Pulmonary embolism in patients with COVID-19 and D-dimer diagnostic value : a retrospective study

Background D-dimer levels are significantly higher in COVID-19 patients with Pulmonary Thromboembolism (PTE) as compared to those without PTE, but its clinical utility is still uncertain. Purpose To determine the D-dimer performance for ruling out PTE in patients with COVID-19. We also assessed clinical and laboratory factors associated with the presence of PTE on CT Pulmonary Angiogram (CTPA). Methods Retrospective study involving all patients who presented at a tertiary care hospital from March 2020 to May 2021 with severe acute respiratory syndrome from COVID-19, who underwent CTPA and had D-dimer collected within 48 hours from CTPA. The D-dimer ability to classify patients with or without PTE according to CTPA was evaluated. Results A total of 697 patients [382 (54.8%) men; mean (SD) age, 59 (20.5) years] were included, of which 71.5% required intensive care admission, 32.4% had PTE, and 35.6% died during hospitalization. PTE was independently associated with mortality [42.5% vs. 32.3%; p = 0.038]. D-dimer levels were higher in patients with PTE [9.1 (3.9; 20) vs. 2.3 (1.2; 5.1); p < 0.001]. Using the D-dimer cutoff of 0.5 μg/mL or above, sensitivity was 98.2% and specificity 5.7%. The 0.3 μg/mL threshold was associated with 100% of sensitivity for the presence of PTE, with which 99.1% of patients had increased values. ROC curve AUC was 0.77, demonstrating moderate discriminative power of D-dimers to detect PTE. Conclusions D-dimer levels are higher among COVID-19 hospitalized patients with PTE as compared to those without PTE and have moderate discriminative power to detect PTE, but its use to exclude PTE in this population may have limited clinical utility

COPD, diabetes, lymphopenia, and increased LDH cause higher mortality in hospitalized COVID-19 patients

Resumo não disponível

Determinação de prata em resíduo biossólido de tratamento de água e esgoto por espectrometria de absorção atômica com forno de grafite

Tendo em vista a demanda e a oportunidade do reuso de metais com agregado valor econômico, os quais são acumulados nos resíduos biossólidos gerados nas estações de tratamento de água e esgoto, se faz necessária a sua determinação. Dentre estes, a prata, metal nobre mais extraído e utilizado no mundo, encontra-se presente em quantidade considerável de acordo com pesquisas já realizadas. Neste trabalho foi desenvolvido um método analítico simples e rápido para a determinação de prata no lodo gerado durante o tratamento de água e esgoto, pela análise direta de amostras sólidas utilizando a espectrometria de absorção atômica de alta resolução com fonte contínua e forno de grafite (HR-CS GF AAS), em que o preparo das amostras é mínimo. Parâmetros importantes do método analítico como massa de amostra a ser utilizada, programa de temperatura e necessidade do uso de modificador químico foram investigados. As curvas de calibração foram construídas empregando-se soluções padrão aquosas. Os limites de detecção e quantificação obtidos para o método foram de 0,37 μg kg-1 e 1,22 μg kg-1, respectivamente. A faixa de concentração de prata encontrada nas diferentes amostras foi de 1,1 μg L-1 para a amostra líquida a 91,9 μg kg-1 para amostra sólida. O método desenvolvido se mostrou rápido e adequado para a determinação de prata por HR-CS GF AAS, tanto empregando a amostragem líquida quanto a análise direta de amostras sólidas. O resultado obtido para o teste de recuperação foi de 86% e os valores encontrados na análise do material de referência foram concordantes com o valor informativo, de acordo com o teste t, para o intervalo de confiança de 99,9%

Determinação de prata em resíduo biossólido de tratamento de água e esgoto por espectrometria de absorção atômica com forno de grafite

Tendo em vista a demanda e a oportunidade do reuso de metais com agregado valor econômico, os quais são acumulados nos resíduos biossólidos gerados nas estações de tratamento de água e esgoto, se faz necessária a sua determinação. Dentre estes, a prata, metal nobre mais extraído e utilizado no mundo, encontra-se presente em quantidade considerável de acordo com pesquisas já realizadas. Neste trabalho foi desenvolvido um método analítico simples e rápido para a determinação de prata no lodo gerado durante o tratamento de água e esgoto, pela análise direta de amostras sólidas utilizando a espectrometria de absorção atômica de alta resolução com fonte contínua e forno de grafite (HR-CS GF AAS), em que o preparo das amostras é mínimo. Parâmetros importantes do método analítico como massa de amostra a ser utilizada, programa de temperatura e necessidade do uso de modificador químico foram investigados. As curvas de calibração foram construídas empregando-se soluções padrão aquosas. Os limites de detecção e quantificação obtidos para o método foram de 0,37 μg kg-1 e 1,22 μg kg-1, respectivamente. A faixa de concentração de prata encontrada nas diferentes amostras foi de 1,1 μg L-1 para a amostra líquida a 91,9 μg kg-1 para amostra sólida. O método desenvolvido se mostrou rápido e adequado para a determinação de prata por HR-CS GF AAS, tanto empregando a amostragem líquida quanto a análise direta de amostras sólidas. O resultado obtido para o teste de recuperação foi de 86% e os valores encontrados na análise do material de referência foram concordantes com o valor informativo, de acordo com o teste t, para o intervalo de confiança de 99,9%

Classifying Fonts and Calligraphy Styles Using Complex Wavelet Transform

Recognizing fonts has become an important task in document analysis, due to the increasing number of available digital documents in different fonts and emphases. A generic font-recognition system indepen-dent of language, script and content is desirable for processing various types of documents. At the same time, categorizing calligraphy styles in handwritten manuscripts is important for palaeographic analysis, but has not been studied sufficiently in the literature. We address the font-recognition problem as analysis and categorization of textures. We extract features using complex wavelet transform and use support vec-tor machines for classification. Extensive experimental evaluations on different datasets in four languages and comparisons with state-of-the-art studies show that our proposed method achieves higher recognition accuracy while being computationally simpler. Furthermore, on a new dataset generated from Ottoman manuscripts, we show that the proposed method can also be used for categorizing Ottoman calligraphy with high accuracy