APLICAÇÃO DE MACHINE LEARNING NA IDENTIFICAÇÃO DE E-MAILS COMO SPAM

O serviço de e-mail é uma das principais ferramentas utilizadas nos dias de hoje e é um exemplo de que a tecnologia facilita a troca de informações. Por outro lado, um dos maiores empecilhos enfrentados pelos serviços de e-mail corresponde ao spam, nome dado à mensagem não solicitada recebida por um usuário. A aplicação de aprendizado de máquina (machine learning) vem ganhando destaque nos últimos anos como alternativa para identificação eficiente de spam. Nessa área, diferentes algoritmos podem ser avaliados para identificar qual apresenta melhor desempenho. O objetivo deste estudo consiste em identificar a capacidade dos algoritmos de aprendizado de máquina em classificar corretamente os e-mails e identificar também qual algoritmo obteve maior acurácia. A base de dados utilizada foi retirada da plataforma Kaggle e os dados foram processados pelo software Orange com quatro algoritmos: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM) e Naive Bayes (NB). A divisão dos dados em treino e teste considerou 80% dos dados para treinamento e 20% para teste. Os resultados evidenciam que o Random Forest foi o algoritmo com melhor desempenho com acurácia de 99%

Impactos ambientais e sócio-econômicos das hortas comunitárias sob linhas de transmissão no bairro Tatuquara, Curitiba, PR, Brasil.

Em virtude da existência de áreas ociosas, alvos de atividades ilícitas e depósitos de lixo, situadas sob as linhas de transmissão de energia elétrica (LTs) no bairro Tatuquara, Curitiba, PR, Brasil, a Eletrosul Centrais Elétricas S.A e a Prefeitura Municipal de Curitiba em 2003 estabeleceram uma parceria para a implantação de hortas comunitárias, que atende famílias de baixa renda como forma de incremento da renda familiar. O objetivo deste estudo foi avaliar sob a ótica dos horticultores os impactos ambientais e sócio-econômicos das hortas comunitárias criadas sob LTs no bairro Tatuquara. A coleta dos dados foi realizada em maio de 2008, com base em pesquisa bibliográfica, entrevistas abertas junto a Técnicos da Secretaria do Abastecimento da Prefeitura Municipal de Curitiba, visitas “in loco” nas hortas comunitárias do bairro Tatuquara, e aplicação de questionário junto aos participantes de uma das reuniões da Associação das hortas comunitárias deste bairro. De acordo com o estudo realizado percebeu-se que as mulheres (94%) são as que mais se dedicam as atividades na horta sob as LTs e também constatou-se que a comunidade possui uma percepção positiva a partir da instalação da horta principalmente em relação a qualidade de vida, uma vez que houve redução no vandalismo praticado nas áreas ociosas sob as LTs e melhoria significativa na sua alimentação

IDENTIDADE DE GÊNERO, SEXUALIDADE E COMPORTAMENTOS DE AUTOLESÃO

A pesquisa visa identificar na literatura científica a relação entre identidade de gênero, sexualidade e a manifestação de comportamentos de autolesão. É uma revisão bibliográfica com abordagem qualitativa exploratória, como método investigativo. A revisão indicou uma lacuna significativa na literatura sobre a temática. Embora os resultados obtidos sejam limitados, os estudos sugerem a associação entre identificar-se como mulher cisgênero ou pertencer à comunidade LGBTQIAPN+ e o aumento do risco da manifestação de comportamentos autolesivos. As conclusões destacam a importância da ampliação de pesquisas acerca desse tema, a fim de obter uma compreensão mais aprofundada sobre a relação entre identidade de gênero, sexualidade e autolesão, para serem fornecidos subsídios para a implementação de medidas efetivas de apoio a esses grupos, que considerem os estereótipos de gênero como vetores de sofrimento psíquico e viabilizem a implementação de políticas públicas voltadas para a saúde mental desses indivíduos.Palavras-chave: Violência de Gênero; Automutilação; Heteronormatividade; Saúde Mental

Características clínicas e desfechos de casos incidentes de COVID-19 em adultos não vacinados com fibrose cística no sul do Brasil : estudo prospectivo de coorte realizado durante o primeiro ano da pandemia de COVID-19

