Doenças endocrinológicas com repercussões psiquiátricas: revisão sistemática / Endocrinological disorders with psychiatric repercussions: a systematic review

O objetivo do estudo foi realizar uma revisão sistemática de literatura sobre doenças endocrinológicas com repercussões psiquiátricas. Para isso, realizou-se uma revisão sistemática de literatura, através de uma busca nas bases de dados Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde, Google Scholar e Scientific Electronic Library Online, utilizando-se os descritores: Endocrinology, Mental Disorders, Psychiatric Symptoms, Cushing’s syndrome, Hyperthyroidism, Hypothyroidism, Addison disease. Através disso, foram selecionados 12 artigos que compunham os critérios de inclusão e exclusão do presente estudo. Dessa forma, destaca-se que os estudos evidenciaram que diversos são as repercussões psiquiátricas em pacientes com doenças endocrinológicas, variando desde transtornos de ansiedade, depressão, transtorno de déficit de atenção/hiperatividade e psicose, cabendo aos profissionais o diagnóstico correto e em tempo hábil para auxiliar na qualidade de vida do indivíduo. 

As restrições aos direitos fundamentais não expressamente autorizadas pela constituição

Divulgação dos SUMÁRIOS das obras recentemente incorporadas ao acervo da Biblioteca Ministro Oscar Saraiva do STJ. Em respeito à Lei de Direitos Autorais, não disponibilizamos a obra na íntegra. STJ00090630 342.7(469) N935r 2.ed. (2010)Originalmente apresentado como tese do autor (doutorado - Faculdade de Direito de Lisboa)

Direitos sociais: teoria jurídica dos direitos sociais enquanto direitos fundamentais

Divulgação dos SUMÁRIOS das obras recentemente incorporadas ao acervo da Biblioteca Ministro Oscar Saraiva do STJ. Em respeito à lei de Direitos Autorais, não disponibilizamos a obra na íntegra. STJ00090628 342.7 N935d (2011

Mining Exceptional Social Behaviour

Essentially, our lives are made of social interactions. These can be recorded through personal gadgets as well as sensors adequately attached to people for research purposes. In particular, such sensors may record real time location of people. This location data can then be used to infer interactions, which may be translated into behavioural patterns. In this paper, we focus on the automatic discovery of exceptional social behaviour from spatio-temporal data. For that, we propose a method for Exceptional Behaviour Discovery (EBD). The proposed method combines Subgroup Discovery and Network Science techniques for finding social behaviour that deviates from the norm. In particular, it transforms movement and demographic data into attributed social interaction networks, and returns descriptive subgroups. We applied the proposed method on two real datasets containing location data from children playing in the school playground. Our results indicate that this is a valid approach which is able to obtain meaningful knowledge from the data