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Resumo O envelhecimento compreende um processo dinâmico e progressivo. Caracteriza-se por alterações fisiológicas e funcionais, sendo a modificação na composição corporal com o acréscimo de gordura corpórea considerada relevante, podendo ocasionar comprometimento da aptidão física e alterações cardiometabólicas. O objetivo deste estudo foi avaliar a influência do sobrepeso na capacidade funcional em idosas praticantes de exercício físico. Foi realizada uma pesquisa de campo correlacional com 24 idosas praticantes de exercício físico. Todas as idosas foram submetidas a anamnese, analise antropométrica com avaliação da massa corporal e estatura, capacidade funcional com a bateria de testes de Rikli e Jones (Sênior Fitness test), flexibilidade com o banco de Wells e força de prensão manual com o teste de preensão manual. Utilizou-se o teste de correlação de Pearson e a regressão logística multivariada pelo método Stepwise para verificar a associação entre sobrepeso e capacidade funcional. Observou-se que a flexibilidade de Quadril (R=-0,494, p=0,014) e a flexibilidade dos membros inferiores pelo banco de Wells (R=-0,446, p=0,02) apresentaram forte correlação negativa com o índice de massa corporal (IMC). Após a regressão logística multivariada, percebeu-se uma forte correlação negativa com a flexibilidade do quadril (B=-0,035, p=0,014). Assim, a flexibilidade do quadril entre as idosas ativas com sobrepeso reduziu com o aumento do IMC.

Abstract Aging comprises a dynamic and progressive process, characterized by physiological and functional changes. Among these changes, increase in body fat is considered relevant, since it can leads to impaired physical fitness and augmented cardiometabolic risks. Considering this, the objective of this study was to evaluate the influence of overweight on functional capacity of physically active older women. A field survey was performed with 24 older women who practiced physical exercise. Participants were submitted to anamnesis, anthropometric measures (i.e., body mass and height); the Senior Fitness test; sit and reach flexibility test; and handgrip strength test. Pearson’s correlation test and multivariate logistic regression were used to verify the association between overweight and functional capacity. It was observed that hip flexibility (R=-0.494, p=0.014) and flexibility of the lower limbs (i.e., sit and reach test) showed negative correlation with the body mass index (R=-0.446, p=0.02); and after the multivariate logistic regression, negative correlation of lower limbs flexibility (B=-0,035, p=0,014) and the body mass index was observed. Thus, higher the body mass index among participants, lower hip flexibility they presented.

https://doi.org/10.1590/1980-0037.2020v22e67000 1123 downloads

Immunogenicity and safety of the combined vaccine for measles, mumps, and rubella isolated or combined with the varicella component administered at 3-month intervals: randomised study
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Santos, Eliane Matos dos

; Noronha, Tatiana Guimarães

; Alves, Isabelle Soares

; Cruz, Robson Leite de Souza

; Ferroco, Clara Lucy de Vasconcellos

; Brum, Ricardo Cristiano

; Oliveira, Patricia Mouta Nunes de

; Siqueira, Marilda Mendonça

; Lima, Mariza Cristina

; Ramos, Francisco Luzio de Paula

; Bragagnolo, Camila de Marco

; Camacho, Luiz Antonio Bastos

; Maia, Maria de Lourdes de Sousa

Memórias do Instituto Oswaldo Cruz

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2019, Volume 114 elocation e180517

