Main and moderated effects of multimorbidity and depressive symptoms on cognition

Objective: Multimorbidity, or the occurrence of two or more chronic conditions, is a global challenge, with implications for mortality, morbidity, disability, and life quality. Psychiatric disorders are common among the chronic diseases that affect patients with multimorbidity. It is still not well understood whether psychiatric symptoms, especially depressive symptoms, moderate the effect of multimorbidity on cognition. Methods: We used a large (n=2,681) dataset to assess whether depressive symptomatology moderates the effect of multimorbidity on cognition using structural equation modelling. Results: It was found that the more depressive symptoms and chronic conditions, the worse the cognitive performance, and the higher the educational level, the better the cognitive performance. We found a significant but weak (0.009; p = 0.04) moderating effect. Conclusion: We have provided the first estimate of the moderating effect of depression on the relation between multimorbidity and cognition, which was small. Although this moderation has been implied by many previous studies, it was never previously estimated

Abordagem bayesiana para modelos dinâmicos de biomassa

Espécies de atuns e afins representam um grande atrativo para empresas e pescadores em geral, em virtude da qualidade da carne, do alto valor comercial e da ampla distribuição nos oceanos. Uma gestão adequada é fundamental para a sobrevivência de algumas espécies e para a sustentabilidade da pesca, e o conhecimento sobre estimativas de abundância e variações da biomassa das populações é primordial para a gestão de pesca. Os modelos dinâmicos de biomassa são importantes técnicas para o cálculo destas estimativas. Este estudo propôs o uso da análise bayesiana para os modelos de Fox, Schaefer e Pella-Tomlinson. Inicialmente, objetivou-se avaliar a acurácia e a precisão da informação adquirida ao longo dos anos sobre os parâmetros dos modelos. Para isto, utilizaram-se dados de captura e captura por unidade de esforço do espadarte (Xiphias gladius) do Atlântico Sul. Concluiu-se que não houve avanço quanto à precisão e acurácia, tomando como valores "verdadeiros" para os parâmetros as estimativas do último relatatório da International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas (ICCAT). Sequencialmente, objetivou-se avaliar o modelo dinâmico de biomassa de Pella e Tomlinson, considerando a variação e a fixação do parâmetro de forma em um valor escalar. Neste caso, utilizaram-se dados de captura por unidade de esforço e captura da albacora bandolim (Thunnus obesus) do Atlântico. Concluiu-se que o modelo de Pella e Tomlinson com estimação do parâmetro de forma por meio de uma priori é mais susceptível às Influências de dados pouco informativos e com pontos discrepantes e produz estimativas mais imprecisas do que quando se fi xa o parâmetro de forma em um valor escalar, nos modelos de Schaefer e Fox.Tuna and tuna-like species represent a great attraction for companies and fishers in general, due to their meat quality, their high commercial value and their extensive distribution in the oceans. Appropriate management is fundamental to the survival of some species, and to the sustainability of fi sheries. In this way, knowledge about abundance estimates and population biomass variations is paramount for sheries management. Dynamic models of biomass are essential techniques for calculating the estimates. This study proposed the use of Bayesian analysis for the models of Fox, Schaefer and Pella-Tomlinson. Initially, the objective was to evaluate the accuracy and precision of the information acquired about the parameters of the models. For this, catch and catch per unit effort data of the South Atlantic sword sh (Xiphias gladius) were used. It was concluded that there was no progress on precision and accuracy, taking as true "values" for the parameters the estimates of the last report of The International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas (ICCAT). Sequentially, the objective was to evaluate the dynamic model of the biomass of Pella and Tomlinson, considering the variation and the fixation of the shape parameter in a scalar value. In this case, were used catch and catch per unit effort data of bigeye tuna (Thunnus obesus) of Atlantic. It was concluded that the model of Pella and Tomlinson with estimation of the shape parameter through of a prior distribution is more susceptible to in influences of non informative data and with discrepant points, and produces estimates more imprecise than when the form parameter is set as a scalar value, in the models of Schaefer and Fox.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPE

Abordagem bayesiana para o processo espaço-temporal log gaussiano de Cox com aplicação no setor florestal

Através da análise de Processos de Poisson tem sido possível realizar de forma satisfatória diversos estudos a partir de processos pontuais, com dados provenientes de contagem. Entretanto, estes processos limitam-se ao estudo de situações com padrões homogêneos, difícilmente encontrados em dados reais. Este trabalho propôs o estudo dos Processos Log Gaussianos de Cox (LGCP), processo que torna possível o estudo de dados com padrões pontuais heterogeneos a partir de uma generalização do processo de Poisson, baseado na realizaçãoo de um campo aleatório Gaussiano. Foram realizadas duas aplicações para o processo, a primeira em dados simulados de focos de incêndio em Castilla-La Mancha, Reino da Espanha, com a finalidade de explorar as propriedades gráfico-computacionais do LGCP, bem como a heterogeneidade proposta pelo processo. A segunda em dados reais de focos de calor e precipitação média de chuva no Bioma Amazônia, Brasil, detectados pelo satélite NOAA 15, entre os anos de 2007 e 2011. A inferência para esses processos é realizada sob a abordagem Bayesiana, utilizando o método de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Os objetivos propostos neste trabalho foram cumpridos de forma satisfatória, possibilitando previsões futuras a respeito dos dados em estudo.Through the analysis of Poisson processes has been possible to perform satisfactorily some studies with data point processes counting. However, these processes are limited to the study of situations with homogeneous patterns, hardly found in actual data. This research has proposed the study of Log Gaussian Cox Processes, process that makes possible the study of patterns points heterogeneous data, with a based from Poisson process with on the realization of a Gaussian random field. We did two applications for the process, the first with simulated data of outbreaks of fire in Castilla-La Mancha, Kingdom of Spain, in order to explore the properties of the graph and computational of LGCP, and study the heterogeneity proposed by the process. The second focuses on real data of fire points and average rainfal in the Amazon Biome, Brazil, detected by satellite NOAA 15, between the years 2007 and 2011. The Inference for these processes are carried out under the Bayesian approach, using the Monte Carlo Markov Chain (MCMC). The proposed objectives of this work were completed satisfactorily, enabling future predictions about the data in the study.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPE