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    Comitê de redes neurais e regressão múltipla ponderada para a predição de valores energéticos de alimentos para aves de corte

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    The objective of this work was to compare the committee neural network (CNN) and weighted multiple linear regression (WMLR) models, in order to estimate the nitrogen-corrected apparent metabolizable energy (AMEn) of poultry feedstuffs. The prediction equation was adjusted by using a WMLR model and the meta-analysis principle. The models were compared by considering the correct prediction percentages, based on the classic prediction intervals and on the highest-probability density intervals, and by using a comparison test for proportions. The accuracy of the models was evaluated based on the values of the mean squared error, coefficient of determination, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and bias. Data from metabolic trials were used to compare the selected models. The committee neural network is the model that showed the highest accuracy of prediction, being recommended as the most accurate model to predict AMEn values for energetic concentrate feedstuffs used by the poultry feed industry.O objetivo deste trabalho foi comparar o modelo comitê de redes neurais e o modelo de regressão linear múltipla ponderada (RLMP), para estimar a energia metabolizável aparente corrigida por nitrogênio (EMAn) de alimentos para aves. A equação de predição foi ajustada por RLMP e pelo princípio da meta-análise. Os modelos foram comparados tendo-se considerando as percentagens de acerto de predição, com base em intervalos de predição clássicos e intervalos de credibilidade da máxima densidade de probabilidade, e utilizado um teste para comparação de proporções. A acurácia dos modelos foi avaliada com base nos valores de erro médio quadrático, coeficiente de determinação, desvio médio absoluto, erro percentual absoluto médio e viés. Dados provenientes de ensaios metabólicos foram utilizados na comparação dos modelos selecionados. O comitê de redes neurais é o modelo que forneceu predições mais acuradas, sendo recomendado como o de maior acurácia, para prever os valores de EMAn de alimentos concentrados utilizados na indústria alimentícia para aves

    Redução de fósforo em dietas para frangos com base em valores de equivalência da fitase

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    The objective of this work was to evaluate the use of equivalency values of phytase as a basis for reduction of available phosphorus (aP) in broiler diets. Ten nutritional programs were evaluated with six replicates of 15 birds each. The following were evaluated: performance, tibia ash content, and feed costs. From 1 to 7 and 36 to 42 days of age, the birds received basal diet; from 8 to 21 days, diet without phytase containing 3.9 g kg-1 aP and four diets with phytase containing from 1.1 to 2.5 g kg-1 aP; and from 22 to 35 days, diet without phytase containing 3.4 g kg-1 aP plus diet with phytase containing 1.6 g kg-1 aP. The best nutritional plan was formed by the diets: 4.7 g kg-1 aP without phytase (1 to 7 days); 2.0 g kg-1 aP supplemented with phytase (8 to 21 days); 3.4 g kg-1 aP in feed without phytase (22 to 35 days); and 3.0 g kg-1 aP in feed without phytase (36 to 42 days). The reduction of aP occurs in the period from 8 to 21 days of age and corresponds to 2.0 g kg-1 of feed supplemented with phytase.O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de valores de equivalência da fitase como base para redução de fósforo disponível (P-disp) em dietas para frangos. Foram avaliados dez planos nutricionais com seis repetições de 15 aves cada uma. Avaliaram-se: desempenho, teor de cinzas na tíbia e custo da ração. De 1 a 7 e de 36 a 42 dias de idade, as aves receberam dieta basal; de 8 a 21 dias, dieta sem fitase contendo 3,9 g kg-1 de P-disp e quatro dietas com fitase contendo de 1,1 a 2,5 g kg-1 de P-disp; e de 22 a 35 dias, dieta sem fitase contendo 3,4 g kg-1 de P-disp mais dieta com fitase contendo 1,6 g kg-1 de P-disp. O melhor plano nutricional foi composto pelas dietas: 4,7 g kg-1 de P-disp sem fitase (1 a 7 dias); 2,0 g kg-1 de P-disp suplementada com fitase (8 a 21 dias); 3,4 g kg-1 de P-disp em ração sem fitase (22 a 35 dias); e 3,0 g kg-1 de P-disp em ração sem fitase (36 a 42 dias). A redução do P-disp ocorre no período de 8 a 21 dias de idade e corresponde a 2,0 g kg-1 de ração suplementada com fitase

    Educação interprofissional no contexto da Atenção Primária à Saúde: relato de experiência

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    Introdução: A formação em saúde envolve hoje a construção e fomento de um labor colaborativo entre as profissões. O presente relato objetiva descrever e analisar as ações do projeto de extensão “Há diversidade na Unidade”, desenvolvidas durante o ano de 2016. Tal projeto teve como finalidade: propiciar o desenvolvimento de competências para o trabalho interprofissional em estudantes dos períodos iniciais dos cursos de Enfermagem, Fisioterapia, Medicina e Serviço Social; inserir os estudantes em contextos reais de aprendizagem, por meio de ações em uma Unidade de Atenção Primária à Saúde de Juiz de Fora/MG; promover a integração ensino-serviço através de ações em saúde pensadas na perspectiva interprofissional, centradas nos usuários. Desenvolvimento: Para atingir esses objetivos, a metodologia do grupo foi desenvolver semanalmente atividades de reconhecimento da dinâmica do território e da equipe de profissionais da Atenção Primária à Saúde. Além disso, iniciar um grupo de educação em saúde, voltado para crianças, com ações planejadas de forma interprofissional. A experiência no território permitiu: ampliar a vivência dos discentes na Atenção Primária à Saúde, possibilitando a observação e reflexão sobre o trabalho em equipe nesse cenário; sensibilizar os acadêmicos para as necessidades em saúde da população; dialogar com essas necessidades a partir do método da educação em saúde, desenvolvendo habilidades para o trabalho interprofissional. Conclusão: percebe-se que os projetos de extensão podem ser uma ferramenta importante na construção da formação interprofissional em saúde, inserindo precocemente os estudantes no contexto do Sistema Único de Saúde

    Equações de predição de valores energéticos de alimentos obtidas utilizando meta-análise e componentes principais Prediction equations of energetic values of feedstuffs obtained using meta-analysis and principal components

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    Neste estudo, foi proposta a utilização da análise de componentes principais, na formação de grupos homogêneos de artigos científicos, a serem considerados em uma meta-análise. Nessa meta-análise, foram utilizados resultados referentes à composição química e energia metabolizável aparente corrigida pelo balanço de nitrogênio (EMAn) de alimentos para aves, na obtenção de equações de predição da EMAn. Foram considerados 293 experimentos com resultados já publicados. Dados provenientes de ensaios metabólicos foram utilizados na validação das equações de predição obtidas, sendo que estas apresentaram resultados semelhantes às disponíveis na literatura. No procedimento de meta-análise, a formação de grupos homogêneos de resultados experimentais, que é uma das maiores dificuldades, foi facilitada com a utilização de componentes principais, uma vez que não houve a necessidade de determinar variáveis ou fatores a serem considerados nessa classificação. Assim, tem-se uma forma rápida e eficiente de definir tais grupos.<br>The purpose of this study was to develop a meta-analysis study by using the principal components analysis to obtain homogeneous groups of experimental results. In the process of the meta-analysis, it was considered data from 293 experiments carried out in Brazil. Prediction equations were obtained to estimate the nitrogen-corrected apparent metabolizable energy (AMEn) of poultry feedstuffs. Data from metabolic trials were used to validate the prediction equations obtained, which were similar than other available equations in the literature. One of the problems in meta-analysis is the determination of the homogeneous groups of experiments and, this problem was eliminated by using principal components, since there was no need to establish variables or factors to be considered in this classification
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