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au:PONTES, LUIS A. F.
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Validação de um Algoritmo de Inteligência Artificial para a Predição Diagnóstica de Doença Coronariana: Comparação com um Modelo Estatístico Tradicional
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Correia, Luis
; Lopes, Daniel
; Porto, João Vítor
; Lacerda, Yasmin F.
; Correia, Vitor C. A.
; Bagano, Gabriela O.
; Pontes, Bruna S. B.
; Melo, Milton Henrique Vitoria de
; Silva, Thomaz E. A.
; Meireles, André C
.
Arquivos Brasileiros de Cardiologia
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Resumo Fundamento: A análise prognóstica multivariada tem sido realizada tradicionalmente por modelos de regressão. No entanto, muitos algoritmos surgiram, capazes de traduzir uma infinidade de padrões em probabilidades. A acurácia dos modelos de inteligência artificial em comparação à de modelos estatísticos tradicionais não foi estabelecida na área médica. Objetivo: Testar a inteligência artificial como um algoritmo preciso na predição de doença coronariana no cenário de dor torácica aguda, e avaliar se seu desempenho é superior a do modelo estatístico tradicional. Métodos: Foi analisada uma amostra consecutiva de 962 pacientes admitidos com dor torácica. Dois modelos probabilísticos de doença coronariana foram construídos com os primeiros 2/3 dos pacientes: um algoritmo machine learning e um modelo logístico tradicional. O desempenho dessas duas estratégias preditivas foi avaliado no último terço de pacientes. O modelo final de regressão logística foi construído somente com variáveis significativas a um nível de significância de 5%. Resultados: A amostra de treinamento tinha idade média de 59 ± 15 anos, 58% do sexo masculino, e uma prevalência de doença coronariana de 52%. O modelo logístico foi composto de nove preditores independentes. O algoritmo machine learning foi composto por todos os candidatos a preditores. Na amostra teste, a área sob a curva ROC para predição de doença coronariana foi de 0,81 (IC95% = 0,77 – 0,86) para o algoritmo machine learning, similar à obtida no modelo logístico (0,82; IC95% = 0,77 – 0,87), p = 0,68. Conclusão: O presente estudo sugere que um modelo machine learning acurado não garante superioridade à um modelo estatístico tradicional
Abstract Background: Multivariate prognostic analysis has been traditionally performed by regression models. However, many algorithms capable of translating an infinity of patterns into probabilities have emerged. The comparative accuracy of artificial intelligence and traditional statistical models has not been established in the medical field. Objective: To test the artificial intelligence as an accurate algorithm for predicting coronary disease in the scenario of acute chest pain and evaluate whether its performance is superior to traditional statistical model. Methods: A consecutive sample of 962 patients admitted with chest pain was analyzed. Two probabilistic models of coronary disease were built using the first two-thirds of patients: a machine learning algorithm and a traditional logistic model. The performance of these two predictive strategies were evaluated in the remaining third of patients. The final logistic regression model had significant variables only, at the 5% significance level. Results: The training sample had an average age of 59 ± 15 years, 58% males, and a 52% prevalence of coronary disease. The logistic model was composed of nine independent predictors. The machine learning algorithm was composed of all candidates for predictors. In the test sample, the area under the ROC curve for prediction of coronary disease was 0.81 (95% CI = 0.77 - 0.86) for the machine learning algorithm, similar to that obtained in logistic model (0.82; 95% CI = 0.77 - 0.87), p = 0.68. Conclusion: The present study suggests that an accurate machine learning prediction tool did not prove to be superior to the statistical model of logistic regression.
https://doi.org/10.36660/abc.20200302
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VOLATILIDADE DOS RESULTADOS DE PROFICIÊNCIA E SEU IMPACTO SOBRE AS METAS DO IDEB NAS ESCOLAS PÚBLICAS DE MINAS GERAIS
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RESUMO: Este artigo tem dois objetivos principais: mensurar a volatilidade dos resultados das avaliações de Língua Portuguesa e Matemática nas escolas públicas mineiras; e estimar o possível impacto dessas flutuações nos resultados do cumprimento das metas do Ideb. Para tal, analisa-se um banco com dados provenientes da Prova Brasil e do Sistema Mineiro de Avaliação da Educação Básica (Simave). O método estatístico empregado é um modelo longitudinal linear hierárquico que tem a escola como nível de interesse. Entre as principais conclusões obtidas estão: o fato de que as flutuações das notas médias das escolas são bastante acentuadas, mesmo quando se leva em conta a sua tendência de crescimento; e a constatação de que o impacto sobre o cumprimento das metas do Ideb, devido a tais flutuações, pode ser considerável, a ponto de facilitar ou dificultar o sucesso das escolas quanto ao seu cumprimento.
ABSTRACT: This paper has two main purposes. The first one is to obtain a volatility measure of Portuguese and Mathematics mean scores in Minas Gerais State public schools. The second one is to estimate the probable impact of these fluctuations on results of respective Ideb goals. The analysis is based on data obtained from Prova Brasil and Simave (Sistema Mineiro de Avaliação da Educação Básica) tests. The used statistical technique is a longitudinal hierarchical model with the schools as the level of interest. One of the main conclusions obtained is the fact that fluctuation in school mean scores is considerable, even when one takes into account its growth rates. Another relevant conclusion is the fact that this fluctuation can have a considerable impact on the success or failure of a given school in reaching its respective Ideb goals.
https://doi.org/10.1590/0102-4698153262
2042 downloads
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Growing knowledge: an overview of Seed Plant diversity in Brazil
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Zappi, Daniela C.
; Filardi, Fabiana L. Ranzato
; Leitman, Paula
; Souza, Vinícius C.
; Walter, Bruno M.T.
; Pirani, José R.
; Morim, Marli P.
; Queiroz, Luciano P.
; Cavalcanti, Taciana B.
; Mansano, Vidal F.
; Forzza, Rafaela C.
; Abreu, Maria C.
; Acevedo-Rodríguez, Pedro
; Agra, Maria F.
; Almeida Jr., Eduardo B.
; Almeida, Gracineide S.S.
; Almeida, Rafael F.
; Alves, Flávio M.
; Alves, Marccus
; Alves-Araujo, Anderson
; Amaral, Maria C.E.
; Amorim, André M.
; Amorim, Bruno
; Andrade, Ivanilza M.
; Andreata, Regina H.P.
; Andrino, Caroline O.
; Anunciação, Elisete A.
; Aona, Lidyanne Y.S.
; Aranguren, Yani
; Aranha Filho, João L.M.
; Araújo, Andrea O.
; Araújo, Ariclenes A.M.
; Araújo, Diogo
; Arbo, María M.
; Assis, Leandro
; Assis, Marta C.
; Assunção, Vivian A.
; Athiê-Souza, Sarah M.
; Azevedo, Cecilia O.
; Baitello, João B.
; Barberena, Felipe F.V.A.
; Barbosa, Maria R.V.
; Barros, Fábio
; Barros, Lucas A.V.
; Barros, Michel J.F.
; Baumgratz, José F.A.
; Bernacci, Luis C.
; Berry, Paul E.
; Bigio, Narcísio C.
; Biral, Leonardo
; Bittrich, Volker
; Borges, Rafael A.X.
; Bortoluzzi, Roseli L.C.
; Bove, Cláudia P.
; Bovini, Massimo G.
; Braga, João M.A.
; Braz, Denise M.
; Bringel Jr., João B.A.
; Bruniera, Carla P.
; Buturi, Camila V.
; Cabral, Elza
; Cabral, Fernanda N.
; Caddah, Mayara K.
; Caires, Claudenir S.
; Calazans, Luana S.B.
; Calió, Maria F.
; Camargo, Rodrigo A.
; Campbell, Lisa
; Canto-Dorow, Thais S.
; Carauta, Jorge P.P.
; Cardiel, José M.
; Cardoso, Domingos B.O.S.
; Cardoso, Leandro J.T.
; Carneiro, Camila R.
; Carneiro, Cláudia E.
; Carneiro-Torres, Daniela S.
; Carrijo, Tatiana T.
; Caruzo, Maria B.R.
; Carvalho, Maria L.S.
; Carvalho-Silva, Micheline
; Castello, Ana C.D.
; Cavalheiro, Larissa
; Cervi, Armando C.
; Chacon, Roberta G.
; Chautems, Alain
; Chiavegatto, Berenice
; Chukr, Nádia S.
; Coelho, Alexa A.O.P.
; Coelho, Marcus A.N.
; Coelho, Rubens L.G.
; Cordeiro, Inês
; Cordula, Elizabeth
; Cornejo, Xavier
; Côrtes, Ana L.A.
; Costa, Andrea F.
; Costa, Fabiane N.
; Costa, Jorge A.S.
; Costa, Leila C.
; Costa-e-Silva, Maria B.
; Costa-Lima, James L.
; Cota, Maria R.C.
; Couto, Ricardo S.
