Métodos utilizados na análise morfométrica do trato vocal em cantores: revisão integrativa / Methods used in morphometric analysis of singers' vocal tracts: an integrative review

RESUMO Objetivo descrever os principais métodos quantitativos utilizados para análise morfométrica do trato vocal em cantores, suas aplicações e os principais segmentos estudados. Estratégia de pesquisa trata-se de uma revisão integrativa guiada pela pergunta condutora: "Quais os principais métodos quantitativos utilizados para análise morfométrica do trato vocal, suas aplicações e os principais segmentos estudados em cantores?". Foram utilizadas as bases eletrônicas PubMed, Scopus e BVS, por meio da chave de busca Vocal tract OR Oropharynx AND Morphology OR Geometry AND Evaluation OR Diagnosis AND voice, sem restrições de ano de publicação, sendo incluídos artigos em três idiomas: português, inglês e espanhol. Critérios de seleção: a seleção se deu de forma independente, por meio da leitura por pares e posterior aplicação dos critérios de exclusão e inclusão. Resultados dos 380 estudos, foram excluídos 30 duplicados. A partir da leitura dos resumos, aplicando-se os critérios de seleção, foram selecionados 18 estudos para leitura na íntegra, dos quais, 12 foram incluídos nesta revisão. A ressonância magnética foi o principal instrumento utilizado e os segmentos analisados incluíram desde o comprimento e volume do trato vocal, como segmentos isolados e suas particularidades morfológicas. Conclusão os métodos de quantificação morfológica do trato vocal integram instrumentos importantes para a avaliação instrumental do trato vocal e de seus segmentos, colaborando na atualização tecnológica em voz para melhor compreensão e intervenções fonoaudiológicas na voz cantada

ABSTRACT Purpose To describe the main quantitative methods used for morphometric analysis of the vocal tract in singers, their applications and the main segments studied. Research strategy This is an integrative review guided by the guiding question "What are the main quantitative methods used for morphometric analysis of the vocal tract, their applications and the main segments studied in singers?". The electronic databases PubMed, Scopus and VHL were used through the search key (Vocal tract OR Oropharynx) AND (Morphology OR Geometry) AND (Evaluation OR Diagnosis) AND (voice), without restriction of years of publication, including articles in three languages: Portuguese, English and Spanish. Selection criteria The selection took place independently through reading by pairs and subsequent application of exclusion and inclusion criteria. Results Of the 380 studies, 30 duplicates were excluded. After reading the abstracts, applying the selection criteria, 18 studies were selected for full reading, of which 12 were included in this review. Magnetic resonance imaging was the main instrument used and the analyzed segments ranged from the length and volume of the vocal tract to isolated segments and their morphological particularities. Conclusion Vocal tract morphological quantification methods are important for the instrumental evaluation of the vocal tract and its segments, a technological update leading to better understanding of singers' voice and therapeutical intervention.

Use of soil moisture active passive satellite data and WorldClim 2.0 data to predict the potential distribution of visceral leishmaniasis and its vector Lutzomyia longipalpis in Sao Paulo and Bahia states, Brazil.

Visceral leishmaniasis (VL) is a neglected tropical disease transmitted by Lutzomyia longipalpis, a sand fly widely distributed in Brazil. Despite efforts to strengthen national control programs reduction in incidence and geographical distribution of VL in Brazil has not yet been successful; VL is in fact expanding its range in newly urbanized areas. Ecological niche models (ENM) for use in surveillance and response systems may enable more effective operational VL control by mapping risk areas and elucidation of eco-epidemiologic risk factors. ENMs for VL and Lu. longipalpis were generated using monthly WorldClim 2.0 data (30-year climate normal, 1-km spatial resolution) and monthly soil moisture active passive (SMAP) satellite L4 soil moisture data. SMAP L4 Global 3-hourly 9-km EASE-Grid Surface and Root Zone Soil Moisture Geophysical Data V004 were obtained for the first image of day 1 and day 15 (0:00-3:00 hour) of each month. ENM were developed using MaxEnt software to generate risk maps based on an algorithm for maximum entropy. The jack-knife procedure was used to identify the contribution of each variable to model performance. The three most meaningful components were used to generate ENM distribution maps by ArcGIS 10.6. Similar patterns of VL and vector distribution were observed using SMAP as compared to WorldClim 2.0 models based on temperature and precipitation data or water budget. Results indicate that direct Earth-observing satellite measurement of soil moisture by SMAP can be used in lieu of models calculated from classical temperature and precipitation climate station data to assess VL risk.

Branching Ratio Method for Assessing Optically Thin Conditions in Laser-Induced Plasmas.

The branching ratio method is usually used to evaluate the optical thinness conditions in laser-generated plasmas, which are important for the application of analytical methods such calibration free laser induced breakdown spectroscopy (CF-LIBS). In this communication, we warn on the possibility that in some circumstances, the branching-ratio method might give results close to the one characterizing optically thin plasma conditions, even in the presence of a substantial self-absorption for the transitions considered.

Environmental risk factors of leishmaniasis in Bahia State, Brazil using NASA Earth observation satellites / Fatores de risco ambientais para leishmanioses no estado da Bahia, Brasil, utilizando satélites da NASA de observação da Terra

NASA's Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2= 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.(AU)

Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose. (AU)

Environmental risk factors of leishmaniasis in Bahia State, Brazil using NASA Earth observation satellites / Fatores de risco ambientais para leishmanioses no estado da Bahia, Brasil, utilizando satélites da NASA de observação da Terra

NASA’s Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2 = 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.

Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose.

Ecological niche models for sand fly species and predicted distribution of Lutzomyia longipalpis (Diptera: Psychodidae) and visceral leishmaniasis in Bahia state, Brazil.

Visceral leishmaniasis is a public health problem in Brazil. This disease is endemic in most of Bahia state, with increasing reports of cases in new areas. Ecological niche models (ENM) can be used as a tool for predicting potential distribution for disease, vectors, and to identify risk factors associated with their distribution. In this study, ecological niche models (ENMs) were developed for visceral leishmaniasis (VL) cases and 12 sand fly species captured in Bahia state. Sand fly data was collected monthly by CDC light traps from July 2009 to December 2012. MODIS satellite imagery was used to calculate NDVI, NDMI, and NDWI vegetation indices, MODIS day and night land surface temperature (LST), enhanced vegetation index (EVI), and 19 Bioclim variables were used to develop the ENM using the maximum entropy approach (Maxent). Mean diurnal range was the variable that most contributed to all the models for sand flies, followed by precipitation in wettest month. For Lutzomyia longipalpis (L. longipalpis), annual precipitation, precipitation in wettest quarter, precipitation in wettest month, and NDVI were the most contributing variables. For the VL model, the variables that contributed most were precipitation in wettest month, annual precipitation, LST day, and temperature seasonality. L. longipalpis was the species with the widest potential distribution in the state. The identification of risk areas and factors associated with this distribution is fundamental to prioritize resource allocation and to improve the efficacy of the state's program for surveillance and control of VL.

Detecção de aglomerados espaciais de casos de neoplasia mamária em cães no município de Salvador, Bahia / Detection of spatial clusters for breast cancer in canines in the city of Salvador, Bahia

Os tumores mamários espontâneos representam a neoplasia mais frequente em fêmeas caninas, correspondendo aproximadamente a 50 por cento de todas as neoplasias. A maioria dos estudos científicos restringe-se a dados pontuais sobre a doença, sem a preocupação com sua distribuição geográfica ou mesmo com a possibilidade da geração de agregados desses eventos em uma determinada área. Levando-se em consideração a lacuna de informações na literatura, o presente trabalho teve como objetivo a criação de mapas temáticos da distribuição espacial das neoplasias mamárias em cadelas e a identificação de aglomerados de risco para a doença no município de Salvador, Bahia. Pela análise espacial de varredura, verificou-se que os casos de neoplasia mamária não estão homogeneamente distribuídos no município. Foi detectado um aglomerado primário estatisticamente significante (P<0,001), abrangendo 67,3 por cento dos casos estudados. Espera-se que estes resultados contribuam principalmente na elaboração de novos estudos, nos quais devem ser analisadas variáveis de caráter intrínseco e extrínseco ao animal para a identificação dos fatores de risco e elaboração de planos educacionais direcionados à promoção da saúde animal.

Spontaneous mammary tumors represent the most frequent type of cancer in canines, accounting for approximately 50 percent of all neoplasms. The majority of scientific papers cited in the literature are limited to non refined epidemiological data, without mentioning the trend of this disease in generating clusters in a given geographical area. In this context, this research aimed to create thematic maps of spatial distribution of mammary neoplasms in bitches and to identify disease clusters for the city of Salvador, Bahia. Trough the spatial analysis scanning, it was found that cases of breast cancer is not evenly distributed in the municipality. A significant primary cluster was detected (P>0,001) covering 67.3 percent of the studied cases. Considering the gap in literature available in this field, it is believed that such results will become very important, especially in leading to new studies, where intrinsic and extrinsic variables regarding the animal must be taken into consideration and analyzed for factors risk identification to formulate educational plans targeting the promotion of animal welfare.

[Identification of schistosomiasis risk areas using spatial analysis in Lauro de Freitas, Bahia State, Brazil]. / Análises espaciais na identificação das áreas de risco para a esquistossomose mansônica no município de Lauro de Freitas, Bahia, Brasil.

