Próximas Defesas de Projeto Final I (PF-I)

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03/05 - 9 horas – JULIA OLIVEIRA DIAS DE SOUZA. Associação entre as características da mãe e do recém-nascido e a prevalência de prematuridade no Estado do Rio de Janeiro: um estudo utilizando análise de regressão log-linear de Poisson.

Resumo: A prematuridade é um problema alarmante de saúde pública e a principal causa de óbito neonatal no Brasil. A complexidade relacionada ao cuidado com o prematuro está associada com a imaturidade geral, que pode levar qualquer órgão à disfunção, podendo o recém-nascido sofrer comprometimento ao longo do seu desenvolvimento. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a associação entre as características maternas e do recém-nascido e a prevalência de prematuridade no Estado do Rio de Janeiro em 2019. Foi realizado um estudo transversal, com os dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) utilizando o modelo de regressão log-linear de Poisson com variância robusta.

Orientador: José Rodrigo de Moraes

Data da apresentação: 03/05/2021
Horário da apresentação: 09:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/oqy-znwe-gez

04/05 - 11 horas – THIAGO AUGUSTO SANTOS LIMA. Uma análise de risco nas recomendações via Filtragem Colaborativa.

Resumo: O objetivo de um sistema de recomendação é gerar recomendações que possam gerar interesse de um grupo de consumidores por uma coleção de itens. A técnica de Filtragem Colaborativa foi construída a partir da premissa de que usuários são considerados semelhantes se eles avaliam itens em comum de maneira similar, enquanto que, itens são considerados semelhantes se eles foram avaliados por usuários em comum com notas similares. Este trabalho tem como finalidade discutir diferentes escolhas metodológicas presentes na Filtragem Colaborativa e avaliar, através de modelos de Regressão Logística, graus de confiança para realização de recomendações. Serão avaliados quatro diferentes abordagens presentes na Filtragem Colaborativa, avaliando a qualidade das recomendações realizadas. Além disso será proposto uma abordagem híbrida que consiste na combinação das quatro diferentes abordagens da Filtragem Colaborativa com o auxílio dos graus de confiança estimados pelos Modelos Logísticos. Todas as análises serão realizadas através de dois bancos de dados de tamanho e escala de avaliações diferentes, de forma a avaliar as diferenças do comportamento do Sistema de Recomendação para itens distintos.

 

Orientadora: Jessica Quintanilha Kubrusly

Data da apresentação: 04/05/2021
Horário da apresentação: 11:00
Forma de apresentação: Google meet  meet.google.com/ptg-wmce-ksh

04/05 - 15 horas – LEANDRO DIAS GOMES DE CARVALHO. Exposição ambiental e a internação por asma nos municípios da Amazônia e Pantanal.

Resumo: No Brasil, grande parte das queimadas são realizadas pelo homem por diversas razões como desmatamento, disputas de terras e protestos. Desse modo, as queimadas realizadas de forma descontrolada, ou as provocadas por falta de chuva, muitas das vezes empobrecem o solo e destroem a fauna e flora local provocando a extinção e morte de diversos animais e plantas nativas, liberando poluentes e afetando a temperatura do local. Já com relação ao âmbito municipal e regional podem provocar o desencadeamento de diversos problemas de saúde, como a asma. Dessa forma, o objetivo principal deste trabalho é avaliar a tendência e a relação do aumento desse fator ambiental com as internações por asma em indivíduos com 14 anos de idade ou menos nos municípios que se encontram nos biomas da Amazônia e Pantanal. Foram utilizados os dados fornecidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) sobre focos de calor (variável proxy que mede a intensidade das queimadas), utilizando o satélite de referência AQUA M-T. Os dados referentes a estimativa da população para o cálculo da taxa de internação foram obtidos por meio do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). As informações sobre as variáveis meteorológicas da temperatura mínima, máxima e média mensal e precipitação mensal foram obtidos através do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Já os dados do material particulado fino (PM2.5) foram obtidos através do Sistema de Informações Ambientais Integrado a Saúde (SISAM). E através do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) foram obtidos os dados sobre as internações hospitalares por asma. O período de análise do estudo se refere a Jan./2010 até Dez./2020. Os resultados foram apresentados em mapas temáticos e em tabelas. Na análise dos dados, foi estimado um Modelo Linear Generalizado através da distribuição de Poisson e Modelo de Série Temporal para analisar a tendência das variáveis, a partir do SARIMA. Todas as análises foram realizadas no programa estatístico R, a partir do RStudio.

