Geostatistical simulations with heterotopic hard and soft data without modeling the linear model of coregionalization

Most mining decisions are based on models estimated/simulated given the information obtained from samples. During the exploration stage, samples are commonly taken using diamond drill holes which are accurate and precise. These samples are considered hard data. In the production stage, new samples are added. These last are cheaper and more abundant than the drill hole samples, but imprecise and are here named as soft data. Usually hard and soft data are not sampled at the same locations, they form a heterotopic dataset. This article proposes a framework for geostatistical simulation with completely heterotopic soft data. The simulation proceeds in two steps. First, the variable of interest at the locations where soft data are available is simulated. The local conditional distributions built at these locations consider both hard and soft data and are obtained using simple cokriging with the intrinsic coregionalization model. Second, the variable of interest in the entire simulation grid using the original and previously simulated values at soft data locations is simulated. The results show that the information from soft data improved both the accuracy and precision of the simulated models. The proposed framework is illustrated by a case study with data obtained from an underground copper mine

Esclerose lateral amiotrófica pós Infecção pelo SArs-CoV-2: relato de caso

ABSTRACT We report a case of amyotrophic lateral sclerosis after hospitalization for SARS-CoV-2 infection. In the literature, there are already described cases of patients with amyotrophic lateral sclerosis, diagnosed before the pandemic, and who, after having COVID-19, evolved with progressive and rapid worsening of neurological symptoms. After reviewing the literature, we did not find a similar case. The present report contributes to the knowledge of the neuropathogenesis of the SARS-CoV-2 virus in amyotrophic lateral sclerosis.RESUMEN Presentamos un caso de esclerosis lateral amiotrófica tras ingreso hospitalario por infección por SARS-CoV-2. La literatura ya ha descrito casos de pacientes con esclerosis lateral amiotrófica, diagnosticados antes de la pandemia, y que, tras tener COVID-19, evolucionaron con un empeoramiento progresivo y rápido de los síntomas neurológicos. Después de revisar la literatura, no encontramos un caso similar. El presente informe contribuye al conocimiento de la neuropatogénesis del virus SARS-CoV-2 en la esclerosis lateral amiotrófica.RÉSUMÉ Nous rapportons un cas de sclérose latérale amyotrophique après une hospitalisation due à une infection par le SARS-CoV-2. La littérature a déjà décrit des cas de patients atteints de sclérose latérale amyotrophique, diagnostiqués avant la pandémie, et qui, après avoir eu le COVID-19, ont évolué avec une aggravation progressive et rapide des symptômes neurologiques. Après revue de la littérature, nous n'avons pas trouvé de cas similaire. Le présent rapport contribue à la connaissance de la neuropathogenèse du virus SARS-CoV-2 dans la sclérose latérale amyotrophique.Introdução: a esclerose lateral amiotrófica é uma doença neuromuscular, degenerativa e efeitos imunológicos que podem afetar sua evolução, como a pandemia pelo SARS-CoV-2 que é uma infecção viral que tem efeitos imunomoduladores. Objetivo: descrever um caso clínico de um paciente com diagnóstico de esclerose lateral amiotrófica pós-infecção pelo SARS-cov-2. Metodologia: a metodologia adotada neste artigo foi o relato de caso, através da revisão do prontuário de um paciente atendido no Ambulatório de Neurologia do Hospital Geral de Carapicuíba, São Paulo. Resultados: na literatura já estão descritos casos de pacientes com esclerose lateral amiotrófica, diagnosticados antes da pandemia, e que após terem COVID-19, evoluíram com piora progressiva e rápida da sintomatologia neurológica. Após a revisão da literatura não foi identificada descrição de caso semelhante. São descritas teorias sobre a imunomodulação do SARS-CoV-2 como também a neuropatogênese que possam explicar o caso de esclerose lateral amiotrófica pós- infecção viral pelo SARS-CoV-2. Conclusão: o presente relato contribui para o conhecimento da neuropatogênesedo vírus SARS-CoV-2 na esclerose lateral amiotrófica

