Polymer induced condensation of dna supercoils

Macromolecular crowding is thought to be a significant factor driving DNA condensation in prokaryotic cells. Whereas DNA in prokaryotes is supercoiled, studies on crowding-induced DNA condensation have so far focused on linear DNA. Here we compare DNA condensation by poly(ethylene oxide) for supercoiled and linearized pUC18 plasmid DNA. It is found that supercoiling has only a limited influence on the critical amount of PEO needed to condense plasmid DNA. In order to pack DNA supercoils in condensates, it seems inevitable that they must be deformed in one way or another, to facilitate dense packing of DNA. Analytical estimates and Monte Carlo simulations indicate that packing of DNA supercoils in condensates is most likely facilitated by a decrease of the superhelical diameter rather than by unwinding of the supercoil

Quantum statistical correlations in thermal field theories: boundary effective theory

We show that the one-loop effective action at finite temperature for a scalar field with quartic interaction has the same renormalized expression as at zero temperature if written in terms of a certain classical field $\phi_c$, and if we trade free propagators at zero temperature for their finite-temperature counterparts. The result follows if we write the partition function as an integral over field eigenstates (boundary fields) of the density matrix element in the functional Schr\"{o}dinger field-representation, and perform a semiclassical expansion in two steps: first, we integrate around the saddle-point for fixed boundary fields, which is the classical field $\phi_c$, a functional of the boundary fields; then, we perform a saddle-point integration over the boundary fields, whose correlations characterize the thermal properties of the system. This procedure provides a dimensionally-reduced effective theory for the thermal system. We calculate the two-point correlation as an example.Comment: 13 pages, 1 figur

