Projetos de Pesquisa

 

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Aline Helena Appoloni Eduardo

Ciências da Saúde

Enfermagem
  • efeitos mediadores e moderadores de variáveis clínicas e psicológicas na intensidade da dor e recuperação pós-operatórias
  • O completo processo de recuperação cirúrgica resulta quanto a pessoa readquiriu energia suficiente para retornar a completa capacidade em realizar atividades em níveis semelhantes ou melhores que previamente a cirurgia. A recuperação cirúrgica pode ser influenciada por fatores clínicos, psicológicos e ambientais, que promovem desgastes físico e emocional dos pacientes e familiares, prolongamento de hospitalizações, investimentos dos profissionais de saúde e pacientes em terapias para reabilitação, com novas intervenções cirúrgicas e investimentos financeiros de todos os sistemas envolvidos neste processo. Objetivo: identificar as variáveis moderadoras e mediadoras que interferem a recuperação cirúrgica e na intensidade da dor pós-operatória, entre pacientes submetidos a cirurgias eletivas. Métodos: trata-se de estudo observacional com delineamentos de pesquisa de coorte prospectivo e transversal. Será desenvolvido na unidade de clínica cirúrgica de um hospital de ensino, os participantes do estudo serão os pacientes internados para realização de cirurgias eletivas, estima-se uma amostra de 202 participantes. Os participantes serão entrevistados em distintos momentos, período pré-operatório quando responderão aos instrumentos Formulário para caracterização de variáveis sociodemográficas, clínicas e cirúrgicas, a Escala de Medos relacionados à Cirurgia, Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão (HADS), a versão brasileira do Quality of Recovery - 40 item (QoR-40) e a Escala de Categoria Numérica (NRS) para avaliação da dor; no período pós-operatório, por três momentos nas primeiras 48 horas após a cirurgia, quando responderão ao Formulário para caracterização de variáveis sociodemográficas, clínicas e cirúrgicas (continuação de informações cirúrgicas), HADS, o QoR-40 e a NRS para avaliação da dor e, por seis meses, serão entrevistados via contato telefônico para avaliação da recuperação cirúrgica e (QoR-40) e da dor (NRS). Será investigada a associação e correlação das médias da EMRC, HADS, NRS para avaliação da dor e QoR-40; a análise empregada (paramétrica ou não paramétrica) dependerá da distribuição dos dados. As análises exploratórias para investigar a influência das variáveis sociodemográficas, clínicas e psicológicas nos efeitos de mediação e moderação acontecerão pela metodologia de regressão, pelo teste linear de efeito de modelos mistos ou efeitos aleatórios. A fidedignidade da EMRC, HADS e QoR-40, entre os pacientes submetidos a cirurgias eletivas, será acessada pela consistência interna, através do Alfa de Cronbach. Resultados esperados: divulgações dos resultados em eventos científicos (5), publicações em periódicos indexados (4), formação de recursos humanos para pesquisa (4 iniciações científicas e 1 mestrado), ampliação da fidedignidade dos instrumentos utilizados, fortalecimento para o cuidado perioperatório e de pesquisas futuras na área.
  • Universidade Federal de São Carlos - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Aline Lorandi

Lingüística, Letras e Artes

Lingüística
  • síndrome de down e dislexia de desenvolvimento: um estudo sobre a consciência fonológica e sua relação com habilidades cognitivas na busca pela intervenção precoce
  • Esta proposta de estudo tem como objetivo a investigação sobre habilidades linguísticas e não-linguísticas relacionadas a dois tipos de população que conhecidamente apresentam dificuldades com a consciência fonológica: a síndrome de Down e a dislexia do desenvolvimento, visando à intervenção precoce. O aporte teórico encontra na Psicolinguística e nas Neurociências Cognitivas uma interface que possa dar conta desses problemas de aprendizagem de uma forma mais abrangente e adequada, tendo em vista suas naturezas multifacetadas, em uma perspectiva desenvolvimental. A metodologia conta com testes de consciência linguística, assim como teste para avaliação da memória fonológica, da atenção continuada, da nomeação rápida, do vocabulário receptivo e das funções executivas. Espera-se oferecer contribuições importantes para as áreas de atuação dos profissionais que lidam com a síndrome de Down e com a dislexia, de modo mais particular, e com o desenvolvimento da linguagem de modo geral, de modo a que se possam pensar estratégias de intervenção junto a essas populações, visando ao desenvolvimento precoce de habilidades que, em um efeito cascata, possam melhorar sua consciência fonológica e também suas habilidades de leitura e escrita.
  • Universidade do Vale do Rio dos Sinos - RS - Brasil
  • 01/06/2017-31/05/2021
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Aline Mara dos Santos

