Inserções tibiais do ligamento cruzado posterior: anatomia topográfica e estudo morfométrico

ResumoObjetivoDescrever o formato, a localização e as medidas das inserções tibiais do ligamento cruzado posterior (LCP) para ajudar o cirurgião a criar túneis tibiais anatômicos, durante a reconstrução cirúrgica desse ligamento.Materiais e métodosEstudamos a anatomia topográfica e a morfometria das inserções tibiais do LCP em 24 peças anatômicas de joelhos. Fotografamos as inserções ligamentares nas peças anatômicas com uma câmera digital e usamos programa Image J para medir a área de inserção das bandas, em milímetros quadrados, e as distâncias entre pontos significativos, em milímetros.ResultadosEm 54,2% dos joelhos o formato das inserções foi côncavo; na maioria das peças (41,6%) o formato da inserção foi oval. A área média total da inserção tibial do LCP foi de 88,33 ± 21,66 mm2; a área média da inserção tibial da banda anterolateral (AL) foi de 46,79 ± 14,10 mm2 e da banda posteromedial (PM), de 41,54 ± 9,75 mm2.ConclusõesA banda AL tem uma área de inserção tibial maior do que a PM; as áreas de inserção dessas bandas em nosso estudo foram menores do que as encontradas na literatura. As variações da área de inserção tibial do LCP sugerem que deve haver indicação para reconstruções anatômicas desse ligamento com o uso do túnel tibial único ou duplo, de acordo com as características individuais.AbstractObjectiveTo provide anatomical and morphometric basis of the posterior cruciate ligament's tibial insertions in order to assist the creation of anatomical tibial tunnels, in the ligament surgical reconstruction.Material and methodsThe topographic anatomy and morphometry of the posterior cruciate ligament's anterolateral and posteromedial bundles’ tibial insertions were analyzed in 24 anatomical knee pieces. The pieces were photographed by a digital camera and the images obtained were studied by the software ImageJ, where the bundles’ insertion areas were measured in square millimeters, and the length of structures and the distances between significant points were measured in millimeters.ResultsIn 54.2% of the knees the insertion’ shape was concave; in most pieces (41.6%) the form of insertion was oval. The average posterior cruciate ligament's tibial insertion total area was 88.33 ± 21.66 mm2; the average anterolateral bundle's tibial insertion area was 46.79 ± 14.10 mm2 and it was 41.54 ± 9.75 mm2 for the posteromedial bundle.ConclusionsThe anterolateral bundle has a tibial insertion area larger than the posteromedial bundle; the insertion areas of those bundles in our study, were smaller than the ones found in the literature. The variations in the posterior cruciate ligament's tibial insertion area suggest that there should be an indication for anatomical reconstructions of this ligament using single or double tibial tunnels according to individual characteristics

INFLUÊNCIA DO ESTRESSE SALINO SOBRE A EMERGÊNCIA E DESENVOLVIMENTO INICIAL DO PINHÃO MANSO

O presente trabalho teve o objetivo de avaliar a influência do estresse salino sobre a emergência e desenvolvimento inicial do pinhão manso (Jatropha curcas L.). Os tratamentos constaram de dois sais (NaCl e KCl) e seis concentrações (0; 2,0; 4,0; 6,0; 8,0 e 10 dS.m-1) distribuídos em quatro repetições de 50 sementes, num delineamento experimental inteiramente casualizado (DIC) em arranjo fatorial 2x6. As variáveis analisadas foram compostas pela porcentagem de emergência (EMERG), índice de velocidade de emergência (IVE), tempo médio de emergência (TME), comprimento da parte aérea (CPA), comprimento de raiz (CR), peso seco da parte aérea (PSPA) e peso seco da raiz (PSR). As maiores concentrações com 8 e 10 dS.m-1 de KCl causaram efeito negativo sobre a emergência do pinhão manso. Independente dos sais, o aumento da concentração promoveu redução crescente dos comprimentos da parte aérea e da raiz do pinhão manso. O incremento das concentrações de NaCl e KCl causaram decréscimo da matéria seca da parte aérea e da raiz, com o KCl causando maior redução. O estresse salino provocou no pinhão manso maior diminuição do crescimento e da matéria seca da parte aérea do que da raiz. &nbsp

