Modelação matemática da variação da temperatura do pé

Existem doenças que afetam diretamente a planta do pé, podendo ser um fator de elevada importância na qualidade de vida do indivíduo. Sabe-se que a presença de uma dada doença na planta do pé poderá afetar a normal distribuição da temperatura na planta do pé. Este estudo pretende identificar as principais características da distribuição da temperatura na planta de pés saudáveis. Com esse objetivo, foram testadas quatro modelações matemáticas para estimar a matriz de temperatura obtida através de diversas imagens termográficas da planta do pé saudável de diversos indivíduos. Os problemas a resolver pertencem à classe de problemas de otimização não linear com restrições

Caracterização da distribuição da temperatura na planta do pé

Este trabalho tem como principal finalidade a prevenção e o diagnóstico precoce de doenças que afetam diretamente a planta do pé, como é o caso do pé diabético, que surge como consequência da Diabetes Mellitus. Neste estudo, foi usada a técnica de termografia e foram adquiridas fotografias termográficas de indivíduos com pés diabéticos e com pés saudáveis. Recorre-se à otimização não linear para caracterizar a variação da temperatura dos dois tipos de pé em estudo, sendo posteriormente feita uma comparação entre os resultados obtidos para os mesmos. Foram usadas técnicas de otimização local e global. Para a otimização local foi explorado o método Pattern Search e para a otimização global usaram-se os métodos Algoritmo Genético, o Algoritmo Genético Híbrido e o Simulated Annealing. São apresentados os resultados numéricos obtidos para as diferentes modelações testadas, através de funções que definam a temperatura nas diversas regiões do pé.The main aim of this work is the prevention and early diagnosis of diseases that directly affect the foot plant, such as diabetic foot, which arises as a consequence of the Diabetes Mellitus disease. In this study was used the technique of thermography and were acquired thermographic photographs of individuals with diabetic foot and healthy feet. To characterize the temperature variation of the two types of foot in this study, it was used the nonlinear optimization, and then was made a comparison between the results obtained for the same. Techniques of local and global optimization were used. For local optimization it was explored the Pattern Search method and for global optimization methods it was used the Genetic Algorithm, the Hybrid Genetic Algorithm and Simulated Annealing. The numerical results obtained for the different modulations tested through functions, that define the temperature in different regions of the foot, are presented

Estudo da variação da temperatura na planta do pé

Como é de conhecimento comum, existem doenças que afetam diretamente a planta do pé, como é o caso da diabetes mellitus, que pode levar ao pé diabético. Perante este facto, pode afirmar-se que a locomoção dos indivíduos que apresentam esta doença está em risco e torna-se muitas vezes dolorosa, o que afeta a qualidade de vida dos mesmos. De forma a ajudar na prevenção, e em possíveis diagnósticos alternativos para a identificação precoce de doenças desta categoria, está a ser realizado um estudo onde se comparam imagens termográficas de pés diabéticos com pés saudáveis, uma vez que a presença deste tipo de doenças na planta do pé pode conduzir a alterações na distribuição da temperatura do pé. Neste estudo pretende- -se identificar as variações dessa distribuição da temperatura nos indivíduos e tentar classificá-las de forma a verificar se o indivíduo possui, ou não, uma possível patologia, mesmo que esta não seja visível a olho nu.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

LAVOISIER & A CONSOLIDAÇÃO DA QUÍMICA COMO CIÊNCIA NO SÉCULO XVIII

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Caracterização da distribuição da temperatura na planta do pé

Sabe-se que existem diversas doenças que provocam alterações de temperatura na planta do pé, como por exemplo a diabetes mellitus, a insuficiência venosa, a ulceração,entre outros. Deste modo, este tipo de patologias provocam dor, desconforto e alterações na mobilidade do indivíduo portador de uma dada patologia, uma vez que o pé é o suporte da locomoção humana. Este estudo tem como objetivo contribuir para diagnósticos alternativos que permitam identificar uma determinada patologia precocemente. Para tal, foi efetuado um trabalho onde o principal objetivo é a realização de um modelo matemático que define a distribuição da temperatura na planta do pé. Esta modelação foi aplicada ao pé saudável e ao pé patológico, sendo neste caso a patologia a diabetes mellitus, também conhecido por pé diabético. Recorreu-se à técnica da termografia / processamento de imagem e combinou-se a mesma com técnicas de otimização não linear, a fim de se minimizar o erro quadrático entre o modelo matemático e a distribuição de temperatura. Como método de otimização local usou-se o método Pattern Search e como métodos de otimização global usaram-se o método Simulated Annealing e o método Algoritmo Genético. Como principal conclusão verificou-se que existem diferenças significativas entre a temperatura do pé saudável e a temperatura do pé diabético, onde o último apresenta um comportamento de desordem relativamente à sua temperatura. Para trabalho futuro pretende-se fazer um estudo comparativo entre os dois tipos de pé diabético, o neuropático e o isquémico, e pretende-se seguir indivíduos portadores desta doença de forma contínua.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Accuracy of real-time PCR, Gram stain and culture for <it>Streptococcus pneumoniae, Neisseria meningitidis</it> and <it>Haemophilus influenzae</it> meningitis diagnosis

