e Metropolis- Hastings, para obter as estimativas de Monte Carlo para as quantidades a posteriori de interesse. Apresentamos também algumas considerações na seleção de modelos utilizando uma medida da discrepância entre o modelo ajustado e os dados (resíduo de Pearson) e utilizando as densidades preditivas (fator de Bayes) estimadas por MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov). Apresentamos um exemplo númerico para ilustrar os métodos propostos.In this dissertation, we develop a Bayesian analysis of regression models for correlated binary data in the presence of covariates, including the case with replicates. We consider probit and logistic regression models for correlated binary data assuming random effects with a mixture of normal distributions, since this model have great flexibility to the fitted for correlated binary data. We also present some considerations for the case with replicates. We assume informative prior distributions for the parameters of the model and we use Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms to get Monte Cano estimates for the posterior quantities of interest. We also present some considerations for the selection of models using discrepancy measures between the fitted model and the data (Pearson residuais) and using the predictive densities (Bayes factor) estimated by MCMC (Markov Chain Monte Cano). We present a numerical example to illustrate the proposed methodology

Modeling censored continous, zero inflated

Muitos equipamentos utilizados para quantificar substâncias, como toxinas em alimentos, freqüentemente apresentam deficiências para quantificar quantidades baixas. Em tais casos, geralmente indicam a ausência da substância quando esta existe, mas está abaixo de um valor pequeno \'ksi\' predeterminado, produzindo valores iguais a zero não necessariamente verdadeiros. Em outros casos, detectam a presença da substância, mas são incapazes de quantificá-la quando a quantidade da substância está entre \'ksai\' e um valor limiar \'tau\', conhecidos. Por outro lado, quantidades acima desse valor limiar são quantificadas de forma contínua, dando origem a uma variável aleatória contínua X cujo domínio pode ser escrito como a união dos intervalos, [ómicron, \"ksai\'), [\"ksai\', \'tau\' ] e (\'tau\', ?), sendo comum o excesso de valores iguais a zero. Neste trabalho, são propostos modelos que possibilitam discriminar a probabilidade de zeros verdadeiros, como o modelo de mistura com dois componentes, sendo um degenerado em zero e outro com distribuição contínua, sendo aqui consideradas as distribuições: exponencial, de Weibull e gama. Em seguida, para cada modelo, foram observadas suas características, propostos procedimentos para estimação de seus parâmetros e avaliados seus potenciais de ajuste por meio de métodos de simulação. Finalmente, a metodologia desenvolvida foi ilustrada por meio da modelagem de medidas de contaminação com aflatoxina B1, observadas em grãos de milho, de três subamostras de um lote de milho, analisados no Laboratório de Micotoxinas do Departamento de Agroindústria, Alimentos e Nutrição da ESALQ/USP. Como conclusões, na maioria dos casos, as simulações indicaram eficiência dos métodos propostos para as estimações dos parâmetros dos modelos, principalmente para a estimativa do parâmetro \'delta\' e do valor esperado, \'Epsilon\' (Y). A modelagem das medidas de aflatoxina, por sua vez, mostrou que os modelos propostos são adequados aos dados reais, sendo que o modelo de mistura com distribuição de Weibull, entretanto, ajustou-se melhor aos dados.Much equipment used to quantify substances, such as toxins in foods, is unable to measure low amounts. In cases where the substance exists, but in an amount below a small fixed value \'ksi\' , the equipment usually indicates that the substance is not present, producing values equal to zero. In cases where the quantity is between \'\'ksi\' and a known threshold value \'tau\', it detects the presence of the substance but is unable to measure the amount. When the substance exists in amounts above the threshold value ?, it is measure continuously, giving rise to a continuous random variable X whose domain can be written as the union of intervals, [ómicron, \"ksai\'), [\"ksai\', \'tau\' ] and (\'tau\', ?), This random variable commonly has an excess of zero values. In this work we propose models that can detect the probability of true zero, such as the mixture model with two components, one being degenerate at zero and the other with continuous distribution, where we considered the distributions: exponential, Weibull and gamma. Then, for each model, its characteristics were observed, procedures for estimating its parameters were proposed and its potential for adjustment by simulation methods was evaluated. Finally, the methodology was illustrated by modeling measures of contamination with aflatoxin B1, detected in grains of corn from three sub-samples of a batch of corn analyzed at the laboratory of of Mycotoxins, Department of Agribusiness, Food and Nutrition ESALQ/USP. In conclusion, in the majority of cases the simulations indicated that the proposed methods are efficient in estimating the parameters of the models, in particular for estimating the parameter ? and the expected value, E(Y). The modeling of measures of aflatoxin, in turn, showed that the proposed models are appropriate for the actual data, however the mixture model with a Weibull distribution fits the data best

Dificuldades de alunos respiradores orais na resolução de problemas do tipo aditivo

Neste estudo, foram avaliados 26 alunos com características de respiração oral e seus 42 colegas de classe, do terceiro ano do Ensino Fundamental, em uma tarefa de resolução de 13 problemas do tipo aditivo. O desempenho dos respiradores orais na tarefa foi inferior ao de seus colegas de classe (Teste t Pareado, p < 0,00). A análise intergrupos revelou que a proporção de erros de atenção cometidos pelos respiradores orais (30,13%) foi maior que a de seus colegas de classe (18,90%; Teste para Comparação de Duas Proporções, p < 0,00). Os respiradores orais cometeram proporções semelhantes de erros de “atenção” e de “interpretação” (Teste Binomial Exato, p < 0,25), e os seus colegas de classe, mais erros de “interpretação” que de “atenção” (p < 0,00). Portanto, as dificuldades de atenção e de interpretação foram os principais fatores que levaram os respiradores orais a errarem, em média, 66% dos problemas; e a dificuldade de interpretação das situações aditivas foi o principal fator que levou os colegas de classe a errarem, em média, 43% dos problemas