Eficácia da hidroterapia no tratamento de crianças com paralisia cerebral: revisão de bibliografia

Projeto de Graduação apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Licenciada em FisioterapiaObjetivo: esta revisão da literatura teve como foco analisar a eficácia da abordagem hidroterapêutica em crianças com paralisia cerebral, sobretudo da sua influência na força, na flexibilidade, na espasticidade, na capacidade respiratória, na amplitude de movimento, no equilíbrio e nas capacidades motoras básicas para a mobilidade funcional. Metodologia: foi realizada uma pesquisa computorizada nas bases de dados Pubmed/Medline, EBSCO, ScienceDirect e PEDro e B-on. A seleção dos estudos foi efetuada segundo os critérios de inclusão e exclusão. Resultados: foram incluídos 9 estudos experimentais. Dos artigos analisados, 7 avaliaram as capacidades motoras básicas, 3 avaliaram a capacidade respiratória, 3 avaliaram a espasticidade, 1 avaliou a flexibilidade, 1 avaliou a força, 1 avaliou a amplitude de movimento e 1 avaliou o equilíbrio. Conclusão: Pela análise dos estudos encontrados podemos concluir que a hidroterapia parece mostrar-se eficaz no tratamento de crianças com paralisia cerebral, principalmente nas componentes da espasticidade, na capacidade respiratória e nas capacidades motoras básicas. No entanto, apesar de parecer ser igualmemte eficaz no aumento da força, do equilíbrio, na amplitude de movimento e na flexibilidade, os dados por nós recolhidos não nos permitem uma conclusão clara sobre os efeitos da hidroterapia nas crianças com paralisia cerebral.Objective: this review of the literature has focused on the efficacy of the hydrotherapeutic approach in children with cerebral palsy, especially its influence on strength, flexibility, spasticity, respiratory capacity, range of motion, balance and basic motor skills for functional mobility. Methodology: a computerized search was conducted in Pubmed / Medline, EBSCO, ScienceDirect and PEDro and B-on databases. The selection of the studies was carried out according to the inclusion and exclusion criteria. Results: 9 experimental studies were included. From the analyzed articles, 7 evaluated the basic motor skills, 3 assessed the respiratory capacity, 3 assessed spasticity, 1 assessed flexibility, 1 assessed strength, 1 assessed range of motion and 1 assessed balance. Conclusion: By analyzing the studies found, we can conclude that hydrotherapy seems to be effective in the treatment of children with cerebral palsy, especially in the components of spasticity, respiratory capacity and basic motor skills. However, although it seems to be equally effective in increasing strength, balance, range of motion and flexibility, the data collected by us does not allow us to reach a clear conclusion about the effects of hydrotherapy in children with cerebral palsy.N/

Sistema de gestão de benefícios sociais

As constantes mudanças na situação socioeconómica têm intensificado e modificado as demandas e pressões sociais a que as organizações são submetidas. É neste sentido que a Câmara Municipal de São Vicente - CMSV pretende implementar aos Serviços de Promoção Social um Sistema de Gestão dos Benefícios Sociais para que o processo de atribuição de apoios sociais seja mais democrático, promovendo assim igualdade social. Com este trabalho pretende-se desenvolver um sistema de gestão de benefícios sociais, que será um módulo integrante do Sistema de Informação Municipal – SIM, indo desde à definição dos vários processos até a sua finalização, mantendo na base de dados da mesma todas as informações socioeconómicas dos agregados familiares, de modo a zelar pela igualdade social. Todo o sistema foi modelado utilizando o UML (Unified Modeling Language) com extensão web. No desenvolvimento do protótipo foi utilizado um framework que está sendo desenvolvido pela equipa da Divisão de Informática da CMSV – DICMSV e com a utilização deste framework que possui um gerador de código, ferramenta esta que é capaz de realizar funcionalidades eficientes e eficazes das aplicações que facilitam na programação em linguagem Oracle PL/SQL Web e JavaScript e, ainda as linguagens de formatação HTML5 e CSS3, linguagens que fazem parte do desenvolvimento do projeto

Machine Learning in Orbit Estimation: a Survey

Since the late '50s, when the first artificial satellite was launched, the number of resident space objects (RSOs) has steadily increased. It is estimated that around 1 Million objects larger than 1 cm are currently orbiting the Earth, with only 30,000, larger than 10 cm, presently being tracked. To avert a chain reaction of collisions, termed Kessler Syndrome, it is indispensable to accurately track and predict space debris and satellites' orbit alike. Current physics-based methods have errors in the order of kilometres for 7 days predictions, which is insufficient when considering space debris that have mostly less than 1 meter. Typically, this failure is due to uncertainty around the state of the space object at the beginning of the trajectory, forecasting errors in environmental conditions such as atmospheric drag, as well as specific unknown characteristics such as mass or geometry of the RSO. Leveraging data-driven techniques, namely machine learning, the orbit prediction accuracy can be enhanced: by deriving unmeasured objects' characteristics, improving non-conservative forces' effects, and by the superior abstraction capacity that Deep Learning models have of modelling highly complex non-linear systems. In this survey, we provide an overview of the current work being done in this field.Comment: submitted to AIAA Journal of Guidance, Control and Dynamic

Conjunction Data Messages for Space Collision Behave as a Poisson Process

Space debris is a major problem in space exploration. International bodies continuously monitor a large database of orbiting objects and emit warnings in the form of conjunction data messages. An important question for satellite operators is to estimate when fresh information will arrive so that they can react timely but sparingly with satellite maneuvers. We propose a statistical learning model of the message arrival process, allowing us to answer two important questions: (1) Will there be any new message in the next specified time interval? (2) When exactly and with what uncertainty will the next message arrive? The average prediction error for question (2) of our Bayesian Poisson process model is smaller than the baseline in more than 4 hours in a test set of 50k close encounter events.Comment: Submitted to EUSIPCO '23. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2105.0850

Controlo de sistemas compartimentais com incertezas

Doutoramento em MatemáticaOs sistemas compartimentais são frequentemente usados na modelação de diversos processos em várias áreas, tais como a biomedicina, ecologia, farmacocinética, entre outras. Na maioria das aplicações práticas, nomeadamente, aquelas que dizem respeito à administração de drogas a pacientes sujeitos a cirurgia, por exemplo, a presença de incertezas nos parâmetros do sistema ou no estado do sistema é muito comum. Ao longo dos últimos anos, a análise de sistemas compartimentais tem sido bastante desenvolvida na literatura. No entanto, a análise da sensibilidade da estabilidade destes sistemas na presença de incertezas tem recebido muito menos atenção. Nesta tese, consideramos uma lei de controlo por realimentação do estado com restrições de positividade e analisamos a sua robustez quando aplicada a sistemas compartimentais lineares e invariantes no tempo com incertezas nos parâmetros. Além disso, para sistemas lineares e invariantes no tempo com estado inicial desconhecido, combinamos esta lei de controlo com um observador do estado e a robustez da lei de controlo resultante também é analisada. O controlo do bloqueio neuromuscular por meio da infusão contínua de um relaxante muscular pode ser modelado como um sistema compartimental de três compartimentos e tem sido objecto de estudo por diversos grupos de investigação. Nesta tese, os nossos resultados são aplicados a este problema de controlo e são fornecidas estratégias para melhorar os resultados obtidos.Compartmental systems are widely used for modeling several processes in many fields such as biomedicine, ecology, pharmacokinetics, among others. In most practical applications, as for instance those concerning drug administration to patients undergoing surgery, the presence of uncertainties in the system parameters or in the system state is very common. Over the last several years the analysis of compartmental systems has been widely developed in the literature. However, the analysis of the sensitivity of the stability of these systems under the presence of uncertainties has received far less attention. In this thesis, we consider a state feedback control law with positivity constraints and analyze its robustness when applied to linear time-invariant compartmental systems with parameter uncertainties. Moreover, for linear timeinvariant compartmental systems with unknown initial state, we combine this control law with a state-observer and the robustness of the resulting control law is also analyzed. The control of the neuromuscular blockade by the continuous infusion of a muscle relaxant may be modelled as a three-compartment system and has been a subject of study by several research groups. In this thesis, our results are applied to this control problem and strategies for improving the obtained results are provided.FCT; POPH/FS

Achieving Constraints in Neural Networks: A Stochastic Augmented Lagrangian Approach

Regularizing Deep Neural Networks (DNNs) is essential for improving generalizability and preventing overfitting. Fixed penalty methods, though common, lack adaptability and suffer from hyperparameter sensitivity. In this paper, we propose a novel approach to DNN regularization by framing the training process as a constrained optimization problem. Where the data fidelity term is the minimization objective and the regularization terms serve as constraints. Then, we employ the Stochastic Augmented Lagrangian (SAL) method to achieve a more flexible and efficient regularization mechanism. Our approach extends beyond black-box regularization, demonstrating significant improvements in white-box models, where weights are often subject to hard constraints to ensure interpretability. Experimental results on image-based classification on MNIST, CIFAR10, and CIFAR100 datasets validate the effectiveness of our approach. SAL consistently achieves higher Accuracy while also achieving better constraint satisfaction, thus showcasing its potential for optimizing DNNs under constrained settings