Neste trabalho estudamos a dificuldade de predizer a evolução temporal de um fenômeno, como uma pandemia ou uma epidemia, quando os dados são afetados por flutuações estatísticas, mesmo que conheçamos a função que rege tal evolução. As flutuações iniciais no processo provocam grandes incertezas dos parâmetros ajustados e na função extrapolada e, consequentemente, na previsão quantitativa da evolução de uma epidemia. Além das flutuações estatísticas, as covariâncias dos parâmetros ajustados contribuem para as incertezas e dúvidas sobre a evolução do fenômeno estudado. O problema é introduzido usando um fenômeno familiar aos estudantes de física.

In this work, we study the difficulty of predicting the time evolution of a phenomenon, as a pandemic or an epidemic, when the data are affected by statistical fluctuation, even if we know the function governing the evolution of that phenomenon. The initial fluctuations in the process imply great uncertainties of the fitted parameters and in the extrapolated function and, consequently, in the quantitative forecast of the evolution of the pandemic. Besides the statistical fluctuations, covariances of the adjusted parameters contribute to the uncertainties and doubts about the evolution of the studied phenomenon. The discussed problem is introduced using a phenomenon familiar to physics students.

RESUMO Este artigo investiga a relação entre educação e desigualdade na distribuição de renda usando dados de 5.565 cidades brasileiras. Foi construído um índice educacional geral composto por 24 indicadores básicos. A desigualdade na distribuição de renda foi representada pelo índice de Gini. A análise foi controlada pela renda média domiciliar per capita. Os resultados mostraram que o indicador educacional melhora com um aumento da renda, e piora com um aumento da desigualdade. Uma redução de 0,1 unidade no índice de Gini é equivalente a um aumento de 17% na renda média domiciliar.

ABSTRACT This paper investigates the relationship between education and income inequality using data from 5,565 Brazilian cities. An education composite index combining 24 key indicators was constructed and calculated for each city. Income inequality was measured by the Gini index. The analysis was controlled for mean per capita household income. The results have shown that the education index increases with increasing income, but decreases with increasing inequality. Reduction of 0.1 in the Gini index is equivalent to increasing income by 17%.

RESUMEN Este trabajo investiga la relación entre educación y desigualdad en la distribución del ingreso utilizando datos de 5.565 ciudades brasileñas. Se construyó un índice educativo general compuesto por 24 indicadores básicos. La desigualdad en la distribución del ingreso estuvo representada por el índice de Gini. El análisis fue controlado por el ingreso familiar promedio per cápita. Los resultados mostraron que el indicador educativo mejora con el aumento del ingreso y empeora con el aumento de la desigualdad. Una reducción de 0,1 unidades en el índice de Gini equivale a un aumento del 17% en el ingreso familiar promedio.

Resumo Objetivo: Estimar o kerma no ar na superfície de entrada (Ka,e) e o kerma no ar na região de órgãos radiossensíveis em radiografias pediátricas dos seios paranasais. Materiais e Métodos: Foram coletados os dados dos pacientes e parâmetros de irradiação em exames de seios paranasais de crianças com 0 a 15 anos, em dois hospitais infantis na cidade do Recife, PE. O Ka,e foi estimado utilizando os rendimentos dos tubos de raios X e os parâmetros selecionados. Os valores de kerma no ar nas regiões dos olhos e tireoide foram estimados utilizando dosímetros termoluminescentes. Resultados: Os valores de Ka,e variaram de 0,065 a 1,446 mGy para radiografias cavum, 0,104 a 7,298 mGy para Caldwell e 0,113 a 7,824 mGy para Waters. Os valores de kerma no ar na região dos olhos variaram de 0,001 a 0,968 mGy para cavum e 0,011 a 0,422 mGy para Caldwell e Waters. Na região tireóidea, os valores de kerma no ar variaram de 0,005 a 0,932 mGy para cavum e 0,002 a 0,972 mGy para Caldwell e Waters. Conclusão: Os parâmetros de irradiação utilizados pelas instituições foram mais elevados do que os recomendados em protocolos britânicos. Ações de otimização são recomendadas de modo a contribuir para a redução da radiação nos pacientes e, portanto, os riscos.

Abstract Objective: To estimate the entrance surface air kerma (Ka,e) and air kerma in the region of radiosensitive organs in radiographs of pediatric paranasal sinuses. Materials and Methods: Patient data and irradiation parameters were collected in examinations of the paranasal sinuses in children from 0 to 15 years of age at two children's hospitals in the city of Recife, PE, Brazil. We estimated the Ka,e using the X-ray tube outputs and selected parameters. To estimate the air kerma values in the regions of the eyes and thyroid, we used thermoluminescent dosimeters. Results: The Ka,e values ranged from 0.065 to 1.446 mGy in cavum radiographs, from 0.104 to 7.298 mGy in Caldwell views, and from 0.113 to 7.824 mGy in Waters views. Air kerma values in the region of the eyes ranged from 0.001 to 0.968 mGy in cavum radiographs and from 0.011 to 0.422 mGy in Caldwell and Waters views . In the thyroid region, air kerma values ranged from 0.005 to 0.932 mGy in cavum radiographs and from 0.002 to 0.972 mGy in Caldwell and Waters views. Conclusion: The radiation levels used at the institutions under study were higher than those recommended in international protocols. We recommend that interventions be initiated in order to reduce patient exposure to radiation and therefore the risks associated with radiological examination of the paranasal sinuses.