Pressão positiva na ventilação mecânica invasiva e implicações renais em pacientes críticos

Objetivo: Verificar se há influência da ventilação mecânica com pressão positiva, ao final da expiração, na função renal de pacientes internados em unidade de terapia intensiva. Método: Estudo prospectivo e quantitativo realizado, em unidade de terapia intensiva, especializada em trauma ortopédico e medular. A amostra foi não probabilística, composta por 31 pacientes em ventilação mecânica invasiva que desenvolveram lesão renal aguda na internação. Os pacientes foram alocados em grupos, conforme valor da pressão positiva, ao final da expiração, e os dados coletados por questionário estruturado. Para a análise das variáveis, realizaram-se testes não paramétricos. Resultados com p ≤ 0,05 foram considerados significativos. Resultados: A idade média foi 46,94±24,2 anos com predominância do sexo masculino (61,3%). A disfunção renal (70,97%), no estágio 1(risco) (35,5%), predominou. Pacientes com maior pressão positiva, ao final da expiração, evoluíram com disfunção renal (p=0,04). Além disso, para aqueles com pressão positiva, ao final da expiração≥ 10cmH2O, a idade (p=0,05) e a disfunção renal (p=0,04) mostraram-se associados significativamente. Conclusão: Pacientes críticos em ventilação mecânica invasiva com pressão positiva, ao final da expiração mais elevada, mostraram reunir maior predisposição para a lesão renal aguda

ASSISTÊNCIA DE SAÚDE A IDOSOS INTERNADOS EM UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA: REFLEXÕES ACERCA DA SEGURANÇA DO PACIENTE

Introduction: The changes caused by the aging process cause the emergence of new challenges for society, and a longer life expectancy also implies an increase in the number of elderly people hospitalized in an Intensive Care Unit. Therefore, it is up to professionals to provide an integrated and humanized care. Objective: to reflect on nursing care for elderly patients in the ICU, and to transcend a reflection for the safety of these patients. Methodology: This is a narrative-type review of a theoretical-scientific nature. The search took place in the BDENF, LILACS and SciELO portal, with the inclusion criteria, articles published in full that addressed the topic of the study, theses, dissertations, documents in Portuguese and English, using the Boolean operator "AND" . Results: In this scenario, the joint construction of reflections and acquisition of new knowledge that makes sense for the care of elderly people in intensive care is stuttered. Conclusion: therefore, all actions and protocols related to professional training and standardization of care are important, in order to avoid the incidence of adverse events.Introducción: Los cambios provocados por el proceso de envejecimiento provocan la aparición de nuevos retos para la sociedad, y una mayor esperanza de vida implica también un aumento del número de ancianos hospitalizados en una Unidad de Cuidados Intensivos. Por lo tanto, depende de los profesionales proporcionar una asistencia integrada y humanizada. Objetivo: reflexionar sobre la atención de enfermería a pacientes ancianos en UCI, y trascender una reflexión por la seguridad de estos pacientes. Metodología: Se trata de una revisión del tipo narrativo de carácter teórico-científico. La búsqueda ocurrió en las Bases BDENF, LILACS y en el portal SciELO, con los criterios de inclusión, artículos publicados en el integra para abordar el tema del estudio, tesis, disertaciones, documentos en portugués e inglés, y se utilizó el operador booleano "AND". Resultados: En este escenario, se tartamudea la construcción conjunta de reflexiones y adquisición de un nuevo conocimiento que tenga sentido para el cuidado de los ancianos en cuidados intensivos. Conclusión: por lo tanto, todas las acciones y protocolos relacionados con la formación profesional y la estandarización de la atención son importantes, con el fin de evitar la incidencia de eventos adversos.Introdução: As alterações causadas pelo processo de envelhecimento ocasionam o surgimento de novos desafios para a sociedade, e uma maior expectativa de vida implica também no aumento do número de idosos internados em uma Unidade de Terapia Intensiva. Diante disso, cabe aos profissionais prestar uma assistência integra e humanizada. Objetivo: refletir acerca dos cuidados de enfermagem ao paciente idoso em UTI, e transcender uma reflexão para a segurança desses pacientes. Metodologia: Trata-se de uma revisão do tipo narrativa de cunho teórico-científico. A busca ocorreu nas bases BDENF, LILACS e no portal da SciELO, com os critérios de inclusão, artigos publicados na integra que abordassem a temática do estudo, teses, dissertações, documentos nos idiomas português e inglês, e utilizado o operador booleano “AND”. Resultados: Nesse cenário, gagueia-se a construção conjunta de reflexões e aquisição de um novo conhecimento que faça sentido para o cuidado a pessoas idosas em terapia intensiva. Conclusão: portanto, são importantes todas as ações e protocolos relacionados a capacitação profissional e padronização do cuidado, para assim, evitar a incidência de eventos adversos