; Daly, Douglas C.
; De Stefano, Rodrigo D.
; De Toni, Karen
; Dematteis, Massimiliano
; Dettke, Greta A.
; Di Maio, Fernando R.
; Dórea, Marcos C.
; Duarte, Marília C.
; Dutilh, Julie H.A.
; Dutra, Valquíria F.
; Echternacht, Lívia
; Eggers, Lilian
; Esteves, Gerleni
; Ezcurra, Cecilia
; Falcão Junior, Marcus J.A.
; Feres, Fabíola
; Fernandes, José M.
; Ferreira, D.M.C.
; Ferreira, Fabrício M.
; Ferreira, Gabriel E.
; Ferreira, Priscila P.A.
; Ferreira, Silvana C.
; Ferrucci, Maria S.
; Fiaschi, Pedro
; Filgueiras, Tarciso S.
; Firens, Marcela
; Flores, Andreia S.
; Forero, Enrique
; Forster, Wellington
; Fortuna-Perez, Ana P.
; Fortunato, Reneé H.
; Fraga, Cléudio N.
; França, Flávio
; Francener, Augusto
; Freitas, Joelcio
; Freitas, Maria F.
; Fritsch, Peter W.
; Furtado, Samyra G.
; Gaglioti, André L.
; Garcia, Flávia C.P.
; Germano Filho, Pedro
; Giacomin, Leandro
; Gil, André S.B.
; Giulietti, Ana M.
; A.P.Godoy, Silvana
; Goldenberg, Renato
; Gomes da Costa, Géssica A.
; Gomes, Mário
; Gomes-Klein, Vera L.
; Gonçalves, Eduardo Gomes
; Graham, Shirley
; Groppo, Milton
; Guedes, Juliana S.
; Guimarães, Leonardo R.S.
; Guimarães, Paulo J.F.
; Guimarães, Elsie F.
; Gutierrez, Raul
; Harley, Raymond
; Hassemer, Gustavo
; Hattori, Eric K.O.
; Hefler, Sonia M.
; Heiden, Gustavo
; Henderson, Andrew
; Hensold, Nancy
; Hiepko, Paul
; Holanda, Ana S.S.
; Iganci, João R.V.
; Imig, Daniela C.
; Indriunas, Alexandre
; Jacques, Eliane L.
; Jardim, Jomar G.
; Kamer, Hiltje M.
; Kameyama, Cíntia
; Kinoshita, Luiza S.
; Kirizawa, Mizué
; Klitgaard, Bente B.
; Koch, Ingrid
; Koschnitzke, Cristiana
; Krauss, Nathália P.
; Kriebel, Ricardo
; Kuntz, Juliana
; Larocca, João
; Leal, Eduardo S.
; Lewis, Gwilym P.
; Lima, Carla T.
; Lima, Haroldo C.
; Lima, Itamar B.
; Lima, Laíce F.G.
; Lima, Laura C.P.
; Lima, Leticia R.
; Lima, Luís F.P.
; Lima, Rita B.
; Lírio, Elton J.
; Liro, Renata M.
; Lleras, Eduardo
; Lobão, Adriana
; Loeuille, Benoit
; Lohmann, Lúcia G.
; Loiola, Maria I.B.
; Lombardi, Julio A.
; Longhi-Wagner, Hilda M.
; Lopes, Rosana C.
; Lorencini, Tiago S.
; Louzada, Rafael B.
; Lovo, Juliana
; Lozano, Eduardo D.
; Lucas, Eve
; Ludtke, Raquel
; Luz, Christian L.
; Maas, Paul
; Machado, Anderson F.P.
; Macias, Leila
; Maciel, Jefferson R.
; Magenta, Mara A.G.
; Mamede, Maria C.H.
; Manoel, Evelin A.
; Marchioretto, Maria S.
; Marques, Juliana S.
; Marquete, Nilda
; Marquete, Ronaldo
; Martinelli, Gustavo
; Martins da Silva, Regina C.V.
; Martins, Ângela B.
; Martins, Erika R.
; Martins, Márcio L.L.
; Martins, Milena V.
; Martins, Renata C.
; Matias, Ligia Q.
; Maya-L., Carlos A.
; Mayo, Simon
; Mazine, Fiorella
; Medeiros, Debora
; Medeiros, Erika S.
; Medeiros, Herison
; Medeiros, João D.
; Meireles, José E.
; Mello-Silva, Renato
; Melo, Aline
; Melo, André L.
; Melo, Efigênia
; Melo, José I.M.
; Menezes, Cristine G.