Orientadora: Ludmilla da Silva Viana Jacobson

Data da apresentação: 04/05/2021
Horário da apresentação: 15:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/euq-hhyf-xky

05/05 - 9 horas – MATHEUS MACHADO DE ALMEIDA. Análise de eficácia em grupos de baixo risco em ensaios clínicos randomizados.

Resumo: Ensaios clínicos randomizados são amplamente utilizados em medicina para mensurar a eficácia de tratamentos e produzir evidência científica considerada como “padrão ouro”. Durante a pandemia da COVID-19 eles foram amplamente utilizados na busca por possíveis tratamentos e no teste e desenvolvimento de vacinas. Nesse projeto de trabalho de conclusão de curso estudaremos os principais conceitos e modelos estatísticos de experimentos delineados utilizados em ensaios clínicos e suas respectivas ferramentas no R. Particularmente estudaremos métodos e delineamentos apropriados para o estudo de tratamentos profiláticos em que a amostra pode muitas vezes ser considerada de baixo risco, reduzindo o poder dos testes estatísticos. Faremos um estudo de caso com dados reais e/ou simulados.

Orientador: Marcio Watanabe Alves de Souza

Data da apresentação: 05/05/2021
Horário da apresentação: 09:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/dfo-bizm-roq

06/05 - 9:30 horas – DANIELLE RIBEIRO PEREIRA DA SILVA. Técnicas de Mineração de Texto e classificação de banco de dados de automóveis.

Resumo: Este projeto tem como finalidade unir técnicas de Mineração de Texto e de Classificação Não-Supervisionada de um banco de dados real de automóveis novos extraído da internet web scraping e que contém informações sobre diferentes modelos de automóveis que são vendidos no Brasil. O objetivo central do estudo é classificar como semelhantes automóveis de um mesmo modelo, que são considerados diferentes devido à ordem das palavras presentes no texto em que estão definidos. Para isso, inicialmente, foram utilizados métodos de pré-processamento a fim de tornar o banco de dados mais uniforme, em seguida transformou-se o banco textual em um banco numérico e por fim aplicou-se Análise de Conglomerados como método de classificação dos dados.

Orientadora: Jessica Quintanilha Kubrusly

Data da apresentação: 06/05/2021
Horário da apresentação: 09:30
Forma de apresentação: Google meet http://meet.google.com/kdh-vszx-rkp

06/05 – 10 horas – MATHEUS ALVES PEREIRA DOS SANTOS. Modelos espaço-temporais para dados de contagem.

Resumo: Este trabalho discute o estudo de fenômenos com dependência espaço-temporal que podem ser descritos por meio de dados de contagem. A pesquisa busca avaliar a capacidade de uma metodologia espaço-temporal, baseado na distribuição de Poisson, na modelagem desse tipo de fenômeno. O modelo aqui analisado baseia-se no modelo espacial proposto por Leroux, Lei e Breslow, já a dependência temporal ´e considerada por meio de um caso particular de modelos lineares dinâmicos, o polinomial de primeira ordem. Toda a inferência utilizada neste trabalho baseia-se na teoria de inferência Bayesiana e na utilização do método de amostragem de Monte Carlo via Cadeias de Markov. Para alcançar os objetivos desta pesquisa, será realizado um estudo de simulação, em que irá avaliar-se, por meio de uma abordagem quantitativa, o desempenho do modelo proposto em diferentes condições de dependência espaço-temporais. Por fim, será realizado um estudo de caso para poder averiguar a capacidade desta metodologia frente a dados reais.

Orientador: Jony Arrais Pinto Junior

Data da apresentação: 06/05/2021
Horário da apresentação: 10:00
Forma de apresentação: Google meet  meet.google.com/bve-mvei-yhb

06/05 - 11 horas – MARCSON DE AZEVEDO ARAUJO. Avaliação da pobreza no estado do Rio de Janeiro: o impacto da formalidade.

Resumo: O presente trabalho busca quantificar uma possível melhoria relacionada a condição de pobreza em indivíduos residentes de domicílios com pelo menos uma pessoa ocupada no Rio de Janeiro. Considera informações do indivíduo e de seu domicílio para modelar as chances de ser considerado pobre. Verificaremos se a formalidade no mercado de trabalho permite uma chance menor do indivíduo estar abaixo da linha de pobreza. A medição da pobreza é uma tarefa feita sem um embasamento teórico bem difundido, existem muitas divergências sobre quais métodos usar. Por exemplo, no Brasil não há linha oficial de pobreza, portanto, o presente trabalho apresenta possibilidades, concluindo em utilizar linhas internacionalmente conhecidas. Foi utilizada uma técnica estatística que permite modelar probabilidade para uma variável dicotômica e tem bastante uso e efetividade dentro dos modelos lineares generalizados, o modelo Logístico. Os dados utilizados são oriundos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua, realizada pelo IBGE.

Orientador: Rafael Santos Erbisti

Data da apresentação: 06/05/2021
Horário da apresentação: 11:00
Forma de apresentação: Google meet  meet.google.com/hwa-cmfh-urb

06/05 - 14 horas – CAIO MACEDO ALVES. Análise espacial dos casos de dengue na cidade do Rio de Janeiro.

Resumo: A dengue é uma arbovirose transmitida entre humanos em meio urbano e periurbano pelos mosquitos invasores, Ae. aegypti e Ae. albopictus. O conhecimento da dinâmica espacial do vírus da dengue é imprescindível para subsidiar estratégias de vigilância e controle mais eficazes nas áreas urbanas. Neste trabalho será utilizado um modelo para relacionar o número de casos notificados de dengue e indicadores demográficos no município do Rio de Janeiro, identificando áreas de maior risco de transmissão. Consideramos o modelo poisson com erros espacialmente estruturados (CAR). O modelo espacial foi feito sob o enfoque bayesiano, e para estimação dos parâmetros e hiperparâmetros de interesse foi utilizado o método INLA.

Orientador: Rafael Santos Erbisti

Data da apresentação: 06/05/2021
Horário da apresentação: 14:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/yiv-aqnp-zfo?hs=224

06/05 - 16 horas – MARLON VINICIUS ALVES DE ARAUJO. Métodos de clustering em aprendizado de máquinas não supervisionado.

Resumo: Atualmente, conforme a tecnologia avança, a quantidade de dados cresce exponenci-almente, com milhões de terabytes de dados sendo gerados diariamente. Para obter in-formações a partir de um conjunto de dados, métodos de machine learning, ou aprendizado de máquinas, são utilizados para análises, previsões, resolução de problemas, de acordo com o que se busca extrair, automatizando o desenvolvimento de modelos analíticos. Porém, por mais que seja “fácil” o acesso há diversas bases de dados, em alguns casos, as bases não conterão todas as informações almejadas, como dados rotulados, ou cate-gorizados. Isso acontece porque coletar dados anotados pode ser extremamente caro, custar muito tempo, e em certas situações, até mesmo impossível. Para lidar com essa ausência de informações desejadas, são utilizadas técnicas de aprendizado de máquinas não supervisionado, que auxiliam na detecção de padrões e percepções ocultas nos dados analisados. Entre diversos métodos, um dos mais importantes dentro de aprendizagem não supervisionada é o clustering, ou agrupamento, onde seus algoritmos processarão os dados, permitindo encontrar clusters (grupos) caso existam, de forma que os elementos dentro do mesmo cluster sejam o mais semelhante possível, e tenham menos ou nenhuma semelhança com os elementos de outro grupo. O objetivo deste trabalho é estudar e aplicar algoritmos de clustering em um conjunto de dados não rotulado, utilizando suas respectivas ferramentas no software R, verificando se os algoritmos são capazes de fornecer resultados eficientes e confiáveis.

Orientadora: Karina Yuriko Yaginuma

Data da apresentação: 06/05/2021
Horário da apresentação: 16:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/jgk-cdye-ivy

07/05 - 9 horas – LUCCAS MARTINS DA LUZ. Avaliação do perfil das internações hospitalares emergenciais em idosos com doenças respiratórias e de possíveis fatores associados ao desfecho.

Resumo: O mundo passa por uma das maiores crises de saúde pública deste século. Com um número alto de leitos ocupados em todo o país, novos casos e número de mortes crescendo exponencialmente (Abril 2021), a pandemia do novo Corona Vírus tem sido devastadora para a nossa sociedade. Os mais afetados têm sido os idosos, que segundo informações divulgadas pelo Ministério de Saúde, chegaram a 74,2% das mortes por Covid em janeiro de 2021. Outra enfermidade que age diretamente nos idosos é a pneumonia, sendo que, de 2015 a 2017, 80% das mortes por pneumonia foram para maiores de 60 anos. Logo, o objetivo principal deste Trabalho de Conclusão de Curso é investigar o perfil de internações emergenciais por doenças respiratórias em idosos residentes no estado do Rio de Janeiro no ano de 2019 e identificar fatores associados ao desfecho óbito. Serão considerados dados de internações emergenciais de idosos do Sistema de Informação Hospitalar do DATASUS, considerando o código internacional de doenças (CID-10). Para a análise dos dados, será usado o software RStudio e será ajustado um modelo de regressão logística para avaliar a influência de alguns fatores no desfecho óbito, com as interpretações deste modelo sendo representadas através de razões de chances e intervalo de confiança das razões de chances.

Orientadora: Núbia Karla de Oliveira Almeida

Data da apresentação: 07/05/2021
Horário da apresentação: 09:00
Forma de apresentação: Google meet https://meet.google.com/jov-dgmk-net

07/05 - 9 horas – VINICIUS AGUIAR DE SOUSA CRISTINO. Aplicações de experimentos delineados em produtos e serviços digitais.

Resumo: A cada dia, mais e mais empresas buscam formas de aproveitar a grande quantidade de dados disponíveis para melhorar o resultado de seus negócios. Entretanto, a qualidade da informação obtida por meio desses dados nem sempre é suficiente para a solução de problemas específicos de uma certa companhia de modo a possibilitar a melhor tomada de decisão pelos gestores. Nesse cenário, a produção de dados planejados pode suprir os gestores com uma informação de alta qualidade e as técnicas de experimentos delineados como os testes A/B tem tido um crescimento exponencial no ambiente de empresas, particularmente em companhias de tecnologia, comércio eletrônico e na área de Marketing digital. Nesse projeto de trabalho de conclusão de curso estudaremos os principais conceitos e modelos estatísticos de experimentos delineados utilizados hoje em Marketing digital e suas respectivas ferramentas no R. Faremos o estudo de casos reais em que experimentos delineados foram aplicados com sucesso em ambientes de negócios.

Orientador: Marcio Watanabe Alves de Souza

Data da apresentação: 07/05/2021
Horário da apresentação: 09:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/ahd-eegz-gpv

07/05 - 9:30 horas – MAQUEISE DE MEDEIROS PINHEIRO. Perceptron multicamadas: uma ferramenta de aprendizado supervisionado.

Resumo: Em 1943, o neurocientista McCulloch juntamente com o matemático Pitts, propuseram um modelo de rede neural artificial inspirado em um neurônio biológico. Em 1957, o cientista da computação Frank Rosenblatt desenvolveu o modelo de classificação binária Perceptron, composto pela estrutura de rede de McCulloch-Pitts dada por rede=∑l xi,l*ωl + θ de apenas um neurônio, a função degraus de Heaviside como função de ativação e a regra de aprendizado gradiente descendente para correção dos parâmetros de peso e viés (ωl e θ respectivamente, com l=1,…,p). O Perceptron lida com problemas linearmente separáveis já que a rede é uma combinação linear dos valores de entrada que gera um hiperplano. Para corrigir essa limitação surgiu o Perceptron Multicamadas, que possibilita gerar mais de um hiperplano, generalizando o Perceptron para problemas de classificação com duas ou mais categorias não necessariamente linearmente separáveis. Ele consiste em usar uma ou mais camadas entre a de entrada e a de saída, denominada camada oculta, que possui um ou mais neurônios. Além disso, a quantidade de neurônios da camada de saída é referente ao número de categorias de resposta possível. Como função de ativação, é comumente usada a função sigmoidal e os parâmetros são atualizados pelo método de retropropagação e gradiente descendente, até que se obtenha um erro quadrático menor que um limite definido.

Orientadora: Douglas Rodrigues Pinto

Data da apresentação: 07/05/2021
Horário da apresentação: 9:30
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/wcn-zuhz-uzo

07/05 - 11 horas – KAROLINA DECNOP SOARES. Avaliação de modelos estatísticos para a precificação de seguros de automóveis.

Resumo: O mercado de seguro de automóveis no Brasil é extremamente competitivo e obriga as seguradoras a realizarem tarifação correta e bem ajustada de acordo com o perfil do segurado. Este trabalho tem como objetivo avaliar e comparar modelos estatísticos para a precificação de seguros de automóveis de determinada empresa brasileira. Além disso, buscaremos determinar qual modelo se ajusta melhor aos dados e analisar quais fatores são relevantes na explicação do prêmio. Para inferir os parâmetros dos modelos, será utilizado o enfoque de inferência clássica.

Orientador: Rafael Santos Erbisti

Data da apresentação: 07/05/2021
Horário da apresentação: 11:00
Forma de apresentação: Google meet  http://meet.google.com/trx-ytdo-ejm

07/05 - 11 horas – FRANCISCO SEBASTIAN TACORA AMASIFUEN. Uso de aprendizado de máquinas para reconhecimento de padrões.

Resumo: O método Máquinas de Vetor de Suporte é usado para reconhecimento de padrões em base de dados MNIST. O MNIST é uma grande coleção de imagens de dígitos manuscritos normalmente usada para treinar vários sistemas de processamento de imagens.

Orientador: Valentin Sisko
Coorientador: Hugo Henrique Kegler dos Santos

Data da apresentação: 07/05/2021
Horário da apresentação: 11:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/cdy-mtwn-oib

10/05 - 9 horas – RODRIGO MOURÃO CALAND DIAS. Testando empates não revelados via modelo PL.

Resumo: Neste trabalho, buscamos testar formalmente a existência de empates não revelados em dados de ranqueamento, com base no modelo Plackett-Luce (PL). Dentro das suposições desse modelo, podemos calcular probabilidades associadas a ranks através de escalares positivos, cada qual associado a um objeto distinto. Apesar da forma da distribuição dos ranks ser bem conhecida, a estimação dos seus parâmetros não é uma tarefa fácil. De fato, Hunter (2004) propôs um algoritmo do tipo Minorization Maximization (MM) para estimar os parâmetros considerando um espaço paramétrico irrestrito. A hipótese (nula) de que alguns dos indivíduos estão empatados pode ser escrita como uma restrição do espaço paramétrico e, portanto, pode ser testada através do Teste da Razão de Verossimilhança (TRV). Para efetuar tal teste, propusemos uma modificação do algoritmo MM que nos permite estimar o vetor de parâmetros admitindo restrições de igualdade entre quaisquer de suas componentes. Dessa forma, o algoritmo modificado tem, como caso particular, o próprio algoritmo do Hunter. Ambos os casos (restrito e irrestrito) foram implementados no software R e aplicados em um conjunto de dados referentes a corridas de Fórmula 1. Estimamos o parâmetro do modelo considerando o caso restrito em que pilotos de uma mesma equipe estão empatados (hipótese nula) e, ainda, o caso mais geral (irrestrito), em que nenhuma restrição foi imposta sobre o modelo de PL. As estimativas irrestritas nos permitem ranquear, um a um, os pilotos. Apesar de observarmos uma hierarquia nítida entre as equipes no ranking induzido pelas estimativas irrestritas, nós rejeitamos a hipótese de que a performance dos pilotos é unicamente determinada pelas equipes.

Orientador: Wilson Calmon Almeida dos Santos

Data da apresentação: 10/05/2021
Horário da apresentação: 09:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/zyc-irua-znf

10/05 - 11 horas – BRENO SCAFFO DE ANDRADE COSTA. Mensurando a influência dos fatores de risco na variação da letalidade da COVID-19 entre os estados do Brasil.

Resumo:  A pandemia da COVID-19 é uma das maiores da história, tendo levado a óbito mais de 404.000 pessoas no Brasil até o início do mês de maio de 2021, o que coloca a doença como a terceira maior causa de óbitos no país, atrás apenas de doenças cardiovasculares e cânceres. Entretanto, o Brasil é um país de dimensões continentais e com grande heterogeneidade demográfica e socioeconômica entre suas 27 unidades federativas. Nesse projeto de trabalho de conclusão de curso estudaremos os principais fatores de risco para a doença do novo coronavírus e como esses diferentes fatores e as condições socioeconômicas influenciaram as taxas de casos, óbitos e letalidade produzindo as discrepâncias nos números reportados entre os diferentes estados brasileiros durante a pandemia.

Orientador: Marcio Watanabe Alves de Souza

Data da apresentação: 10/05/2021
Horário da apresentação: 11:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/afh-ifam-uso

10/05 - 15 horas – GUILHERME SILVA TORRES DE MATTOS. Aplicação de análise de estilo forte para fundos de investimento multimercados.

Resumo: Fundos de investimento são uma ótima alternativa para diversificação de investimentos e que contam com profissionais altamente preparados para fazer a gestão do investimento, segundo Lima, Lima e Pimentel (2012) os fundos são caraterizados pela aplicação em conjunto de pessoas físicas e/ou jurídicas buscando uma maior rentabilidade. Há alguns tipos de Fundos de investimento como por exemplo: Fundos de Ações, Renda fixa, Cambiais ou Multimercado. Cada um deles recomendados para perfis diferentes de investidores, seja com muita ou pouca aversão ao risco. Este trabalho de conclusão de curso terá como foco os Fundos de Investimento Multimercado que tem a possibilidade de ter seus retornos atrelados aos seguintes índices: CDI, Dólar, Ibovespa e IGPM. Será empregado o estudo de Sharpe (1992) também conhecido como Análise de estilo, que segundo ter Horst, Nijman e de Roon (2004) é um método eficiente, com o intuito de entender os retornos dos Fundos Multimercados listados na bolsa de valores brasileira (B3), classifica-los de acordo com a exposição nos índices. Para tal estudo será utilizado o software R-Project na modelagem dos dados e como forma de automatização da classificação dos Fundos Multimercados.

Orientador:  Marco Aurélio dos Santos Sanfins
Coorientadora: Daiane Rodrigues dos Santos

Data da apresentação: 10/05/2021
Horário da apresentação: 15:00
Forma de apresentação: Google meet https://meet.google.com/zuv-dfor-hxi

10/05 - 18 horas – NATAN MORAES VAZ. Influência do COVID-19 no número de mortes no Brasil em 2020.

Resumo: No ano de 2019 o coronavírus apresentou uma nova mutação que ficou conhecida mundialmente como COVID-19 e, até o momento (término de 2020), figura como agente pandêmico, levando a ações políticas de restrição de liberdade de locomoção, em todo o mundo, no intuito de frear o contágio do vírus. O objetivo desse trabalho é analisar como o novo coronavírus afetou no número de mortes no Brasil de forma direta e indireta (morte por comorbidades, ou seja, outras doenças agravadas pelo contágio do COVID-19). O método estatístico utilizado é a modelagem econométrica de séries temporais (MQO e ARIMA). A partir dos modelos estimados, será feita uma previsão da mortalidade para o ano de 2020, com base na mortalidade nos anos anteriores, caso não houvesse a epidemia em 2020. Duas bases de dados serão utilizadas nesse trabalho: a de mortalidade do Datasus, disponível no site do Ministério da Saúde e a dos registros de óbitos emitidos pelo Registro Civil, também disponível em site próprio.