Abstract: En | Text: En | PDF: En

BACKGROUND Field testing required to license the combined measles, mumps, and rubella (MMR) vaccine must take into account the current recommendation of the vaccine in Brazil: first dose at 12 months and second dose at 15 months of age in combination with a varicella vaccine. OBJECTIVES This study aimed to evaluate the clinical consistency, immunogenicity, and reactogenicity of three batches of MMR vaccine prepared with active pharmaceutical ingredients (API) from Bio-Manguinhos, Fiocruz (MMR-Bio), and compare it to a vaccine (MMR produced by GlaxoSmithKline) with different API. METHODS This was a phase III, randomised, double-blind, non-inferiority study of the MMR-Bio administered in infants immunised at health care units in Pará, Brazil, from February 2015 to January 2016. Antibody levels were titrated by immunoenzymatic assays. Adverse events were recorded in diaries. FINDINGS Seropositivity levels after MMR-Bio were 97.6% for measles, 84.7% for mumps, and 98.0% for rubella. After the MMRV vaccine, seroconversion rates and GMT increased substantially for mumps. In contrast, approximately 35% of the children had no detectable antibodies to varicella. Systemic adverse events were more frequent than local events. CONCLUSION The demonstration of batch consistency and non-inferiority of the Bio-MMR vaccine completed the technology transfer. This is a significant technological achievement with implications for immunisation programs.

https://doi.org/10.1590/0074-02760180517 2186 downloads

Predição da fertilidade do solo do polo agrícola do Rio de Janeiro por meio de modelagem solo x paisagem
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Andrade, Sandra Fernandes de

; Mendonça-Santos, Maria de Lourdes

Pesquisa Agropecuária Brasileira

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sep 2016, Volume 51 N. 9 Pages 1386 - 1395

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

Resumo O objetivo deste trabalho foi predizer a fertilidade do solo no polo agrícola do Estado do Rio de Janeiro, por meio da modelagem solo x paisagem. A área de estudo compreendeu as regiões mais produtivas do Estado do Rio de Janeiro: Norte, Noroeste e Serrana. Características químicas do solo - pH em H2O e capacidade de troca catiônica (CTC) - e ambientais - elevação, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice de umidade, aspecto e declividade do terreno, além de tipos de solos, índice de vegetação normalizada (NDVI), imagens Landsat 7 e litologia - foram utilizadas como variáveis preditoras. A análise exploratória dos dados identificou valores extremos, os quais foram expurgados, na preparação para a análise por regressão linear múltipla (RLM). Aos resultados da RLM, foram adicionados os resultados de krigagem dos resíduos da regressão, com uma técnica de mapeamento digital de solos (MDS) denominada regressão-krigagem. Na região Serrana, as variáveis ambientais explicaram as variáveis químicas. A variável NDVI foi importante nas três regiões, o que evidencia a importância da cobertura vegetal para a predição da fertilidade do solo. Em geral, os solos analisados apresentaram baixo pH. Os valores de CTC, nas regiões estudadas, estão dentro do intervalo considerado bom para a fertilidade do solo.

Abstract The objective of this work was to predict soil fertility in the agricultural hub of the state of Rio de Janeiro, Brazil, using soil x landscape modeling. The studied area comprised the most productive regions of the state of Rio de Janeiro: northern, northwestern, and Serrana (highlands). Soil chemical traits - pH H2O and cation exchange capacity (CEC) - and environmental variables - elevation, plane of curvature, curvature profile, moisture content index, aspect and slope of the terrain, in addition to soil types, normalized difference vegetation index (NDVI), Landsat 7 images, and lithology - were used as prediction variables. Exploratory data analysis identified outliers, which were purged, in the preparation for analysis by multiple linear regression (MLR). The kriging results of the regression residuals were added to the results of MLR, using a soil digital mapping (SDM) technique known as regression-kriging. In the Serrana region, the environmental variables explained the chemical variables. The NDVI variable was significant in all three regions, showing the importance of vegetation cover for the prediction of soil fertility. Generally, the tested soils showed low pH. The CEC values in the studied regions are within the range considered good for soil fertility.

https://doi.org/10.1590/s0100-204x2016000900037 1456 downloads

Immune response to the mumps component of the MMR vaccine in the routine of immunisation services in the Brazilian National Immunisation Program
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Santos, Eliane Matos dos

; Sá, Gloria Regina da Silva e

; Siqueira, Marilda Mendonça

; Martins, Reinaldo de Menezes

; Camacho, Luiz Antonio Bastos

; von Doellinger, Vanessa dos Reis

; Maia, Maria de Lourdes de Sousa

Memórias do Instituto Oswaldo Cruz

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jun 2014, Volume 109 N. 3 Pages 335 - 339

