Projeto conviver: estímulo à convivência entre idosos do Catete, Ouro Preto, MG

Os grupos de convivência para idosos contribuem para a promoção do envelhecimento ativo e a preservação das capacidades e do potencial do indivíduo nessa fase. Desse modo, criou-se o Projeto Conviver, direcionado, principalmente, para a população idosa da comunidade do Catete (bairro de Santo Antônio do Leite, Distrito de Ouro Preto), na qual foram observados relatos relevantes de tristeza, ansiedade e depressão descritos por profissionais de saúde da região. O grupo buscou interferir positivamente no bem-estar mental de seus participantes, por meio de oficinas que valorizaram o convívio e promoveram o envelhecimento ativo. Ao final do projeto, foi realizada uma avaliação na qual cada participante relatou a interferência dos grupos operativos em suas vidas. Com o trabalho, criou-se um forte vínculo entre os integrantes do Projeto Conviver; promoveu-se um intercâmbio de conhecimentos; houve a adoção pela comunidade de hábitos de vida mais saudáveis; e houve aproximação dos acadêmicos aos cenários de prática de promoção da saúde. Os resultados obtidos demonstram que, de fato, os grupos operativos promovem o bem-estar dos idosos, estimulando a socialização a partir da convivência de seus integrantes

Variable selection in model-based clustering and discriminant analysis with a regularization approach

International audienceSeveral methods for variable selection have been proposed in model-based clustering and classification. These make use of backward or forward procedures to define the roles of the variables. Unfortunately, such stepwise procedures are slow and the resulting algorithms inefficient when analyzing large data sets with many variables. In this paper, we propose an alternative regularization approach for variable selection in model-based clustering and classification. In our approach the variables are first ranked using a lasso-like procedure in order to avoid slow stepwise algorithms. Thus, the variable selection methodology of Maugis et al. (Comput Stat Data Anal 53:3872–3882, 2009b) can be efficiently applied to high-dimensional data sets