The perspectives of Medical Students and Health Professionals

Background: When healthcare systems worldwide face unprecedented pressure the growth of information technology use and in particular artificial intelligence (AI) embedded tools promise to improve health and care. However, health professionals remain quite reticent about adopting AI technologies. Such attitude bears the potential to damper its successful implementation since they play a central role in this digital transition. Aims: This investigation aims to explore the perspectives and expectations of health professionals and medical students on the adoption of AI in healthcare while understanding their vision on the main challenges, concerns and opportunities that accompany this process. Materials and methods: Base on technology acceptance models and literature review an online survey was designed and applied. It was composed of eight multiple choice questions and seven questions using a seven-point Likert scale, evaluating interest, knowledge, satisfaction and opinions on AI’s application. A link to the online survey was sent via email to health professionals and medical students through mailing lists of medical faculties and health associations, intending to collect as many answers as possible. Data was analyzed using IBM SPSS (version 25). Results: The results provide descriptive analysis covering answers from 119 health professionals and 154 medical students undergoing clinical rotations. Even though the vast majority of respondents agrees it makes sense to integrate AI in health, only one third of them feels their institution is prepared to adopt more AI-based technologies. Less than 15% are satisfied with the current AI applications in the workplace and only about 10% feel supported to use them. The top challenges to AI implementation were considered to be technology costs (75%), healthcare-associated bureaucracy (70%) and lack of training (60%). The main concerns associated with liability issues (66%), increased healthcare inequity (54%) and fear of making bad decisions following AI-based recommendations (51%). The main focus of AI-based tools should aim at making processes more efficient (90%), with staff training (85%) and articulation with other stakeholders (62%) being identified as key aspects to faster developing adequate solutions. Conclusions: AI use in healthcare is still in its begging, with respondents recognizing lack of support and alternatives despite showing interest. There are important challenges that need to be addressed and concerns that need clarification, mirroring the complexity of this matter. Nonetheless, it seems clear that future AI technologies should prioritize overall efficiency thereby tackling health systems’ increasing demand. It seems a wise adoption of AI depends on right attitude and education of all stakeholders, particularly medical students as future care providers, in order to leverage its capabilities.Introdução: Numa fase em que os sistemas de saúde enfrentam uma enorme pressão, o uso crescente de tecnologias e, particularmente, de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (IA), promete otimizar a prestação de cuidados. Servindo-se da sua capacidade de aprendizagem, adaptação e manipulação de dados os sistemas de IA são capazes de mimetizar o raciocínio humano e auxiliar na execução de variadíssimas tarefas, desde cirurgias robóticas à definição de um plano de cuidados individualizado. Contudo, apesar dos sucessos registados e da aparente recetividade por parte da população, os profissionais de saúde parecem estar algo reticentes quanto à adoção de tecnologias de IA, o que naturalmente coloca em risco o sucesso da sua implementação uma vez que eles desempenham um papel central nesta transição digital. Sendo eles os principais utilizadores destas ferramentas, o seu conhecimento, atitude e confiança tornam-se fatores-chave para o sucesso na implementação e adoção de sistemas baseados em IA. Como tal, as suas opiniões e sugestões devem ser consideradas ao longo dos processos de idealização e conceção tecnológica. Assim, poder-se-á conceber um ambiente pautado pela segurança e informação sustentada, em que os profissionais se sentem mais confiantes na utilização de ferramentas que reconhecem ser úteis, com consequente repercussão numa adoção mais positiva e consciente. Objetivos: Este trabalho de investigação tem como objetivo explorar as perspetivas e expectativas de profissionais de saúde e estudantes de medicina relativamente à adoção de IA na saúde, tentando compreender a sua visão no que diz respeito aos principais desafios, preocupações e oportunidades que acompanham este processo. Desta forma, será possível compreender que passos devem ser tomados pela indústria no sentido de desenvolver ferramentas que vão ao encontro das suas necessidades reais e que, portanto, serão mais facilmente aceites e utilizadas com efeito. Materiais e métodos: Com base em modelos de aceitação de tecnologia e revisão da variada literatura disponível, construímos e aplicámos um questionário online. Este era composto por oito questões de escolha múltipla e sete questões assentes em escalas de Likert de sete pontos, explorando interesse, conhecimento e opiniões em torno da aplicação de IA. Recorrendo às mailing lists de associações de estudantes das várias escolas médicas nacionais e de ordens profissionais da área da saúde, o questionário online foi disseminado no sentido de recolher o maior número possível de repostas. Posteriormente, os dados obtidos foram organizados e analisados através do IBM SPSS (versão 25). Resultados: Os resultados exploram a análise descritiva baseada em respostas de 119 profissionais de saúde e 154 estudantes de medicina matriculados em “anos clínicos”. Os participantes tinham mais frequentemente menos de 25 anos e eram maioritariamente do sexo feminino. Os estudantes de medicina estavam mais frequentemente matriculados no sexto ano do mestrado integrado, enquanto os profissionais de saúde eram principalmente médicos e enfermeiros. A quantificação do interesse em tecnologia mostrou-se equilibrada no que diz respeito às respostas positivas e negativas, apesar de cerca de 50% dos participantes reconhecer como limitado o seu conhecimento acerca das aplicações da IA na saúde. Apesar de a vasta maioria dos participantes considerar que a integração de IA na saúde é positiva, apenas um terço sente que a sua instituição está preparada para adotar mais tecnologias desta natureza. Menos de 15% está satisfeito com as ferramentas de IA existentes no local de trabalho e apenas cerca de 10% se sente apoiado para as utilizar. O custo das tecnologias (75%), a burocracia associada aos cuidados de saúde (70%) e a falta de formação (60%) foram identificados como os principais desafios à implementação de IA. Por outro lado, as preocupações em torno desta temática dizem principalmente respeito a problemas de responsabilização (66%), iniquidade (54%) e receio de ser influenciado a tomar decisões erradas (51%). A formação dos profissionais (85%) e a articulação com outros atores (62%) foram identificados como aspetos essenciais no sentido de acelerar o desenvolvimento de soluções adequadas, sendo que estas devem ter como principal foco a eficiência e só posteriormente a melhoria das habilidades clínicas dos trabalhadores. Conclusões: A utilização de IA na saúde encontra-se ainda numa fase inicial. Apesar de mostrarem interesse na sua integração, os profissionais reconhecem que o apoio e as soluções existentes no local de trabalho estão ainda longe do ideal. Na verdade, parece não existir ainda uma “cultura digital” vincada nas suas instituições de saúde A complexidade deste tema está espelhada nos diversos desafios e múltiplas preocupações ainda sem resposta clara, como aspetos de responsabilização, segurança e financiamento, que demonstram que, pelo menos no caso português, parece não existir ainda um caminho exato a seguir. Por outro lado, fica claro que as ferramentas de IA desenvolvidas devem priorizar a eficiência global. Ao mesmo tempo, parece lógico começar por automatizar tarefas simples e repetitivas, como é o caso das excessivas atividades administrativas que consomem uma porção considerável do tempo dos profissionais, impedindo-os de se focar em tarefas mais relevantes e na exploração de novas tecnologias. Para além de otimizar o funcionamento laboral, esta automatização fomentaria sentimentos de confiança e utilidade, com repercussão positiva nas atitudes e adoção subsequente de ferramentas de IA mais complexas. Finalmente, a educação e empenho de todos os atores nesta transição digital, particularmente de estudantes de medicina enquanto futuros prestadores de cuidados, parecem ser fundamentais para uma adoção consciente de IA no sentido de maximizar as suas capacidades