Objective: There is still limited information on the clinical characteristics and outcomes of cystic fibrosis (CF) patients with COVID-19 in Brazil. The objective of this study was to describe the cumulative incidence of COVID-19 in CF patients, as well as their clinical characteristics and outcomes. Methods: This was a prospective cohort study involving unvaccinated adult CF patients and conducted during the first year of the SARS-CoV-2 pandemic in the city of Porto Alegre, in southern Brazil. The clinical course of the disease was rated on the WHO Ordinal Scale for Clinical Improvement. The primary outcome was the number of incident cases of COVID-19. Results: Between April 30, 2020 and April 29, 2021, 98 CF patients were included in the study. Seventeen patients were diagnosed with COVID-19. For the CF patients, the annual cumulative incidence of COVID-19 was 17.3%, similar to that for the general population, adjusted for age (18.5%). The most common symptoms at diagnosis of COVID-19 were cough (in 59%), dyspnea (in 53%), fatigue (in 53%), and fever (in 47%). Only 6 (35%) of the patients required hospitalization, and 3 (17.6%) required oxygen support. Only 1 patient required mechanical ventilation, having subsequently died. Conclusions: During the first year of the SARS-CoV-2 pandemic in southern Brazil, the cumulative incidence rate of COVID-19 was similar between CF patients and the general population. More than 50% of the CF patients with SARS-CoV-2 infection had a mild clinical presentation, without the need for hospital admission, and almost the entire sample recovered completely from the infection, the exception being 1 patient who had advanced lung disease and who died.Objetivo: Ainda não há informações suficientes sobre as características clínicas e desfechos de pacientes com fibrose cística (FC) e COVID-19 no Brasil. O objetivo deste estudo foi descrever a incidência cumulativa de COVID-19 em pacientes com FC, bem como suas características clínicas e desfechos. Métodos: Estudo prospectivo de coorte com adultos com FC não vacinados, realizado na cidade de Porto Alegre, no sul do Brasil, durante o primeiro ano da pandemia de SARS-CoV-2. A evolução clínica da COVID-19 foi avaliada por meio da WHO Ordinal Scale for Clinical Improvement (escala ordinal de evolução clínica, elaborada pela OMS). O desfecho primário foi o número de casos incidentes de COVID-19. Resultados: Entre 30 de abril de 2020 e 29 de abril de 2021, 98 pacientes com FC foram incluídos no estudo. Dezessete pacientes receberam diagnóstico de COVID-19. Nos pacientes com FC, a incidência cumulativa anual de COVID-19 foi de 17,3%, semelhante à observada na população geral, ajustada pela idade (18,5%). Os sintomas mais comuns no momento do diagnóstico de COVID-19 foram tosse (em 59%), dispneia (em 53%), fadiga (em 53%) e febre (em 47%). Apenas 6 (35%) dos pacientes necessitaram de hospitalização, e 3 (17,6%) necessitaram de suporte de oxigênio. Apenas 1 paciente necessitou de ventilação mecânica e, posteriormente, morreu. Conclusões: Durante o primeiro ano da pandemia de SARS-CoV-2 no sul do Brasil, a taxa de incidência cumulativa de COVID-19 foi semelhante nos pacientes com FC e na população geral. Mais de 50% dos pacientes com FC e infecção por SARS-CoV-2 apresentaram manifestações clínicas leves, sem necessidade de internação hospitalar, e quase toda a amostra se recuperou completamente da infecção, à exceção de 1 paciente, que apresentava doença pulmonar avançada e morreu

TERT gene fusions characterize a subset of metastatic Leydig cell tumors

Objective: Metastatic Leydig cell tumors (LCT) are rare, difficult to treat malignancies without known underlying molecular-genetic events. An index case of metastatic LCT showed an LDLR-TERT gene fusion upon routine genetic profiling for detection of therapeutic targets, which was then followed by an investigation into a cohort of additional LCTs. Patients and Methods: Twenty-nine LCT (27 male and 2 female patients) were profiled using NGS and immunohistochemistry. Results: TERT gene fusions were detected only in testicular metastatic Leydig cell tumors, in three of seven successfully analyzed cases (RMST:TERT, LDLR:TERT and B4GALT5:TERT). TOP1 and CCND3 amplifications were identified in the case with a B4GALT5:TERT fusion. A TP53 mutation was detected in one metastatic tumor without a TERT fusion. Five primary (four testicular and one ovarian) LCTs showed multiple gene amplifications, without a consistent pattern. A single metastatic ovarian LCT showed BAP1 mutation and copy number amplifications affecting the NPM1, PCM1 and SS18 genes. At the protein level, 4/7 metastatic and 6/10 primary testicular LCTs over-expressed TOP1. Androgen receptor (AR) was overexpressed in 10/13 primary testicular tumors and 2/5 metastatic testicular LCT (without detectable ARv7 mRNA or ARv7 protein). Only one metastatic testicular LCT exhibited high TMB while all tested cases were MSI stable and did not express PD-L1. Conclusions: Our study for the first time identified TERT gene fusions as a main genetic alteration and a potential therapeutic target in metastatic Leydig cell tumors. TOP1 and AR may guide decisions on chemo- and/or hormone therapy for selected individual patients.Qatar National Librar

Trajetórias da Educomunicação nas Políticas Públicas e a Formação de seus Profissionais

Esta obra é composta com os trabalhos apresentados no primeiro subtema, TRAJETÓRIA – Educação para a Comunicação como Política pública, nas perspectivas da Educomunicação e da Mídia-Educação, do II Congresso Internacional de Comunicação e Educação. Os artigos pretendem propiciar trocas de informações e produzir reflexões com os leitores sobre os caminhos percorridos, e ainda a percorrer, tendo como meta a expansão e a legitimação das práticas educomunicativas e/ou mídia-educativas como política pública para o atendimento à formação de crianças, adolescentes, jovens e adultos, no Brasil e no mundo

CLASSIFICAÇÃO DE SUPERFÍCIES IMPERMEÁVEIS EM IMAGEM MULTIESPECTRAL COM ALGORITMO DE MACHINE LEARNING

O processo de urbanização expõe a paisagem urbana a rápidas e constantes transformações. A mudança nos padrões de uso e cobertura do solo impacta diretamente na qualidade de vida das cidades. Por isso o monitoramento da composição territorial urbana se torna fundamental para a gestão urbana. Para obter acesso a esses dados, estudos vem aplicando técnicas de sensoriamento remoto aliada à aprendizagem de máquina (machine learning). As imagens de satélites oferecem dados em larga escala e com alta resolução temporal, facilitando a detecção de mudanças na paisagem. Já os algoritmos de machine learning proporcionam classificações com maior acurácia em relação aos métodos tradicionais. A partir desse contexto e das técnicas disponíveis, o estudo tem como objetivo avaliar o desempenho do algoritmo Support Vector Machine (SVM) em quantificar áreas impermeáveis no perímetro urbano de Presidente Prudente a partir de uma imagem Planet. O processo de classificação foi feito por meio do software ArcGIS Pro. Os resultados demonstram alto desempenho para o SVM quando aplicado em classificação de áreas impermeáveis em território urbano. A acurácia de 94% evidencia que o método proposto no trabalho é útil como ferramenta para o planejamento urbano