Orientadora:  Márcia Marques de Carvalho

Data da apresentação: 10/05/2021
Horário da apresentação: 18:00
Forma de apresentação: Google meet meet.google.com/ijq-koob-rcq

11/05 - 9 horas – RAYSSA DA PAZ RAMALHO VIEIRA. Modelagem de dados de bradicardia e frequência cardíaca durante o parto.

Resumo: Uma amostra referente a um grupo de mulheres que apresentaram bradicardia na gravidez foi selecionada; sendo bradicardia uma alteração no ritmo cardíaco que provoca diminuição no batimento do coração, fazendo o bater de forma excessivamente lenta. Com a intenção de investigar quais condições contribuíram significativamente para a ocorrência de bradicardia observada durante o processo de parto dessas mulheres, será desenvolvido este estudo. Objetivando analisar quais os fatores que alteram e influenciam a frequência cardíaca da gestante e, portanto colaboram para o aumento dos acontecimentos de bradicardia será desenvolvido um modelo estatístico; visando a melhor modelagem possível para esta frequência. Além do mais, como as informações de cada grávida foram coletadas por hora, os dados são longitudinais; como as medições de frequência cardíaca, por exemplo. Desta forma, uma das variáveis regressoras considerada será a pressão arterial sistólica, sendo preciso identificar todas as demais componentes que constituirão o modelo de regressão linear mais adequado. Como metade dessas gestantes recebeu um medicamento chamado noradrenalina e a outra metade, fenilefrina. É indispensável comparar qual destes medicamentos através da modelagem apresentará resultados que minimizam a ocorrência de bradicardia e, por conseguinte, mais razoáveis. Em suma, esta pesquisa tem como finalidade apresentar dados relevantes para a comunidade brasileira pretendendo prever e reduzir futuros óbitos fetais relacionados à bradicardia, promovendo assim um monitoramento mais amplo às mulheres que estão em trabalho de parto.

Orientador:  Luis Guillermo Coca Velarde

Data da apresentação: 11/05/2021
Horário da apresentação: 09:00
Forma de apresentação: Google meet http://meet.google.com/cry-futz-xub

11/05 - 11 horas – GABRIEL TRACINA DE OLIVEIRA. Análise espacial dos casos de Covid-19 no Estado do Rio de Janeiro.

Resumo:A Covid-19 é uma doença viral, causada pelo vírus SARS-COV-2 popularmente conhecido como Coronavírus, que em um curto intervalo de tempo se tornou responsável pela pandemia global iniciada no ano de 2020. O vírus pode causar desde quadros clínicos leves, até os mais graves como a Síndrome Aguda Respiratória Severa (SARS) e Síndrome Respiratória do Oriente Médio (MERS). O Primeiro caso no Brasil, foi confirmado em um cidadão paulista de 61 anos, em fevereiro de 2020, segundo o Ministério da Saúde, e após este primeiro caso registrado, a doença se disseminou rapidamente em todo solo brasileiro, em especial no Estado do Rio de Janeiro, a área de estudo deste trabalho. Na perspectiva estatística é possível produzir análises espaciais capazes de ajudar na interpretação do comportamento da doença no espaço, avaliando a distribuição espacial dos casos confirmados e dos óbitos, a presença de autocorrelação espacial e identificação de regiões do Estado com grande incidência da doença. As análises serão feitas em 2 momentos, em abril de 2020 e outubro de 2020.

Orientador:  Luis Guillermo Coca Velarde

Data da apresentação: 11/05/2021
Horário da apresentação: 11:00
Forma de apresentação: Google meet http://meet.google.com/cqp-epjz-irf

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