Uso de informação secundária imprecisa e inacurada no planejamento de curto prazo

No setor de mineração, a amostragem está presente no empreendimento mineral desde a fase da exploração até a lavra. Para diminuir a incerteza na previsão de teores, o planejamento de lavra requer adensamento da amostragem para garantir previsões acuradas e precisas. Acredita-se, que quanto maior a quantidade de amostras, maior a confiabilidade nas estimativa de teores. Na fase exploração, geralmente, a amostragem é realizada por furos de sondagem com coroas diamantadas, que é uma técnica com alto custo de execução e produz amostras com acuracidade e precisão. Nesta fase, existem poucos dados com alta qualidade. Já na fase operacional, a amostragem é realizada por outras técnicas devido a restrições orçamentárias e ao alto custo de execução da sondagem diamantada. Em geral, estas amostras possuem baixa qualidade (imprecisas e inacuradas) e não são submetidas a protocolos de controle que qualidade. Logo, nesta fase existem muitos dados com baixa qualidade com erro de vies e precisao. Esta dissertação avalia o impacto do uso de dados imprecisos no planejamento de curto prazo. Para isto, foram analisados dois bancos de dados distintos. O primeiro estudo utiliza o banco de dados exaustivo Walker Lake, que foi usado e considerado como o teor real do depósito. Inicialmente, as amostras foram obtidas a partir do conjunto de dados com espaçamento regular de 20×20 m e 5×5 m, a partir do banco de dados exaustivo. Um erro relativo de ±25% (imprecisão) e 10% de viés foram adicionados aos dados espaçados a 5×5 m (dados geológicos curto prazo) em diferentes cenários. Depois foram estudadas diferentes metodologias para incorporar a informação imprecisa nas estimativas. O segundo estudo é realizado em uma mina de ouro, com dois tipos de dados diferentes, a furos de sondagem (dados primários) e circulação reversa (dados secundários). Nestes estudos foram investigadas duas metodologias: cokrigagem e krigagem ordinária, e os dados foram utilizados para estimar blocos. As curvas teor tonelagem, análise de deriva e a classificação errônea dos blocos foram avaliadas para cada estudo. Para o banco de dados, Walker Lake, os resultados mostraram que o uso da cokrigagem ordinária estandardizada é a melhor metodologia em situações que existem dados imprecisos e enviesados, com boa correlação entre as variáveis primárias e secundárias. As estimativas produzidas são mais próximas da distribuição real dos blocos, reduzindo o erro de classificação dos blocos. Já para o banco de dados de Ouro, as amostras possuem moderada correlaçao e continuidade espacial curta para pequenas distâncias do depósito. Nesta situação, a correção da imprecisão da variável secundária utilizando a krigagem ordinária produziram melhores resultados com estimativas menos enviesadas e melhor classificação dos blocos como minério e estéril.Decisions starting at mineral exploration through mining are based on grade block models obtained from samples. To decrease the uncertainty in the estimates, the short term mining planning requires additional sampling to ensure accurate and precise predictions. As more samples are made available, there is trend towards more reliable estimates. In the exploration stage, usually, sampling is performed by diamond drill holes (DDH), which are expensive but produces accurate and precise samples. In this stage there are few data with high quality. In the production stage, sampling is obtained by other techniques due to the high costs of DDHs. In general, these samples have low quality and are not controlled by QA / QC protocols. This study evaluates the impact of using imprecise data in short-term mineplanning. For this, it was analyzed two different data sets. The first case used the exhaustive Walker Lake dataset as the source to obtain the true and sampled grades. Initially, samples were obtained from the exhaustive dataset at regularly spaced grids at 20 × 20 m and 5 × 5 meters. A relative error (imprecision) of ± 25% and a 10% bias were added to the data spaced at 5 × 5 m (short-term geological data) in different scenarios. The second study is in a gold mine with two different types of data obtained from diamond drilling holes (DDH_Hard data) and reverse circulation (RC_Soft data).To combine these different types of data, two methodologies were investigated: cokriging and ordinary kriging. Both types of data were used to estimate a block model using the two methodologies. The grade tonnage curves and swath plots were used to compare the results against the true block grades at the same block support. In addition, the block misclassification was evaluated. In the Walker Lake the results show that standardized ordinary cokriging is a better methodology for imprecise and biased data and produces estimates closer to the true grade block distribution, reducing block misclassification. For the data set at the underground mine gold, the samples had moderate correlation and short spatial continuity for small distances at this deposit. In this situation, the estimates using ordinary kriging with hard and soft data (standardized and re-escaled) produced better results with less bias and better blocks classification of ore and waste