Impact of COVID-19 pandemic in communitybased testing and diagnosis of HIV, HCV, HBV and other STI in Portugal

Background: In March 2020, Portugal registered its first cases of COVID-19. Since then, we have seen unprecedented changes in our communities, economically, and in access to health care including access to sexually transmitted infections prevention, testing and linkage to care. To better understand the impact of the COVID-19 pandemic in testing provision at community-based testing centres in Portugal, we analyzed the numbers of testing sessions, tests performed for each infection, and proportion of reactive results from January 2016 to December 2020. Methods: We used data from 26 community-based testing centres’ number of testing sessions, HIV, HBV, HCV and Syphilis tests performed and its results. To assess the trend of the number of testing sessions, number of tests performed and the percentage of reactive tests over time an additive seasonal decomposition was used. We implemented a simple decomposition using the 30-day moving average to isolate the trend of the number of tests, and we calculated the seasonal component by computing an average value of the relative number of tests for each month across the entire span of the data (2016–2020). The decomposition error was then computed by removing the trend and seasonal components from the original time series data. We also searched for breakpoints throughout the time period analysed. Results: The trend for the number of tests increased, with a peak in middle 2019 followed by a stark drop-off leading into 2020. The seasonal components showed an annual spike in the number of tests during November and a decrease in April. We also pinpointed a breakpoint between March and June 2020 regarding the number of sessions. However, the percentages of reactive HIV and HCV tests increased during this period. Nevertheless, even under strict measures to mitigate the SARS-CoV-2 transmission, activity seems to have returned almost to normal in the second semester. Conclusions: The COVID-19 pandemic impacted the community-based provision of care, the number of testing sessions and, consequently, HIV, HBV, HCV and Syphilis diagnosis. However, population characteristics, as well as efforts made by community-based healthcare services, might have helped these centres to resume their activity in the second semester.Introdução: Em março de 2020, Portugal registou os primeiros casos de COVID-19. Desde então temos assistido a mudanças nas nossas comunidades, economia e acesso aos cuidados de saúde, incluindo na prevenção de doenças sexualmente transmissíveis e testagem. De forma a compreendermos melhor o impacto da pandemia de COVID-19 na prestação testes de VIH, VHC, VHB e sífilis em centros base comunitária em Portugal, fizemos uma análise comparativa do número de sessões de teste, testes feitos para cada uma das infeções e proporção de testes com resultados reativos, entre janeiro de 2016 e dezembro de 2020. Métodos: Analisamos dados relativos a 26 centros de base comunitária. Para avaliar o número de sessões de teste realizadas, assim como o número de testes e a percentagem de resultados reativos ao longo do tempo, utilizamos o modelo aditivo de decomposição sazonal. Implementamos uma decomposição simples da série temporal, utilizando uma média móvel a 30 dias, para isolarmos a tendência do número de testes. Adicionalmente, calculamos a componente sazonal, determinando uma média do valor para cada mês analisado (2016- 2020). A componente aleatória foi estabelecida removendo a componente sazonal e a tendência da série temporal. Fizemos também análise de breakpoints. Resultados: A tendência do número de testes aumentou, desde o início do período analisado, com um pico em 2019, seguido de um declínio acentuado no início de 2020. A componente sazonal mostrou, anualmente, um aumento no número de testes realizados em novembro e uma diminuição em abril. Foi possível identificar um breakpoint entre março e junho de 2020 no número de sessões de teste. Apesar disto, a percentagem de testes com resultados reativos para o VIH e VHC aumentou durante este período. De salientar ainda que apesar das medidas restritivas de mitigação da COVID-19, os centros de base comunitária parecem ter conseguido, em parte, recuperar no segundo semestre. Conclusões: A pandemia de COVID-19 impactou os serviços de saúde de base comunitária, nomeadamente no número de sessões de teste, testes realizados e diagnósticos de doenças sexualmente transmissíveis. No entanto, algumas características populacionais combinadas com os esforços dos centros de base comunitária permitiram que, durante o segundo semestre, a sua atividade fosse retomada