Abstract: En | Text: En | PDF: En

A non-controlled longitudinal study was conducted to evaluate the combined vaccine against measles, mumps and rubella (MMR) immunogenicity in 150 children vaccinated in the routine of three health units in the city of Rio de Janeiro, Brazil, 2008-2009, without other vaccines administered during the period from 30 days before to 30 days after vaccination. A previous study conducted in Brazil in 2007, in 1,769 children ranging from 12-15 months of age vaccinated against yellow fever and MMR simultaneously or at intervals of 30 days or more between doses, had shown low seroconversion for mumps regardless of the interval between administration of the two vaccines. The current study showed 89.5% (95% confidence interval: 83.3; 94.0) seroconversion rate for mumps. All children seroconverted for measles and rubella. After revaccination, high antibody titres and seroconversion rates were achieved against mumps. The results of this study and others suggest that two MMR doses confer optimal immunoresponses for all three antigens and the possible need for additional doses should be studied taking into account not only serological, but also epidemiological data, as there is no serological correlate of protection for mumps.

https://doi.org/10.1590/0074-0276130351 2783 downloads

Mapeamento digital de classes de solos: características da abordagem brasileira
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ten Caten, Alexandre

; Dalmolin, Ricardo Simão Diniz

; Mendonça-Santos, Maria de Lourdes

; Giasson, Elvio

Ciência Rural

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nov 2012, Volume 42 N. 11 Pages 1989 - 1997

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

O solo é cada vez mais reconhecido como tendo um importante papel nos ecossistemas, assim como para a produção de alimentos e regulação do clima global. Por esse motivo, a demanda por informações relevantes e atualizadas em solos é crescente. Pesquisadores em ciência do solo estão sendo demandados a gerar informações em diferentes resoluções espaciais e com qualidade associada dentro do que está sendo chamado de Mapeamento Digital de Solos (MDS). Devido ao crescente número de trabalhos relacionados ao MDS, faz-se necessário reunir e discutir as principais características dos estudos relacionados ao mapeamento digital de classes de solos no Brasil, o que irá possibilitar uma perspectiva mais ampla dos caminhos, além de nortear trabalhos e demandas futuras. O mapeamento de classes de solos empregando técnicas de MDS é recente no país, com a primeira publicação em 2006. Entre as funções preditivas utilizadas, predomina o emprego da técnica de regressões logísticas. O fator de formação relevo foi empregado na totalidade dos estudos revisados. Quanto à avaliação da qualidade dos modelos preditivos, o emprego da matriz de erros e do índice kappa têm sido os procedimentos mais usuais. A consolidação dessa abordagem automatizada como ferramenta auxiliar ao mapeamento convencional passa pelo treinamento dos jovens pedólogos para a utilização de tecnologias da geoinformação e de ferramentas quantitativas dos aspectos de variabilidade do solo.

Soil is increasingly being recognized as having an important role in ecosystems, as well as for food production and global climate regulation. For this reason, the demand for relevant and updated soil information is increasing. Soil science researchers are being demanded to produce information in different spatial resolutions with associated quality in what is being called Digital Soil Mapping (DSM). Due to an increasing number of papers related to the DSM in Brazil, it is necessary to discuss the main characteristics of those studies related to the automated mapping of soil classes, which will enable a broader perspective of the subject and guide future works and demands. The mapping of soil classes using DSM techniques is recent in the country, the first publication in this topic occurred just in 2006. Among the predictive functions the predominant is logistic regression. The soil formation factor relief was used in all studies reviewed. Quality of predictive models was evaluated employing error matrix and kappa which were the most common procedures. The consolidation of this automated approach as an auxiliary tool to the conventional soil mapping will demand training of young soil scientists to use geoinformation technologies and quantitative tools to handle aspects of soil variability.

