Abstract Aim: Learning by action observation (AO) is a fundamental cognitive ability existing from birth either in live or in the video. However, the specific AO training, in live or in the video, can influence decision making and motor planning in healthy children? This study aimed to evaluate if a single session of both practices (live and video) modifies the choice reaction time during reaching tasks in healthy children. Methods: This is a cross-sectional and randomized study with 22 children aged 6 to 8 years. We measured the choice reaction time (CRT) by electromyography at baseline and after both practices. Data were analyzed using Friedman and posthoc Dunn non-parametric tests for each age group individually as well as all ages combined. Kurtosis analysis was performed to assess data variability. Results: Significant decrease in CRT was observed after action observation in the video in 8-year-olds. Also, we observed choice reaction time variability reduction in 8-year-olds after both practices compared to that at baseline. Conclusion: A decrease in CRT was observed after the single session of action observation in the video in 8-year-olds. Additionally, there was a reduced variability in CRT after performing both practices in the same age group.

Abstract: Introduction The biomechanical changes that arise after breast cancer increase the need for new rehabilitation programs. The aim of this study was to evaluate medium- and long-term effects of vibration therapy on pain intensity, range of motion, myoelectric activity, and muscle strength of post-surgical breast cancer women. Methods This controlled longitudinal clinical study was composed of 14 breast cancer women, who underwent vibration therapy treatment (VTG), and 14 healthy women, who constituted the control group (CG). The VTG performed ten 15-minutes sessions of vibration therapy on their affected upper limb. The volunteers were evaluated before and after treatment protocol, and three months later. Results We observed an attenuation of pain intensity after vibration therapy (p < 0.0001) and significant increase in range of motion during extension, abduction, and adduction movements of the horizontal shoulder. We noticed a trend in the reduction of compensatory movements, which activated the muscle contraction mechanism. The scapular dynamometer values for shoulder strength were significant. The VTG had less muscle strength than the CG in all situations: before treatment (p < 0.0001), after treatment (p = 0.0024), and 3 months later (p = 0.0008). The VTG increased muscle strength after treatment (p = 0.0005) and 3 months later (p = 0.0006). Conclusion Vibration therapy attenuated pain symptoms, improved shoulder movements, activated muscle contraction mechanism, and increased shoulder strength, which may be benefits of the conducted physical therapy.

Os PEATEs são sinais resultantes da combinação de respostas de atividades neurais a estímulos sonoros no córtex. Caracteriza-se por ondas, sendo seus picos nomeados por algarismos romanos (I, II, III, IV, V, VI e VII). O processo clássico de identificação desses picos é baseado na visualização do sinal gerado pela promediação de cada amostra. Nele são identificadas as características morfológicas do sinal e os aspectos temporais relevantes constituídos pelas ondas de Jewett no qual cada onda tem uma relação anatômica com o sítio de origem. No entanto, durante esse processo de identificação visual surgem dificuldades que tornam a análise visual dos PEATE uma fonte constante de dúvidas em relação a fidedignidade e concordância de marcação dos picos pela subjetividade entre os examinadores. Com o objetivo de melhorar o processo de avaliação dos PEATE, foi desenvolvido um sistema de detecção automática para os picos, com capacidade de aprendizado que leva em consideração o perfil de marcação prévia realizado por examinadores, podendo ser considerado também, as marcações futuras de examinadores que utilizarão o software como auxílio em suas análises. Para a detecção de picos foi utilizada a Transformada Wavelet Contínua, associada a um Classificador Probabilístico construído a partir de marcações realizadas pelos examinadores. Para a avaliação do sistema foram utilizadas 748 amostras de PEATE de 11 sujeitos. A avaliação do sistema proposto apresentou uma taxa de acerto 74,3% a 99,7%, entre o sistema e a marcação manual, de acordo com o tipo de onda analisada. O presente estudo foi concebido com a intenção de ser uma ferramenta prática e por isso voltada para a aplicação clínica. Os resultados apresentados mostram uma técnica eficaz e capaz de aperfeiçoar o processo de avaliação dos PEATEs. A técnica proposta se mostra precisa mesmo na presença de ruído, característico de sinais biológicos especialmente no PEATE por ser um sinal de amplitude baixa.

Auditory Brainstem Response (ABR) results from the combination of neural activity responses in the presence of sound stimuli, detected by the cortex and characterized by peaks and valleys. They are identified by Roman numerals (I, II, III, IV, V, VI and VII). The identification of these peaks is carried out by the classical manual process of analysis, which is based on the visual/manual processing of the signals. The morphological and temporal characteristics of the signal carry relevant physiological and anatomical information regarding the auditory system. However, in this visual process of analysis some difficulties may occur, specifically, the results of the analysis may vary according to the type of protocol, settings of equipment employed, and the experience of the examiner. This makes the analysis of ABR subject to the influence of many variables that may interfere on the reliability and agreement of results obtained in distinct research centers and by different examiners. Therefore, the main propose of this study was to develop and assess a system capable of automatically detecting and classifying ABR waves, which are called Jewett waves. A relevant feature of the proposed tool is that it can learn from the experience of examiners continuously. In order to evaluate the system approximately 748 samples of ABR obtained from 11 subjects were analyzed by the automatic system. These results were compared to analyses obtained from five seasoned examiners, and they showed a high level of agreement, ranging for 74.3% to 99.7%, between responses given by the system and the examiners. Thus the proposed technique is proved to be accurate even in the presence of noise, especially characteristic of the ABR that is a sign of low amplitude.

JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS: A dor é uma sensação subjetiva e individual que causa muitos desconfortos para quem a sente. Dessa forma, é necessário por em prática métodos que a quantifiquem objetivamente. Vários estudos indicam que os potenciais evocados (PE) produzem respostas que podem refletir os processos dolorosos. Este estudo utilizou características extraídas da onda M, sendo esta um tipo de PE relacionado à resposta neuromuscular, como possíveis marcadores da sensação de dor. MÉTODO: Treze voluntários, sendo 6 do sexo masculino e 7 do sexo feminino, foram incluídos no estudo. Foram realizadas cinco sessões de um protocolo experimental. Em cada sessão o voluntário recebeu estímulos elétricos no músculo abdutor do hálux. Inicialmente foi aplicada uma corrente de 1 mA com 20 pulsos de 2 Hz. Depois a corrente elétrica foi incrementada de 1 mA em 1 mA até que o voluntário relatasse a dor máxima. Nos voluntários do sexo feminino foi registrado também o dia do ciclo menstrual em cada sessão do experimento. Foram avaliadas várias características das ondas M. RESULTADOS: O mínimo global da onda M é correlacionado com o aumento da amplitude da corrente elétrica do estímulo, consequentemente com o aumento da dor sentida pelo sujeito. Os participantes do sexo feminino relataram limiar e tolerância à dor com intensidades de corrente elétrica menor quando comparados aos voluntários do sexo masculino. CONCLUSÃO: O mínimo global da onda M mostrou relação com o aumento da sensação dolorosa sendo que no sexo masculino o limiar e a tolerância à dor foram maiores que no sexo feminino, e as diferentes fases do ciclo menstrual não interferiram nas avaliações.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pain is a subjective and individual sensation causing major discomfort. So, it is necessary to put into practice methods to objectively quantify it. Several studies indicate that evoked potentials (EP) generate responses which may reflect painful processes. Our study has used characteristics extracted from the M wave, which is a type of EP related to neuromuscular response, as possible pain sensation markers. METHOD: Participated in this study 13 volunteers, being 6 males and 7 females. Five sessions of an experimental protocol were held. In each session, volunteers received electrical stimulations on the abductor hallucis muscle. Initially, 1 mA current with 20 pulses of 2 Hz was applied. Then, the electric current was incremented in 1 mA until volunteer reported maximum pain. For female volunteers, menstrual cycle day in each session was also recorded. Several M wave characteristics were evaluated. RESULTS: Global minimum of the M wave is correlated to increased electric current amplitude of stimulation, and consequently to more pain felt by the individual. Female participants have reported pain threshold and tolerance with lower electric current intensity as compared to male volunteers. CONCLUSION: Global minimum of the M wave was related to increased pain and in males pain threshold and tolerance were higher as compared to females. Different menstrual cycle phases have not interfered with evaluations.

INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. Estruturou-se uma rede neural artificial com três neurônios na camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída com um neurônio. A função de ativação foi à sigmoide. No treinamento, utilizou-se o método backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,05 e momentum 0,01. O critério de parada foi atingir 20.000 ciclos ou uma meta de 0,001. Os dados de 2003 a 2008 foram utilizados para treinamento e validação. Comparam-se os resultados com os de um modelo de regressão logística. RESULTADOS: Os resultados para todos os períodos previstos mostraram-se que as redes neurais artificiais obtiveram um menor erro quadrático médio e erro absoluto quando comparado com o modelo de regressão para o ano de 2009. CONCLUSÕES: A rede neural artificial se mostrou adequada para um sistema de previsão de malária no município estudado, determinando com pequenos erros absolutos os valores preditivos, quando comparados ao modelo de regressão logística e aos valores reais.

INTRODUCTION: Malaria is endemic in the Brazilian Amazon region, with different risks for each region. The City of Cantá, State of Roraima, presented one of the largest annual parasite indices in Brazil for the entire study period, with a value always greater than 50. The present study aimed to use an artificial neural network to predict the incidence of malaria in this city in order to assist health coordinators in planning and managing resources. METHODS: Data were collected on the website of the Ministry of Health, SIVEP - Malaria between 2003 and 2009. An artificial neural network was structured with three neurons in the input layer, two intermediate layers and an output layer with one neuron. A sigmoid activation function was used. In training, the backpropagation method was used, with a learning rate of 0.05 and momentum of 0.01. The stopping criterion was to reach 20,000 cycles or a target of 0.001. The data from 2003 to 2008 were used for training and validation. The results were compared with those from a logistic regression model. RESULTS: The results for all periods provided showed that the artificial neural network had a smaller mean square error and absolute error compared with the regression model for the year 2009. CONCLUSIONS: The artificial neural network proved to be adequate for a malaria forecasting system in the city studied, determining smaller predictive values with absolute errors compared to the logistic regression model and the actual values.