The purpose of this work is to build, train and evaluate a deep learning-based model to forecast tropospheric ozone levels hourly, up to twenty-four hours ahead, using data gathered from the automatic air quality monitoring system in the metropolitan region of Vitória city, Espírito Santo (ES), Brazil. Observational data of air pollutant concentrations and meteorological parameters were used as the input variables of the model once they represented the state of the atmospheric fluid in terms of its properties and chemical composition throughout the time. Several topologies of multilayer perceptron neural networks were tried and evaluated using statistics of the predictions over unseen data. The best architecture was compared with reference models and the results showed that deep learning models can be successfully applied to hourly forecasting of ozone concentrations for urban areas. Once such models are fitted to the data, the forecasting procedure has a very low computational cost, meaning that it can be used as an alternative approach in comparison with numerical modelling systems, which require much more computational power.

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INTRODUÇÃO: Com a evolução do conhecimento sobre a infecção pelo vírus SARS-CoV-2, foi possível avaliar a importância dos acometimentos extrapulmonares, como as complicações cardiovasculares. Concomitante a isso, a literatura vem associando o vírus ao surgimento ou agravamento de arritmias cardíacas. Assim, este artigo tem como objetivo verificar se há associação entre a COVID-19, arritmias cardíacas e miocardite viral, além de revisar a fisiopatologia, diagnóstico, sinais e sintomas cardiovasculares e os tratamentos utilizados. METODOLOGIA: Trata-se de um estudo de revisão narrativa realizado na EMBASE e PubMed. Foi utilizado o protocolo PICO para responder à seguinte pergunta: "Existe alguma associação entre a COVID-19, arritmias cardíacas e miocardite viral?". O descritor usado para a população foi “coronavirus disease 2019”; com os seguintes desfechos: “heart arrythmia” e “virus myocarditis”. Os estudos foram considerados adequados para a revisão caso: 1) Se relacionassem à COVID-19 causada pelo vírus SARS-CoV-2; 2) Abordassem acometimento cardiovascular; e 3) Possuíssem ao menos uma sessão sobre distúrbios do ritmo cardíaco. Foram considerados inadequados se: 1) Fossem relatos de caso; 2) Fossem cartas ao editor; ou 3) Estivessem incompletos. RESULTADO: A pesquisa com descritores resultou em 67 artigos e, após aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, apenas 9 artigos publicados entre as datas de janeiro de 2020 e maio de 2022 compuseram a amostra de análise. DISCUSSÃO: A fisiopatologia da arritmia secundária à COVID-19 envolve a infiltração do SARS-CoV-2 no coração e fibrose do tecido cardíaco devido ao excesso de interleucina-6. O diagnóstico é realizado com uso de ECG e quantificação de troponina. A sintomatologia mais prevalente em hospitalizados foi a bradiarritmia relativa febril. A terapêutica envolve o uso de medicamentos antivirais, anti-inflamatórios e/ou imunossupressores. CONCLUSÃO: Foi possível verificar que a infecção pelo vírus SARS-Cov-2 tem impacto em arritmias pré-existentes à infecção e em novos casos.

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