Uso de informação secundária imprecisa como distribuição de probabilidade local em conjuntos de dados completamente heterotópicos

Decisões na indústria mineral são geralmente baseadas em modelos estimados/simulados obtidos a partir de amostras. Durante a fase de exploração, as amostras são extraídas por furos de sondagem diamantados (DDH), que tendem a ser precisas e acuradas, mas são de alto custo e, consequentemente, escassas. Essas amostras são consideradas "hard data ou variável primária". Na fase de produção, as amostras podem ser coletadas por pó de perfuratriz ou amostras de fragmentos de rocha. Essas amostras são de baixo custo, abundantes e com alta incerteza. Portanto, tendem a existir mais dados com má qualidade, se comparado aos dados da fase de exploração. Essas amostras são consideradas “soft data ou variável secundária”. Abordagens clássicas em geoestatística, para integrar as variáveis primárias e secundárias, utilizam os algoritmos de cokrigagem e co-simulação, que requerem o modelo linear de coregionalização. A obtenção desse modelo pode ser considerado uma tarefa difícil quando existem duas ou mais variáveis secundárias disponíveis. Este trabalho propôs uma metodologia que, inicialmente, transforma os dados da variável secundária em variável primária a partir da construção distribuição probabilidade local a priori, incorporando a incerteza das medidas nas amostras, e em seguida executa o algorimo de simulação estocástica. Para dados que podem ter diferentes suporte, foi investigado o algoritmo de simulação sequencial direta com distribuições pontuais. Foram comparadas três metodologias: Metodologia 01: Simulação sequencial direta utilizando somente a variável primária, Metodologia 02: Simulação sequencial direta com distribuição pontual utilizando krigagem simples e na Metodologia 03: Simulação sequencial direta com distribuições pontuais utilizando cokrigagem simples com modelo intrínseco para inferir os pseudohards. Os resultados mostraram que quando os pseudohards são inferidos com o algoritmo de cokrigagem, e a correlação entre os dados é considerada, melhora a reprodução da distribuição local e os modelos são mais precisos e acurados . Para dados com mesmo suporte, tantos primários como secundários, foram avaliadas quatro metodologias definidas como: Metodologia 01: Simulação estocástica utilizando apenas a variável primária, Metodologia 02: Simulação estocástica utilizando a variável primária e secundária como distribuição bivariada normal, Metodologia 03: Simulação estocástica utilizando a variável primária e secundária como distribuição inferida por cokrigagem e Metodologia 04: Simulação estocástica utilizando inserção múltipla com atualização bayesiana no local da secundária. Verificou-se que a amostragem da distribuição de probabilidade pelo algoritmo de Monte Carlo (MCS), tem-se a reprodução da continuidade espacial dos pseudohards inferidos com flutuações ergódicas menores que o algoritmo de simulação por campos de probabilidade (p-field). Sobre a construção da distribuição, verificou-se que a distribuição local quando foram utilizados os dados da variável secundária no local e na vizinhança e a variável primária, os modelos finais foram mais precisos e acurados. Além disto, esta abordagem pode ser utilizada com qualquer algoritmo de simulação estocástica. As abordagens propostas apresentam duas vantagens: i) os erros da variável secundária são mitigados e não são transferidos para o modelo final ii) para incorporar a variável secundária é necessário somente o modelo de continuidade espacial da variável primária, evitando a modelagem do modelo linear de coregionalização (MLC). As metodologias propostas foram ilustradas em um banco de dados real, em 3D, em uma mina subterrânea de cobre e zinco, em que a variável primária e secundária possuem heterotopia total. Verificou-se, nas metodologias investigadas, que a informação secundária foi incorporada