Biostatistics: fundamental concepts and practical applications

Lopes, Bernardo; Ramos, Isaac; Ribeiro, Guilherme; Correa, Rosane; Valbon, Bruno de Freitas; Luz, Allan; Salomão, Marcella Q.; Lyra, João Marcelo; Ambrósio, Renato

doi:10.5935/0034-7280.20140004

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“…For sample size calculation, given the scarcity of published data regarding the variables of interest, it was used the Central Limit Theorem, which ensures that the distribution of sample means derived from samples larger or equal to 30 approximates the normal distribution for any population 9 .…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Music listening for anxiety relief in children in the preoperative period: a randomized clinical trial

Franzoi

Goulart

Lara

et al. 2016

Rev. Latino-Am. Enfermagem

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Objective:to investigate the effects of music listening, for 15 minutes, on the preoperative anxiety levels in children undergoing elective surgery in comparison with conventional pediatric surgical care. Method:randomized controlled clinical trial pilot study with 52 children in the preoperative period, aged 3 to 12 years, undergoing elective surgery and randomly allocated in the experimental group (n = 26) and control group (n = 26). Anxiety was assessed in both groups by the application of the modified Yale Preoperative Anxiety Scale and measurement of the physiological variables, upon arrival and 15 minutes after the first measurement. Results:there was a statistically significant difference in preoperative anxiety between the two groups only in relation to the physiological variable, since the respiratory rate of preschool children in the experimental group reduced in the second measurement compared to the control group (p = 0.0453). The experimental group showed a statistically significant reduction in anxiety levels after 15 minutes of music listening (p = 0.0441), specifically with regard to the behavioral domains of activity, vocalization, emotional expression and apparent awakening state. Conclusion:music listening emerges as a potential nursing intervention for relief of preoperative anxiety in children undergoing surgical procedures. RBR-7mcr59.

show abstract

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Music listening for anxiety relief in children in the preoperative period: a randomized clinical trial

Franzoi

Goulart

Lara

et al. 2016

Rev. Latino-Am. Enfermagem

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“…O método da matriz confusão consiste em armazenar os resultados em uma matriz realizando o calculo da sensibilidade da qualidade alcançada por cada um dos preditores. A sensibilidade consiste na probabilidade de um teste apresentar um resultado positivo em um indivíduo acometido por uma doença (Lopes et al;, Conforme equação 2 e sua representação em forma matricial pode ser observada através da gura 6 .…”

Section: Método De Comparaçãounclassified

Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

Marques

Magalhães

Ferreira

2019

RBCA

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O câncer de mama apresenta elevado índice de mortalidade em todo o mundo, sendo o mais incidente em mulheres. Seu diagnóstico tendo sido realizado por meio de rastreamento, ecografias mamárias e mamografias. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um classificador para identificar o câncer de mama utilizando dados antropométricos e parâmetros de exame sanguíneo de rotina que são os biomarcadores. Redes-Neurais do tipo Perceptron Multi-Camadas(MLP) e as redes Neuro-Fuzzy (ANFIS) empregados a um comitê de decisão, trazendo como resultado uma classificação do câncer de mama, com acurácia de 97\% , um valor superior apresentado comparado aos trabalhos dos últimos anos que utilizaram biomarcadores semelhantes no período de 2013 ao início do ano de 2018.

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“…Esta medida é altamente suscetível e não deve ser levada como um fator determinante para o resultado final do conjunto de dados, pois pode facilmente induzir a uma conclusão errada sobre o desempenho do sistema. 33 Este parâmetro para o treino, validação cruzada e validação externa referente ao modelo de classificação utilizando a árvore de decisão foram 0,9756, 0,9711 e 0,9708, respectivamente, e para o modelo de classificação utilizando a árvore aleatória foram 0,9823, 0,9667 e 0,9658, respectivamente. Os valores de acurácia dos modelos não foi fator de diferenciação para selecionar o melhor método de classificação.…”

Section: Acuráciaunclassified

“…Esta medida estatística é equivalente ao coeficiente phi, e tenta, assim como a eficiência, resumir a qualidade da tabela de contingência em um único valor numérico passível de ser comparado. 33 Este parâmetro para o treino, validação cruzada e validação externa referente ao modelo de classificação utilizando a árvore de decisão foram 0,5279, 0,4290 e 0,4052, respectivamente, e para o modelo de classificação utilizando a árvore aleatória foram 0,7287, 0,5172 e 0,4941, respectivamente. Os resultados para os valores de coeficiente φ (phi) dos modelos apresentados mostram que a árvore aleatória tem o melhor método de classificação.…”

Section: Coeficiente De Correlação De Matthews (Coeficiente φ (Phi))unclassified

Evaluation of general toxicity in food constituents using in silico tools

Mascarenhas

Lima²,

Rodrigues³

et al. 2019

Rev. Virtual Quim.

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Preliminary knowledge about the toxicity of new substances for food use may contribute to the rapid selection of useful and increasingly safe substances. For this purpose, a Quantitative Structure-Toxicity Relationship (QSTR) model was developed with 139,395 structures obtained in three different lists of toxic (US EPA DSSTox) and non-toxic (FEMA GRAS ™ and FDA GRAS) substances. The 2D coordinates were obtained, standardized and checked, and a total of 4,860 fingerprints fragments defined by Klekota and Roth were calculated for each substance and used as independent variables. The data were processed in order to remove highly correlated variables and fragments close to zero variance, reducing fragments to 166. Dependent variables consisted of a binary classification, where zero corresponds to non-toxic whereas 1 corresponds to toxic. The classification models were created with decision tree using the J48 algorithm and random tree. The models (training, cross-validation and external validation) were evaluated based on their predictive performance. The best selected model was the random tree to obtain the best values external validation (accuracy = 0.9658, sensitivity = 0.9798, specificity = 0.5495, efficiency = 0.7640 and phi coefficient = 0.4941). The developed of a QSTR model can be used to predict the toxicity of novel food additives, manufacturing technology adjuvants and nutraceuticals.

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Biostatistics: fundamental concepts and practical applications

Cited by 22 publications

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Music listening for anxiety relief in children in the preoperative period: a randomized clinical trial

Music listening for anxiety relief in children in the preoperative period: a randomized clinical trial

Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

Evaluation of general toxicity in food constituents using in silico tools

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