MODELO DE CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA PARA O ÍNDICE DE CONICIDADE VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (RNAS)

A concentração de gordura na região abdominal está intimamente ligada a risco de doenças cardiovasculares e metabólicas. Para isso o índice de conicidade (IC) representa um indicador de obesidade abdominal, sendo considerado um bom indicador para avaliar os fatores de risco cardiovasculares. Diante disso algumas ferramentas computacionais como as redes neurais artificiais (RNAs) vem sendo utilizada com a finalidade de analisar dados de modo inovador. O objetivo deste estudo foi obter o (IC) por meio das (RNAs) utilizando como variáveis de entrada peso, altura e circunferência da cintura e como variável de saída, partes das amostras do (IC). A metodologia constou em uma coleta de dados para obtenção das variáveis, sendo que a rede utilizada para este trabalho foi a Multilayer Perceptron com algoritmo backpropagation para fase de treinamento da rede. A rede teve um bom desempenho com erro de 6.69x10-3 para o treinamento e 7.10x10-3 para o diagnóstico

Transversal Study Describing the Applicability of the Conicity Index in the Age Group of Children

O excesso de massa corporal predominantemente na região abdominal do corpo favorece o surgimento de várias doenças, dentre elas as dislipidemias e os distúrbios cardiovasculares. Nesse contexto, o índice de conicidade (IC) é uma alternativa viável para indicar obesidade abdominal. O objetivo deste estudo foi verificar se o índice de massa corporal (IMC) e o IC apresentam alguma correlação e se o IC das crianças pode ser inserido na faixa de corte, utilizando sua fórmula original. Tratou-se de uma metodologia quantitativa analítica e descritiva, com delineamento transversal. Crianças de ambos os sexos entre 9 e 11 anos de idade participaram deste estudo. A circunferência da cintura-CC (m), altura (m) e índice de massa corporal (kg) foram utilizados como variáveis ​​para o cálculo do IC e IMC. Após a coleta dessas variáveis, foi realizada a tabulação, e posteriormente, o software estatístico SAS® Studio foi utilizado para realizar as análises estatísticas. Sessenta e seis crianças (27 homens e 39 mulheres) foram avaliadas. Observou-se que os dados de IC e IMC não se correlacionam. No entanto, os valores obtidos pelo cálculo do intervalo de confiança de 95% da média das crianças estão contidos no intervalo 1,00 e 1,73

Characterization of Highly Weathered Soils

Os solos brasileiros são classificados em 13 ordens, com base em suas características definidoras. Os latissolos e os ultissolos predominam, compreendendo mais de 50% de todo o território. Portanto, o objetivo deste trabalho foi estudar os principais atributos físicos do solo e o conteúdo de matéria orgânica para avaliar as atribuições e limitações de dois tipos de solos altamente intemperizados no extremo oeste de São Paulo. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, composto por dois tratamentos diferentes: Latossolo e Ultisol em três faixas de profundidade: 0,00-0,10, 0,10-0,20, 0,20-0,40 m, com 10 repetições. As análises foram realizadas em triplicado. Os seguintes atributos do solo foram avaliados: textura do solo, conteúdo de matéria orgânica, umidade volumétrica e gravimétrica, infiltração de água no solo, densidade do solo, porosidade do solo, distribuição e estabilidade dos agregados, resistência à penetração e umidade do solo. Os dados foram analisados ​​quanto à variância com o teste F, a p ≤ 0,05. Quando significativos, os parâmetros foram submetidos ao teste de Tukey (p <0,05). As propriedades físicas do solo mostram que os solos estudados estão em boas condições e dentro dos limites médios recomendados pela literatura estabelecida. Todos os atributos estudados estão relacionados à granulometria do solo e sua distribuição no perfil do solo