Efeito do reposicionamento otolítico e da reabilitação vestibular no zumbido: Uma revisão de literatura / Effect of otolytic repositioning and vestibular rehabilitation on tinnitus: A literature review

O zumbido é a percepção de um estímulo sonoro sem que tenha uma fonte geradora no meio ambiente. Pacientes vertiginosos podem também apresentar o zumbido como sintoma otoneurológico. Nos casos diagnosticados como Vertigem Posicional Paroxística Benigna (VPPB) o tratamento é denominado de reposicionamento otolítico e para tonturas crônicas a intervenção é intitulada reabilitação vestibular. Em ambos os quadros, pode existir sintomatologia associada de tontura com zumbido, pois uma alteração no sistema vestibular pode desencadear quaisquer outros sintomas otoneurológicos. Vertigem e zumbido podem acarretar problemas como ansiedade, irritabilidade e desequilíbrio emocional. Frente essa problemática, o presente estudo objetivou verificar a percepção do zumbido pelo paciente que realiza o reposicionamento otolítico e/ou reabilitação vestibular, antes e após o tratamento por meio de revisão da literatura. Assim, foi realizado um levantamento bibliográfico com auxílio dos bancos de dados SciELO, Lilacs, BVS, MedLine, Bireme, CAPES e Google Acadêmico, utilizando palavras-chave e descritores específicos na busca de estudos pertinentes à questão proposta. Sendo ela limitada a artigos publicados entre janeiro de 2010 a dezembro de 2020 e selecionados materiais nos idiomas português, inglês e espanhol. Após os critérios de exclusão dos artigos científicos, foi realizado uma correlação daqueles selecionados. O estudo mostrou que ambos, reposicionamento otolítico e reabilitação vestibular, diminuem a percepção do zumbido pelo indivíduo afetado. Apesar dos resultados positivos quanto a eficácia dos tratamentos abordados, percebeu-se a necessidade de aprofundamento em conhecimentos científicos, visto que nos últimos anos a literatura foi sutil em abordar o tema, que é de importância para a qualidade de vida.

Medoid-based clustering using ant colony optimization

The application of ACO-based algorithms in data mining has been growing over the last few years, and several supervised and unsupervised learning algorithms have been developed using this bio-inspired approach. Most recent works about unsupervised learning have focused on clustering, showing the potential of ACO-based techniques. However, there are still clustering areas that are almost unexplored using these techniques, such as medoid-based clustering. Medoid-based clustering methods are helpful—compared to classical centroid-based techniques—when centroids cannot be easily defined. This paper proposes two medoid-based ACO clustering algorithms, where the only information needed is the distance between data: one algorithm that uses an ACO procedure to determine an optimal medoid set (METACOC algorithm) and another algorithm that uses an automatic selection of the number of clusters (METACOC-K algorithm). The proposed algorithms are compared against classical clustering approaches using synthetic and real-world datasets