Abstract Background Although cerebrospinal fluid (CSF) culture is the diagnostic reference standard for bacterial meningitis, its sensitivity is limited, particularly when antibiotics were previously administered. CSF Gram staining and real-time PCR are theoretically less affected by antibiotics; however, it is difficult to evaluate these tests with an imperfect reference standard. Methods and findings CSF from patients with suspected meningitis from Salvador, Brazil were tested with culture, Gram stain, and real-time PCR using S. pneumoniae, N. meningitidis, and H. influenzae specific primers and probes. An antibiotic detection disk bioassay was used to test for the presence of antibiotic activity in CSF. The diagnostic accuracy of tests were evaluated using multiple methods, including direct evaluation of Gram stain and real-time PCR against CSF culture, evaluation of real-time PCR against a composite reference standard, and latent class analysis modeling to evaluate all three tests simultaneously. Results Among 451 CSF specimens, 80 (17.7%) had culture isolation of one of the three pathogens (40 S. pneumoniae, 36 N. meningitidis, and 4 H. influenzae), and 113 (25.1%) were real-time PCR positive (51 S. pneumoniae, 57 N. meningitidis, and 5 H. influenzae). Compared to culture, real-time PCR sensitivity and specificity were 95.0% and 90.0%, respectively. In a latent class analysis model, the sensitivity and specificity estimates were: culture, 81.3% and 99.7%; Gram stain, 98.2% and 98.7%; and real-time PCR, 95.7% and 94.3%, respectively. Gram stain and real-time PCR sensitivity did not change significantly when there was antibiotic activity in the CSF. Conclusion Real-time PCR and Gram stain were highly accurate in diagnosing meningitis caused by S. pneumoniae, N. meningitidis, and H. influenzae, though there were few cases of H. influenzae. Furthermore, real-time PCR and Gram staining were less affected by antibiotic presence and might be useful when antibiotics were previously administered. Gram staining, which is inexpensive and commonly available, should be encouraged in all clinical settings.</p

BMC Infectious Diseases

p. 1-10Background: Although cerebrospinal fluid (CSF) culture is the diagnostic reference standard for bacterial meningitis, its sensitivity is limited, particularly when antibiotics were previously administered. CSF Gram staining and real-time PCR are theoretically less affected by antibiotics; however, it is difficult to evaluate these tests with an imperfect reference standard. Methods and findings: CSF from patients with suspected meningitis from Salvador, Brazil were tested with culture, Gram stain, and real-time PCR using S. pneumoniae, N. meningitidis, and H. influenzae specific primers and probes. An antibiotic detection disk bioassay was used to test for the presence of antibiotic activity in CSF. The diagnostic accuracy of tests were evaluated using multiple methods, including direct evaluation of Gram stain and real-time PCR against CSF culture, evaluation of real-time PCR against a composite reference standard, and latent class analysis modeling to evaluate all three tests simultaneously. Results: Among 451 CSF specimens, 80 (17.7%) had culture isolation of one of the three pathogens (40 S. pneumoniae, 36 N. meningitidis, and 4 H. influenzae), and 113 (25.1%) were real-time PCR positive (51 S. pneumoniae, 57 N. meningitidis, and 5 H. influenzae). Compared to culture, real-time PCR sensitivity and specificity were 95.0% and 90.0%, respectively. In a latent class analysis model, the sensitivity and specificity estimates were: culture, 81.3% and 99.7%; Gram stain, 98.2% and 98.7%; and real-time PCR, 95.7% and 94.3%, respectively. Gram stain and real-time PCR sensitivity did not change significantly when there was antibiotic activity in the CSF. Conclusion: Real-time PCR and Gram stain were highly accurate in diagnosing meningitis caused by S. pneumoniae, N. meningitidis, and H. influenzae, though there were few cases of H. influenzae. Furthermore, real-time PCR and Gram staining were less affected by antibiotic presence and might be useful when antibiotics were previously administered. Gram staining, which is inexpensive and commonly available, should be encouraged in all clinical settings