; Menini Neto, Luiz
; Mentz, Lilian A.
; Mezzonato, A.C.
; Michelangeli, Fabián A.
; Milward-de-Azevedo, Michaele A.
; Miotto, Silvia T.S.
; Miranda, Vitor F.O.
; Mondin, Cláudio A.
; Monge, Marcelo
; Monteiro, Daniele
; Monteiro, Raquel F.
; Moraes, Marta D.
; Moraes, Pedro L.R.
; Mori, Scott A.
; Mota, Aline C.
; Mota, Nara F.O.
; Moura, Tania M.
; Mulgura, Maria
; Nakajima, Jimi N.
; Nardy, Camila
; Nascimento Júnior, José E.
; Noblick, Larry
; Nunes, Teonildes S.
; O'Leary, Nataly
; Oliveira, Arline S.
; Oliveira, Caetano T.
; Oliveira, Juliana A.
; Oliveira, Luciana S.D.
; Oliveira, Maria L.A.A.
; Oliveira, Regina C.
; Oliveira, Renata S.
; Oliveira, Reyjane P.
; Paixão-Souza, Bruno
; Parra, Lara R.
; Pasini, Eduardo
; Pastore, José F.B.
; Pastore, Mayara
; Paula-Souza, Juliana
; Pederneiras, Leandro C.
; Peixoto, Ariane L.
; Pelissari, Gisela
; Pellegrini, Marco O.O.
; Pennington, Toby
; Perdiz, Ricardo O.
; Pereira, Anna C.M.
; Pereira, Maria S.
; Pereira, Rodrigo A.S.
; Pessoa, Clenia
; Pessoa, Edlley M.
; Pessoa, Maria C.R.
; Pinto, Luiz J.S.
; Pinto, Rafael B.
; Pontes, Tiago A.
; Prance, Ghillean T.
; Proença, Carolyn
; Profice, Sheila R.
; Pscheidt, Allan C.
; Queiroz, George A.
; Queiroz, Rubens T.
; Quinet, Alexandre
; Rainer, Heimo
; Ramos, Eliana
; Rando, Juliana G.
; Rapini, Alessandro
; Reginato, Marcelo
; Reis, Ilka P.
; Reis, Priscila A.
; Ribeiro, André R.O.
; Ribeiro, José E.L.S.
; Riina, Ricarda
; Ritter, Mara R.
; Rivadavia, Fernando
; Rocha, Antônio E.S.
; Rocha, Maria J.R.
; Rodrigues, Izabella M.C.
; Rodrigues, Karina F.
; Rodrigues, Rodrigo S.
; Rodrigues, Rodrigo S.
; Rodrigues, Vinícius T.
; Rodrigues, William
; Romaniuc Neto, Sérgio
; Romão, Gerson O.
; Romero, Rosana
; Roque, Nádia
; Rosa, Patrícia
; Rossi, Lúcia
; Sá, Cyl F.C.
; Saavedra, Mariana M.
; Saka, Mariana
; Sakuragui, Cássia M.
; Salas, Roberto M.
; Sales, Margareth F.
; Salimena, Fatima R.G.
; Sampaio, Daniela
; Sancho, Gisela
; Sano, Paulo T.
; Santos, Alessandra
; Santos, Élide P.
; Santos, Juliana S.
; Santos, Marianna R.
; Santos-Gonçalves, Ana P.
; Santos-Silva, Fernanda
; São-Mateus, Wallace
; Saraiva, Deisy P.
; Saridakis, Dennis P.
; Sartori, Ângela L.B.
; Scalon, Viviane R.
; Schneider, Ângelo
; Sebastiani, Renata
; Secco, Ricardo S.
; Senna, Luisa
; Senna-Valle, Luci
; Shirasuna, Regina T.
; Silva Filho, Pedro J.S.
; Silva, Anádria S.
; Silva, Christian
; Silva, Genilson A.R.
; Silva, Gisele O.
; Silva, Márcia C.R.
; Silva, Marcos J.
; Silva, Marcos J.
; Silva, Otávio L.M.
; Silva, Rafaela A.P.
; Silva, Saura R.
; Silva, Tania R.S.
; Silva-Gonçalves, Kelly C.
; Silva-Luz, Cíntia L.
; Simão-Bianchini, Rosângela
; Simões, André O.
; Simpson, Beryl
; Siniscalchi, Carolina M.
; Siqueira Filho, José A.
; Siqueira, Carlos E.
; Siqueira, Josafá C.
; Smith, Nathan P.