sem que o viés e a imprecisão fossem transferidos para os modelos. As metodologias produzem modelos mais precisos e acurados quando comparados aos gerados usando somente dados primários.Decisions in the mining industry are generally based on estimated/simulated models obtained from samples. During the exploration stage, samples obtained by diamond drilling holes (DDH) tend to be precise and accurate, but are expensive and, consequently, sparse. These samples are considered "hard data" or "primary variable". In the production stage, the samples are collected by reverse circulation or chip samples. These samples are cheaper, abundant and higher uncertainty than DDH. These samples are considered "soft data". Thus, there is a tendency to collect data in the production stage, instead of in the exploration stage, as the quantity of samples overcome its low. Classical approaches in geostatistics, to integrate primary and secondary variables, suggests that the use of cokriging and co-simulation algorithms requires a linear model of coregionalization (LMC). It can be considered a difficult task to obtained this model when two or more secondary variables are available. This study proposes a methodology that initially transforms the secondary variable into primary variable from local probability distribution by incorporating the uncertainty of the measurements in the samples. This approach is used to perform the stochastic simulation algorithm. To integrate data with different support, Direct sequential simulation with local distributions algorithm was investigated. Three methodologies was compared: Methodology 01: Direct sequential simulation using only the primary variable; Methodology 02: Direct sequential simulation with local distribution using simple kriging; Methodology 03: Direct sequential simulation with local distributions using simple cokriging with intrinsic model to infer pseudohards. The results showed that the pseudohards were inferred with the cokriging algorithm and the correlation between variables was considered. It improves the reproduction of the local distribution and the final models are more precise and accurate. To incorporate primary and secondary variables with the same support, four methodologies was evaluated: Methodology 01:Stochastic simulation using only the primary variable; Methodology 02:Stochastic simulation using the primary and secondary variable as normal bivariate distribution; Methodology 03:Stochastic simulation using the primary and secondary variables as a distribution inferred by cokriging with intrinsic model; Methodology 04:Stochastic simulation using multiple imputation with Bayesian update at secondary variable location. The results showed that the spatial continuity reproduction of the pseudohards has less ergodic fluctuations in the probability distribution sampling by the Monte Carlo algorithm (MCS) than the sampling by p-field simulation algorithm. To build the distribution, the local distribution was verified when both secondary and primary variables were used. The secondary variable considered locally and in the neighborhood. The final models were more precise and accurate. In addition, this approach can be used with any stochastic simulation algorithm. The proposed approaches have two main advantages: i) the errors of the secondary variable are mitigated and are not transferred to the final model; ii) to incorporate the secondary variable it is necessary only the spatial continuity model of the primary variable, avoiding the modeling of the LMC. The developed methodologies were applied in a real case study, copper and zinc underground mine, where the primary and secondary variables are completely heterotopic. It was verified that bias and imprecision of the secondary data were not transferred to the final models. The methodologies produce more precise and accurate models when compared to models obtained using only primary data