Ferramenta de detecção de padrões de planicidade utilizando redes neurais / Pattern detection tool using neural networks

O sistema nervoso humano é responsável pelas principais funções de controle do nosso organismo, sendo constituído por uma unidade básica chamada neurônio. O neurônio é responsável por diversas funções conhecidas, sendo a de maior destaque a cognição. A cognição é a capacidade do cérebro humano armazenar informação e formar o aprendizado.Redes Neurais Artificiais, segundo Haykin (2001), é uma técnica de Inteligência Artificial desenvolvida na década de 40 pelo matemático Walter Pitts e o neurofisiologista McCulloch. Eles objetivaram associar um neurônio biológico a um circuito eletrônico. Posteriormente, esse modelo teve readequação para um modelo computacional associado.A tentativa de simular o sistema nervoso humano possibilitou atribuir às máquinas a capacidade de adquirir aprendizado e o reconhecimento de padrões, ou seja, a Rede Neural Artificial é um conceito matemático que trabalha na modelagem de um sistema real com base no conhecimento específico sobre um assunto em questão, visando o processamento de dados de forma semelhante ao do cérebro humano e disponibilizando à uma aplicação específica.Para Braga et al. (2000), o neurônio artificial proposto por Pitt e McCulloch é uma simplificação de um neurônio biológico, com sua descrição matemática resultando em um modelo de neurônio com “n” entradas, representando os dendritos, e com apenas uma saída.Para simular o comportamento das sinapses de cada entrada do neurônio artificial, existem pesos acoplados cujo os valores podem ser inibitórios ou excitatórios, determinando em que grau o neurônio deve considerar o sinal de disparo naquela conexão.Um neurônio biológico dispara quando a soma dos impulsos que ele recebe ultrapassa o seu limiar de excitação. O corpo do neurônio, por sua vez, é simulado por um mecanismo simples que faz a soma dos valores recebidos pelo neurônio (soma ponderada) e decide se o neurônio deve ou não disparar seu sinal, comparando a soma obtida ao limiar do neurônio.A Figura 1 mostra um modelo de neurônio artificial, onde segundo Haykin (2001), é possível identificar os elementos básicos que estão descritos abaixo.  Figura 1: Modelo de um neurônio artificial-Fonte: Haykin, 2001. No modelo da Figura 1, é representado um conjunto de elos de conexão (ou conjunto de sinapses), cada um caracterizado por um peso ou força própria. Especificamente, um sinal xm na entrada da sinapse conectada ao neurônio k é multiplicado pelo peso sináptico wkm.A representação do sinal de somatório realiza a adição dos sinais de entrada ponderados pelas respectivas sinapses do neurônio, formando uma espécie de combinador linear.Uma função de ativação é utilizada para restringir a amplitude da saída de um neurônio. A função de ativação é também referida como função restritiva, já que, restringe (limita) o intervalo permissível de amplitude do sinal de saída a um valor finito.O bias, representado por bk, tem o efeito de aumentar ou diminuir a entrada líquida da função de ativação, dependendo se este assume, valores positivos ou negativos, respectivamente.Adentrando ao meio siderúrgico, de acordo com Silva (2008), a qualidade da planicidade de uma bobina é um defeito claramente percebido e que vem sendo demandada em tolerância cada vez mais restrita pelo mercado. Sendo caracterizadas estas anormalidades principalmente pela presença de ondulações resultantes da acomodação de regiões mais alongados, que costumam se concentrar em regiões do centro ou nas bordas das bobinas. A planicidade pode ser determinada pela diferença de alongamento ao longo da largura através de uma unidade adimensional chamada I-Unit, ao qual está relacionado com a altura e o comprimento das ondulações.Existem várias causas que podem levar ao surgimento do defeito de planicidade na tira. Modella et al. (2013) destaca as seguintes causas: ajuste inadequada da abertura entre os cilindros; flexão dos cilindros de laminação; distribuição inadequada do sistema de refrigeração.Dessa forma o projeto desenvolvido busca aplicar o referido método de inteligência artificial a favor da automatização do processo de classificação de padrões de planicidade dos materiais produzidos no Laminador de Tiras a Frio número 3 da CSN apoiando a tomada de decisão, aplicando a modelagem adequada de forma que este sistema absorva através de um treinamento, padrões adequados e inadequados de planicidade. Podendo após esta etapa, inferir uma resposta quando estimulado com padrões semelhantes. Buscando, além da automatização do processo, o aumento no padrão de qualidade do material produzido, podendo inserir através das entradas da rede neural desenvolvida mais parâmetros de planicidade os quais não eram avaliados, ou ainda, aqueles os quais eram difíceis ou suscetíveis a erros na sua avaliação pelo homem. 

