A Cidade Perdida da Bahia: mito e arqueologia no Brasil Império

O artigo investiga as origens do mais famoso mito arqueológico brasileiro, "a cidade perdida da Bahia", e sua importância paradigmática para o segundo império.<br>This article examines the "lost city of Bahia", the most famous Brazilian archaeological myth and its paradigmatic importance

História econômica e regionalização: contribuição a um desafio teórico-metodológico

O objetivo do trabalho é avançar na reflexão do próprio conceito de região, e mais especificamente de regionalização, pensando sua aplicabilidade e capacidade explicativa segundo uma perspectiva eminentemente histórica. Para tanto, são mobilizados estudos de campos diversos do conhecimento, em particular da economia e da geografia em geral, postos a dialogar com a questão histórica e a historiografia pertinente. De um ponto de vista metodológico, apresentam-se bases para a produção de segmentações do espaço tendo por norte seu aspecto estrutural e funcional; não obstante, pensando em detalhe a questão histórica, busca-se articular essa funcionalidade analítica à necessidade de se tratar o espaço de forma não anacrônica, buscando compreender tanto sua dinâmica própria a partir de fontes coevas, quanto o específico da transformação nas concepções do espaço no período analisado. Por fim, é realizado um pequeno exercício aplicativo para Minas Gerais nos séculos 18 e 19.<br>This paper intends to contribute to the theoretical and methodological debate on regionalization and history. Firstly, it starts discussing the very concept of region on its several related approaches: geography, political economy, history and historiography. Then, a methodological issue is analyzed, that is to say: the paper tries to articulate the most important criteria of spatial segmentation embedded on regionalization (analytical functionalism, heterogeneity and homogeneity) with: a) the necessity of non-anachronism; and b) the necessity of a historical dynamic approach on definition of regional boundaries

Probability of major depression classification based on the SCID, CIDI, and MINI diagnostic interviews: A synthesis of three individual participant data meta-analyses

Introduction: Three previous individual participant data meta-analyses (IPDMAs) reported that, compared to the Structured Clinical Interview for the DSM (SCID), alternative reference standards, primarily the Composite International Diagnostic Interview (CIDI) and the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI), tended to misclassify major depression status, when controlling for depression symptom severity. However, there was an important lack of precision in the results. Objective: To compare the odds of the major depression classification based on the SCID, CIDI, and MINI. Methods: We included and standardized data from 3 IPDMA databases. For each IPDMA, separately, we fitted binomial generalized linear mixed models to compare the adjusted odds ratios (aORs) of major depression classification, controlling for symptom severity and characteristics of participants, and the interaction between interview and symptom severity. Next, we synthesized results using a DerSimonian-Laird random-effects meta-analysis. Results: In total, 69,405 participants (7,574 [11%] with major depression) from 212 studies were included. Controlling for symptom severity and participant characteristics, the MINI (74 studies; 25,749 participants) classified major depression more often than the SCID (108 studies; 21,953 participants; aOR 1.46; 95% confidence interval [CI] 1.11-1.92]). Classification odds for the CIDI (30 studies; 21,703 participants) and the SCID did not differ overall (aOR 1.19; 95% CI 0.79-1.75); however, as screening scores increased, the aOR increased less for the CIDI than the SCID (interaction aOR 0.64; 95% CI 0.52-0.80). Conclusions: Compared to the SCID, the MINI classified major depression more often. The odds of the depression classification with the CIDI increased less as symptom levels increased. Interpretation of research that uses diagnostic interviews to classify depression should consider the interview characteristics.</p