; Snak, Cristiane
; Soares Neto, Raimundo L.
; Soares, Kelen P.
; Soares, Marcos V.B.
; Soares, Maria L.
; Soares, Polyana N.
; Sobral, Marcos
; Sodré, Rodolfo C.
; Somner, Genise V.
; Sothers, Cynthia A.
; Sousa, Danilo J.L.
; Souza, Elnatan B.
; Souza, Élvia R.
; Souza, Marcelo
; Souza, Maria L.D.R.
; Souza-Buturi, Fátima O.
; Spina, Andréa P.
; Stapf, María N.S.
; Stefano, Marina V.
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; Steinmann, Victor
; Takeuchi, Cátia
; Taylor, Charlotte M.
; Taylor, Nigel P.
; Teles, Aristônio M.
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; Terra-Araujo, Mário H.
; Thode, Veronica
; Thomas, W.Wayt
; Tissot-Squalli, Mara L.
; Torke, Benjamin M.
; Torres, Roseli B.
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; Trad, Rafaela J.
; Trevisan, Rafael
; Trovó, Marcelo
; Valls, José F.M.
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; Versieux, Leonardo
; Viana, Pedro L.
; Vianna Filho, Marcelo D.M.
; Vieira, Ana O.S.
; Vieira, Diego D.
; Vignoli-Silva, Márcia
; Vilar, Thaisa
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; Wanderley, Maria G.L.
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; Welker, Cassiano A.D.
; Woodgyer, Elizabeth
; Xifreda, Cecilia C.
; Yamamoto, Kikyo
; Zanin, Ana
; Zenni, Rafael D.
; Zickel, Carmem S
.
Resumo Um levantamento atualizado das plantas com sementes e análises relevantes acerca desta biodiversidade são apresentados. Este trabalho se iniciou em 2010 com a publicação do Catálogo de Plantas e Fungos e, desde então vem sendo atualizado por mais de 430 especialistas trabalhando online. O Brasil abriga atualmente 32.086 espécies nativas de Angiospermas e 23 espécies nativas de Gimnospermas e estes novos dados mostram um aumento de 3% da riqueza em relação a 2010. A Amazônia é o Domínio Fitogeográfico com o maior número de espécies de Gimnospermas, enquanto que a Floresta Atlântica possui a maior riqueza de Angiospermas. Houve um crescimento considerável no número de espécies e nas taxas de endemismo para a maioria dos Domínios (Caatinga, Cerrado, Floresta Atlântica, Pampa e Pantanal), com exceção da Amazônia que apresentou uma diminuição de 2,5% de endemicidade. Entretanto, a maior parte das plantas com sementes que ocorrem no Brasil (57,4%) é endêmica deste território. A proporção de formas de vida varia de acordo com os diferentes Domínios: árvores são mais expressivas na Amazônia e Floresta Atlântica do que nos outros biomas, ervas são dominantes no Pampa e as lianas apresentam riqueza expressiva na Amazônia, Floresta Atlântica e Pantanal. Este trabalho não só quantifica a biodiversidade brasileira, mas também indica as lacunas de conhecimento e o desafio a ser enfrentado para a conservação desta flora.
Abstract An updated inventory of Brazilian seed plants is presented and offers important insights into the country's biodiversity. This work started in 2010, with the publication of the Plants and Fungi Catalogue, and has been updated since by more than 430 specialists working online. Brazil is home to 32,086 native Angiosperms and 23 native Gymnosperms, showing an increase of 3% in its species richness in relation to 2010. The Amazon Rainforest is the richest Brazilian biome for Gymnosperms, while the Atlantic Rainforest is the richest one for Angiosperms. There was a considerable increment in the number of species and endemism rates for biomes, except for the Amazon that showed a decrease of 2.5% of recorded endemics. However, well over half of Brazillian seed plant species (57.4%) is endemic to this territory. The proportion of life-forms varies among different biomes: trees are more expressive in the Amazon and Atlantic Rainforest biomes while herbs predominate in the Pampa, and lianas are more expressive in the Amazon, Atlantic Rainforest, and Pantanal. This compilation serves not only to quantify Brazilian biodiversity, but also to highlight areas where there information is lacking and to provide a framework for the challenge faced in conserving Brazil's unique and diverse flora.
https://doi.org/10.1590/2175-7860201566411
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ta | título abreviado da revista (ex. Cad. Saúde Pública) |
journal_title | título completo da revista (ex. Cadernos de Saúde Pública) |
la | código do idioma da publicação (ex. pt - Português, es - Espanhol) |
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