Ciências da Saúde

Medicina
  • cardiotoxicidade induzida por quimioterápicos antineoplásicos: o papel da sinalização mediada pela quinase de adesão focal
  • As complicações cardiovasculares das terapias antineoplásicas são consideradas um problema de saúde pública emergente, dada a crescente população de sobreviventes ao câncer. A cardiotoxicidade induzida pela ação de quimioterápicos de escolha para diversas neoplasias, como a doxorrubicina, é uma condição grave, que pode evoluir para cardiomiopatia crônica, insuficiência cardíaca congestiva e morte do paciente. A complexa e não completamente compreendida patogênese dessas complicações dificulta o planejamento de medidas preventivas de sucesso. Estudos com foco na sinalização ativada por terapias antineoplásicas vêm demonstrando a importância da proteína quinase de adesão focal (FAK) para a sobrevivência e resistência celular frente a esse tratamento, no entanto, essa sinalização permanece pouco compreendida. A presente proposta visa identificar e caracterizar os mecanismos moleculares pelos quais FAK promove sobrevivência e resistência à cardiotoxicidade induzida por doxorrubicina em miócitos H9C2. Dados preliminares de experimentos de Co-Imunoprecipitação demonstraram que FAK pode interagir e regular proteínas centrais da resposta ao dano no DNA (DDR), como PARP1, DNA-PK1, MRE11A, XRCC5 e BCLAF1. A regulação desses alvos por FAK será investigada por uma combinação de técnicas sofisticadas em miócitos, as quais irão prover um conjunto de dados funcionais e estruturais que permitirão o estabelecimento dos mecanismos moleculares envolvidos. Os dados gerados pelo presente estudo poderão contribuir para a compreensão da sinalização ativada por agentes antineoplásicos e também para o estabelecimento de novas modalidades terapêuticas para o tratamento tumoral com amenização dos efeitos deletérios sobre a função cardíaca.
  • Universidade Estadual de Campinas - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Aline Marins Paes Carvalho

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • means: aprendizado de máquina explicável com aplicações para o bem-estar social
  • A área recentemente denominada de “Inteligência Artificial (IA) para o bem-estar social” (“AI for Social Good”) investiga como desenvolver soluções baseadas em IA para resolver problemas da sociedade atual, tendo como inspiração as metas de desenvolvimento sustentável (MDS) estabelecidas pelas Nações Unidas. Argumenta-se que, tais metas e suas respectivas soluções são essenciais para alavancar o desenvolvimento das sociedades atuais, em termos de prosperidade, igualdade, democracia, e qualidade de vida, sem comprometer as gerações futuras. Entretanto, acreditamos que, por mais benéficas que sejam tais soluções baseadas em IA, elas não serão bem aceitas pela sociedade e governos se não oferecerem um processo de decisão transparente. Assim, nesse projeto, temos como foco desenvolver soluções de Aprendizado de Máquina para abordar alguns dos problemas citados nas MDS, porém, a partir de técnicas de predição explicáveis. Serão desenvolvidos métodos baseados em Aprendizado Relacional e Aprendizado por Reforço, uma vez que os problemas selecionados estão ou em formato estruturado ou requerem um processo sequencial, contínuo, e adaptativo de tomada de decisão, justificando, respectivamente, o uso das duas sub-áreas mencionadas. Em ambos os casos, utilizaremos representações latentes embutidas em um espaço Euclidiano, de forma a se aproveitar de implementações recentes de Aprendizado Profundo (“Deep Learning”). Ao mesmo tempo, ao desenvolver técnicas fundamentadas em IA explicável, aliviaremos o aspecto de caixa-preta oriundo do aprendizado baseado em representações latentes inerente aos métodos de Aprendizado Profundo. Para extrair as explicações do processo de inferência, nos valeremos de métodos de argumentação em lógica e diagramas de causalidade, de forma a conectar as causas relevantes e suas respectivas consequências que conduzem à resposta retornada pelo método. Esperamos, com isso, obter soluções que terão alto impacto na solução de problemas comuns da sociedade, ao mesmo tempo em que esperamos contribuir cientificamente com o estado-da-arte em Aprendizado de Máquina, com o desenvolvimento de métodos de inferência transparente e explicável para a indução de hipóteses.
  • Universidade Federal Fluminense - RJ - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022