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Resolução espacial de um modelo digital de elevação definida pela função wavelet
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; Pedron, Fabrício de Araújo

; Mendonça-Santos, Maria de Lourdes

Pesquisa Agropecuária Brasileira

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mar 2012, Volume 47 N. 3 Pages 449 - 457

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

O objetivo deste trabalho foi definir a resolução espacial mais apropriada para representar a variabilidade da elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica de um terreno, por meio de avaliações com a transformada wavelet. Os dados utilizados no estudo têm sua origem em três transectos de 27 km, posicionados em áreas do Planalto, Rebordo do Planalto e Depressão Central na região central do Estado do Rio Grande do Sul. As variáveis - elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica - foram derivadas de um modelo digital de elevação Topodata com resolução de 30 m. A avaliação da resolução com a máxima variabilidade foi realizada pela aplicação da wavelet-mãe, denominada Morlet. Os resultados foram analisados a partir do isograma e do escalograma dos coeficientes wavelet e indicaram que sensores remotos com resolução espacial próxima a 32 e 40 m podem ser utilizados em pesquisas que considerem os atributos de terreno, como declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica, ou, ainda, fenômenos ambientais correlacionados a eles. No entanto, não foi possível estabelecer um valor conclusivo para a resolução espacial mais adequada para a variável elevação.

The objective of this work was to define the most appropriate spatial resolution to represent the variability of elevation, slope, profile curvature and topographic wetness index of a terrain by evaluations with the wavelet transform. Data used in the study have their origin in three 27-km transects, positioned in areas of the Planalto, Rebordo do Planalto and Depressão Central in the central region of Rio Grande do Sul state, Brazil. The variables - elevation, slope, profile curvature and topographic wetness index - were derived from a Topodata digital elevation model with 30 m resolution. The assessment of the resolution with the highest variability was evaluated through the application of the Morlet mother wavelet. The results were analyzed from the wavelet coefficients plotted in isograms and scalograms, and indicate that remote sensors with spatial resolution between 32 and 40 m should be used in researches considering terrain attributes as slope, profile curvature and topographic wetness index, or even environmental phenomena related to them. However, it was not possible to establish a conclusive value for a more appropriate spatial resolution to the attribute elevation.

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Componentes principais como preditores no mapeamento digital de classes de solos
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; Santos, Maria de Lourdes Mendonça

Ciência Rural

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jul 2011, Volume 41 N. 7 Pages 1170 - 1176

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

Tecnologias disponíveis para a observação da Terra oferecem uma grande gama de informações sobre componentes ambientais que, por estarem relacionadas com a formação dos solos, podem ser usadas como variáveis preditoras no Mapeamento Digital de Solos (MDS). No entanto, modelos com um grande número de preditores, bem como a existência de multicolinearidade entre os dados, podem ser ineficazes no mapeamento de classes e propriedades do solo. O objetivo deste estudo foi empregar a Análise de Componentes Principais (ACP) visando a selecionar e diminuir o número de preditores na regressão logística múltipla multinomial (RLMM) utilizada no mapeamento de classes de solos. Nove covariáveis ambientais, ligadas ao fator de formação relevo, foram derivadas de um Modelo Digital de Elevação e denominadas variáveis originais, estas foram submetidas à ACP e transformadas em Componentes Principais (CP). As RLMM foram desenvolvidas utilizando-se atributos de terreno e as CP como variáveis explicativas. O mapa de solos gerado a partir de três CP (65,6% da variância original) obteve um índice kappa de 37,3%, inferior aos 48,5% alcançado pelo mapa de solos gerado a partir de todas as nove variáveis originais.

Available technologies for Earth observation offer a wide range of predictors relevant to Digital Soil Mapping (DSM). However, models with a large number of predictors, as well as, the existence of multicollinearity among the data, may be ineffective in the mapping of classes and soil properties. The aim of this study was to use the Principal Component Analysis (PCA) to reduce the number of predictors in the multinomial logistic regression (MLR) used in soil mapping. Nine environmental covariates, related to the relief factor of soil formation, were derived from a digital elevation model and named the original variables, which were submitted to PCA and transformed into principal components (PC). The MLR were developed using the terrain attributes and the PC as explanatory variables. The soil map generated from three PC (65.6% of the original variance) had a kappa index of 37.3%, lower than the 48.5% achieved by the soil map generated from all nine original variables.

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Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo
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Pesquisa Agropecuária Brasileira

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may 2011, Volume 46 N. 5 Pages 553 - 561

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.

The objective of this work was to assess the possibility of generating a smaller set of uncorrelated predictors, potentially applicable to digital soil mapping, by multivariate statistical analysis. The terrain attributes, elevation, slope, stream distance, planar curvature, profile curvature, relative available radiation, natural logarithm of the contributing area, topographic wetness index, and sediment transport capacity, were transformed by the Varimax method into the variables: altimetry, hydrology, and curvature. This transformation represented a variability concentration of 65.57% of the original data in the three new components. The new variables enable the use of a smaller amount of data set in prediction models, besides the fact that they are uncorrelated. Varimax rotation allows the relationship between environment and soil formation to be explicitly included in the prediction models.

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10.

Extrapolação das relações solo-paisagem a partir de uma área de referência
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; Santos, Maria de Lourdes Mendonça

Ciência Rural

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may 2011, Volume 41 N. 5 Pages 812 - 816

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

O objetivo deste estudo foi aplicar uma técnica automatizada de mapeamento de solos a partir de modelos preditivos ajustados em uma área de referência e, posteriormente, aplicados em áreas próximas de mesmas relações solo-paisagem. Modelos lineares generalizados foram desenvolvidos utilizando-se de nove atributos de terreno, derivados de um Modelo Digital de Elevação, como covariáveis preditoras e classes de solos, obtidas em um levantamento convencional, como variáveis dependentes. Os modelos foram capazes de distinguir as três principais formas da paisagem local. Classes de solos de pedogênese intimamente ligada às covariáveis preditoras obtiveram os melhores resultados. O mapa de solos gerado apresentou uma reprodutibilidade de 46,12% e uma exatidão de 21,06%.

The aim of this study was to apply an automated technique of soil mapping from predictive models developed at a reference area, into nearby areas of the same soil-landscape relationships. Generalized linear models were developed using nine terrain attributes derived from a digital elevation model as covariate predictors, with soil classes, obtained from a conventional soil survey, as dependent variables. The models were able to distinguish the three main forms of the local landscape. Soil classes with pedogenesis intimately tied to the predictive covariates obtained the best results. The soil maps generated, showed a reproducibility of 46.12% and an accuracy of 21.06%.

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11.

Regressões Logísticas Múltiplas: fatores que influenciam sua aplicação na predição de classes de solos
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; Mendonça-Santos, Maria de Lourdes

Revista Brasileira de Ciência do Solo

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feb 2011, Volume 35 N. 1 Pages 53 - 62

Abstract: Pt En | Text: Pt En | PDF: Pt | PDF: En

Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.

More effective methodologies to determine the soil class distribution must be evaluated in order to meet the demand for soil maps at regional and global scales. In this study, logistic regressions were used as predictive models in an application of Digital Soil Mapping. The models were derived from an existing soil map as dependent variable and terrain attributes as independent variables. The probability of finding soil classes in the landscape at the 1st and 2nd Categorical Level of the Brazilian System of Soil Classification (SiBCS) was determined. The quality of the predicted map was tested using a contingency matrix. Approximately 85 % of the Acrisols (Argissolos) were correctly predicted, in relation to the original map. Of the hydromorphic soils, 75 % were correctly predicted. The prediction was inaccurate for classes in very similar positions in the landscape. It was also found that the non-representative soil classes of the landscape were not properly spatialized, due to sensitivity of the logistic models to the relative proportion of the samples used to adjust the models.

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