Perfil epidemiológico da Sífilis em gestantes no Maranhão no período de 2015 a 2018

A sífilis é uma Infecção Sexualmente Transmissível (IST) curável e exclusiva do ser humano, causada pela bactéria Treponema pallidum1.  Quando a mulher adquire sífilis durante a gravidez, poderá haver infecção assintomática ou sintomática nos recém-nascidos. Mais de 50% das crianças infectadas são assintomáticas ao nascimento, com surgimento dos primeiros sintomas, geralmente, nos primeiros 3 meses de vida. Por isso, é muito importante a triagem sorológica da mãe na maternidade2. A sífilis em gestantes no Brasil e no Maranhão é assim um grave problema de saúde pública

Proposta de métricas de avaliação da qualidade da informação médica para Sistemas de Recomendação baseados no perfil do usuário

A Web é uma fonte de busca onde as pessoas procuram informações sobre cuidados em saúde. Entretanto, é aberta a vários tipos de publicação e provedores de informação, portanto a qualidade das informações em saúde que são publicadas são altamente variáveis e dinâmicas.  Um usuário leigo que busca informação nem sempre possui o conhecimento e educação suficientes para avaliar e validar a informação disponível. Neste relatório aborda-se um sistema de recomendação baseado no perfil do usuário e na qualidade da informação recomendada

Comparative assessment of mortality risk factors between admission and follow-up models among patients hospitalized with COVID-19

Objectives: This study aimed to compare differences in mortality risk factors between admission andfollow-up incorporated models.Methods: A retrospective cohort study of 524 patients with confirmed COVID-19 infection admitted to atertiary medical center in São Paulo, Brazil from 13 March to 30 April 2020. Data were collected onadmission, and the third, eighth and fourteenth days of hospitalization. The hazard ratio (HR) wascalculated and 28-day in-hospital mortality risk factors were compared between admission and follow-up models using a time-dependent Cox regression model.Results: Of 524 patients, 50.4% needed mechanical ventilation. The 28-day mortality rate was 32.8%.Compared with follow-up, admission models under-estimated the mortality HR for peripheral oxygensaturation 100 bpm (1.19 versus 2.04), respiratory rate >24/min (1.01versus 1.82) and mechanical ventilation (1.92 versus 12.93). Low oxygen saturation, higher oxygensupport and more biomarkers–including lactate dehydrogenase, C-reactive protein, neutrophil-lymphocyte ratio, and urea remained associated with mortality after adjustment for clinical factorsat follow-up compared with only urea and oxygen support at admission.Conclusions: The inclusion of follow-up measurements changed mortality hazards of clinical signs andbiomarkers. Low oxygen saturation, higher oxygen support, lactate dehydrogenase, C-reactive protein,neutrophil-lymphocyte ratio, and urea could help with prognosis of patients during follow-up

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio