Comunidades no RIUEL
Selecione uma comunidade para navegar por suas coleções
Submissões Recentes
Associação entre o tempo de tela e a percepção de saúde em estudantes do ensino médio: análise por indicadores individuais e perfis de risco comportamental e psicossocial
(2026-07-29) Ramos, João Lucas Marques; Romanzini, Catiana Leila Possamai; Christófaro, Diego Giulliano Destro; Silva, Carla Cristiane da
Contextualização: A adolescência é marcada por mudanças biológicas, psicológicas e sociais que podem influenciar a saúde atual e futura. Nesse período, o elevado tempo de tela e a percepção de saúde (PS), enquanto indicador global da condição de saúde, constituem aspectos relevantes para compreender vulnerabilidades entre escolares. Investigar o tempo de tela mentalmente passivo (TT MP) em conjunto com indicadores individuais e perfis de risco comportamental e psicossocial pode contribuir para identificar grupos prioritários para ações de promoção da saúde. Objetivo: Examinar as associações entre o TT MP e a PS negativa em estudantes do Ensino Médio, considerando indicadores sociodemográficos e antropométricos, bem como perfis de risco comportamental e psicossocial. Métodos: Estudo observacional analítico, transversal, conduzido com 1.067 estudantes do 1º ao 3º ano do Ensino Médio da rede pública urbana de Londrina (PR). As informações sociodemográficas, TT, PS, comportamentos de risco e indicadores psicossociais foram obtidas por autorrelato, enquanto as medidas antropométricas foram aferidas por equipe treinada. A PS foi avaliada por pergunta única e categorizada em positiva ou negativa. O TT foi classificado em mentalmente ativo e mentalmente passivo. O risco comportamental foi definido pelo acúmulo de consumo de álcool, tabaco e drogas ilícitas, e o risco psicossocial pelo acúmulo de sintomatologia depressiva ou ansiosa elevada e diagnóstico clínico. As associações foram estimadas por regressão de Poisson com variância robusta, em modelos brutos e ajustados. Foi usado o SPSS 30.0, adotandose significância de 5%. Resultados: Os estudantes tinham média de idade de 16,64±0,93 anos, sendo 53,7% do sexo feminino. Na análise por indicadores individuais, o TT MP =5h/dia associou-se à maior prevalência de PS negativa na análise bruta (RP=1,36; IC95%: 1,14–1,62; p<0,001), mas essa associação foi atenuada após ajuste por sexo, nível socioeconômico e adiposidade central (RP=1,17; IC95%: 0,98–1,39; p=0,080). Sexo feminino, menor nível socioeconômico e maior risco de adiposidade central permaneceram associados à maior prevalência de PS negativa. Na análise por perfis de risco, meninas apresentaram maiores indicadores de sintomatologia depressiva, ansiosa e alto risco psicossocial (60,6%). O TT MP =5h/dia associou-se à PS negativa apenas na análise bruta (RP=1,42; IC95%: 1,15– 1,75), sem manutenção após ajuste. No modelo final, sexo feminino (RP=1,75; IC95%: 1,41–2,17; p<0,001), alto risco psicossocial (RP=1,77; IC95%: 1,45–2,16; p<0,001) e acúmulo de dois ou três comportamentos de risco (RP=1,26; IC95%: 1,03–1,55; p=0,024) permaneceram associados ao desfecho. Conclusão: A associação entre TT MP e PS negativa foi observada nas análises brutas, mas não se manteve após os ajustes. A PS negativa mostrou-se mais consistentemente associada a sexo feminino, menor nível socioeconômico, adiposidade central, alto risco psicossocial e acúmulo de comportamentos de risco, indicando que a saúde percebida dos adolescentes parece refletir um conjunto mais amplo de vulnerabilidades individuais, comportamentais e psicossociais do que a exposição ao TT MP isoladamente
Avaliação comparativa de modelos de aprendizado de máquina para a classificação da marcha na paralisia cerebral: uma análise exploratória do sistema GCS-CP
(2026-08-10) Monteiro, João Paulo Manassés Bernardi; Moura, Felipe Arruda; Muniz, Adriane Mara de Souza; Lucareli, Paulo Roberto Garcia; Melanda, Alessandro Giurizatto
Resumo: Introdução: A paralisia cerebral (PC) é a deficiência física mais comum com início na infância, caracterizada por distúrbios permanentes do movimento e da postura. As alterações da marcha são frequentes e funcionalmente relevantes, porém sua classificação clínica permanece desafiadora devido à subjetividade das avaliações visuais. Objetivo: Avaliar técnicas de aprendizado de máquina para a classificação automática de padrões da marcha em crianças com PC, com base no Sistema de Classificação da Marcha para Crianças com Paralisia Cerebral (GCS-CP), enfatizando a análise do desempenho por classe como critéri de aplicabilidade clínica. Métodos: Estudo transversal retrospectivo com 115 crianças e adolescentes com PC espástica (5 a 19 anos; GMFCS I–III), utilizando registros de análise cinemática tridimensional da marcha com divisão rigorosa por paciente entre conjuntos de trein e teste. O GCS-CP classifica padrões em três componentes: Apoio e Balanço (plano sagital) e Transverso (plano transverso), definidos com base em ângulos articulares específicos do quadril, joelho e tornozelo durante o ciclo da marcha. Foram avaliados nove algoritmos de aprendizado de máquina (Regressão Logística, Máquina de Vetores de Suporte, Árvores de Decisão, K-NN, Naive Bayes, Floresta Aleatória, LightGBM, XGBoost e Redes Neurais Artificiais) e três modelos de fusão (Voting Hard, Voting Soft e Stacking), comparando dois pipelines de variáveis (Cinemática Angular e Cinemática Geral, este último adicionando parâmetros espaço-temporais), duas estratégias de redução de dimensionalidade (com e sem seleção de variáveis por consenso, neste caso substituída por análise de componentes principais, PCA) e duas estratégias de balanceamento (com e sem SMOTE). Adicionalmente, foram avaliadas abordagens hierárquicas em cascata e três estratégias de otimização clínica orientadas à minimização de falsos negativos. Resultados: Os melhores modelos alcançaram Acurácia Balanceada de 0,791 para o Transverso (Regressão Logística, Pipeline Cinemática Geral, PCA), 0,717 para o Apoio (Naive Bayes, Pipeline Cinemática Angular, com consenso) e 0,702 para o Balanço (Árvore de Decisão, abordagem Hierárquica), atingindo o limiar de 0,70 adotado neste estudo. A análise comparativa entre estratégias metodológicas revelou padrão alvo-dependente sistemático em cinco eixos: seleção por consenso × PCA, classificação Flat × Hierárquica, com × sem SMOTE, pipelines de variáveis, e algoritmos individuais × modelos de fusão, sem superioridade universal de nenhuma escolha em nenhum eixo. Como exemplo, PCA foi superior para Transverso e para Balanço em reexecuções com sementes aleatórias distintas (+5,5 pontos percentuais), enquanto a seleção por consenso foi claramente superior para Apoio (+8,9 pontos percentuais). A análise por classe revelou heterogeneidade clinicamente relevante, com sensibilidade de 100% para Transverso Externo e apenas 56,6% para marcha em salto e 50,6% para marcha rígida nos melhores modelos antes da otimização clínica. As estratégias de otimização clínica demonstraram que sensibilidades próximas ou superiores a 90% são alcançáveis para quatro das cinco classes patológicas avaliadas, com eliminação completa dos falsos negativos para os padrões Sagital Agachado e Transverso Externo. Conclusão: Técnicas de aprendizado de máquina demonstram potencial para auxiliar a classificação objetiva de padrões da marcha na PC, com desempenho compatível com o teto de confiabilidade inter avaliadores humanos. Métricas agregadas mostraram-se insuficientes para avaliação clínica completa, sendo a análise por classe e as estratégias de otimização orientadas à sensibilidade patológica pré-requisitos para implementação clínica responsável
Riscos de transporte na construção modular: modelo preditivo para apoio à tomada de decisão
(2026-07-31) Pasello, Bruno José Olivari; Moura, Jorge Daniel de Melo; Lukiantchuki, Marieli Azoia; Fabrício, Márcio Minto; Almeida, Ricardo M. S. F.; Azuma, Maurício Hidemi
Esta tese investiga os riscos associados ao transporte de módulos na construção modular, considerando que, embora essa etapa seja amplamente reconhecida como crítica, ainda são escassos os instrumentos analíticos capazes de antecipar e hierarquizar esses eventos de forma contextualizada, sistemática e operacionalmente aplicável. Em resposta a essa lacuna, a pesquisa teve como objetivo desenvolver e avaliar um modelo preditivo de apoio à tomada de decisão, orientado a identificar, avaliar e priorizar eventos de risco, bem como a subsidiar a definição de medidas preventivas e mitigadoras. O estudo foi conduzido segundo a abordagem da Design Science Research (DSR), articulando revisão de literatura, estudo de campo, estruturação analítica do artefato, definição de variáveis operacionais, formulação de critérios de criticidade e ciclos sucessivos de avaliação e refinamento em contextos empíricos distintos. Os resultados demonstraram que a criticidade no transporte modular não é fixa nem homogênea, mas varia conforme a natureza da movimentação da carga e a interação entre fatores técnicos, logísticos, ambientais e organizacionais. As aplicações empíricas reforçaram essa leitura ao evidenciar que a criticidade se altera conforme as restrições concretas de cada operação. O refinamento do artefato conduziu à consolidação de uma estrutura analítica comum, posteriormente desdobrada em dois domínios específicos: transporte rodoviário e operações de içamento associadas ao carregamento, descarregamento e posicionamento dos módulos. Conclui-se que a principal contribuição da tese consiste em demonstrar que, no transporte de módulos, a criticidade não deve ser tratada como atributo fixo ou genérico, mas como resultado de uma configuração contextual, relacional e operacionalmente variável. Com isso, a pesquisa oferece uma base analítica mais precisa, inteligível e aplicável para apoiar a avaliação, a priorização e a definição de medidas preventivas e mitigadoras na construção modular