The spread of schistosomiasis mansoni defies efforts by Brazil's Unified National Health System, thus demonstrating the need to reassess endemic control programs in the country. The aim of this study was to demarcate geographic areas at risk of schistosomiasis in Lauro de Freitas, Bahia State, Brazil, and to establish the epidemiological and socioeconomic profile of the disease in this municipality (county). Kernel density estimator exploratory analysis was used for visual identification of areas at risk. Kulldorff & Nagarwalla's spatial analysis was used to obtain statistically significant clusters and to measure risk. These technologies identified four risk areas for schistosomiasis. Clusters identified within the risk areas were characterized by lower socioeconomic conditions. Multiple correspondence analyses showed a distinct profile for positive patients in the primary cluster. The techniques employed here represent an important methodological acquisition for tracking and controlling schistosomiasis in Lauro de Freitas.

Análises espaciais na identificação das áreas de risco para a esquistossomose mansônica no município de Lauro de Freitas, Bahia, Brasil / Identification of schistosomiasis risk areas using spatial analysis in Lauro de Freitas, Bahia State, Brazil

A disseminação da esquistossomose mansônica vem desafiando o sistema de saúde brasileiro, deixando clara a necessidade da reavaliação das estratégias do programa de controle da endemia. O objetivo deste trabalho foi delimitar as áreas geográficas de risco para a esquistossomose em Lauro de Freitas, Bahia, Brasil, e estabelecer o perfil epidemiológico e socioeconômico da doença no município. Utilizou-se o estimador de densidade de Kernel para a identificação visual de aglomerados de casos e a análise de varredura espaço-temporal de Kulldorff & Nagarwalla para a obtenção de aglomerados com significância estatística e mensuração do risco. As duas técnicas identificaram quatro áreas de risco para a doença no município, com indicadores socioeconômicos mais baixos que as áreas fora dos aglomerados. A análise de correspondência múltipla mostrou um perfil diferenciado nos pacientes positivos para a esquistossomose pertencentes ao aglomerado primário. As técnicas empregadas se configuram em uma importante aquisição metodológica para a vigilância e controle da doença no município.

The spread of schistosomiasis mansoni defies efforts by Brazil's Unified National Health System, thus demonstrating the need to reassess endemic control programs in the country. The aim of this study was to demarcate geographic areas at risk of schistosomiasis in Lauro de Freitas, Bahia State, Brazil, and to establish the epidemiological and socioeconomic profile of the disease in this municipality (county). Kernel density estimator exploratory analysis was used for visual identification of areas at risk. Kulldorff & Nagarwalla's spatial analysis was used to obtain statistically significant clusters and to measure risk. These technologies identified four risk areas for schistosomiasis. Clusters identified within the risk areas were characterized by lower socioeconomic conditions. Multiple correspondence analyses showed a distinct profile for positive patients in the primary cluster. The techniques employed here represent an important methodological acquisition for tracking and controlling schistosomiasis in Lauro de Freitas.

Avaliação da esquistossomose mansônica mediante as geotecnologias e técnicas multivariadas no município de Jacobina, Bahia / Schistosomiasis mansoni infection assessment using geotechnologies and multivariate techniques in the municipality of Jacobina, Bahia

A Esquistossomose Mansônica continua a ser um problema de saúde pública no Nordeste brasileiro, apresentando focos nas periferias dos centros urbanos. Segundo a Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde, embora seja uma doença tratável e de custos embutidos no orçamento público, os resultados das campanhas de controle acusam altos custos operacionais e respostas nada animadoras, levando à hipótese de que os aspectos sociodemográficos e comportamentais influenciam na persistência da infecção. Com a evolução das técnicas e equipamentos computacionais dos últimos anos, tem sido observado o sucesso do emprego das geotecnologias em epidemiologia das doenças tropicais, aumentando a possibilidade de identificação de áreas e populações sob risco. Assim, com o objetivo de identificar os grupos sociais homogêneos no município de Jacobina, Bahia, utilizaram-se técnicas de estatística multivariada de análise de agrupamento hierárquica e de componentes principais. O resultado mostrou uma divisão contendo dois grupos diferenciados pelas condições sanitárias e de tratamento de água, sendo de grande importância para a formulação de ações diferenciadas no âmbito local.

Application of spatio-temporal scan statistics for the detection of areas with increased risk for American visceral leishmaniasis in the state of Bahia, Brazil.

Mirroring the global increase of registered cases of American visceral leishmaniasis (AVL), this infection has become a growing public health problem in Brazil during the last several years. As the traditional approach to control employed by the governmental health agencies has failed to reduce the incidence and epidemic outbreaks of this illness, we propose a re-evaluation of the national strategy of intervention and monitoring. Our thinking is based on a series of spatio-temporal scan statistics of the west-central region of the state of Bahia covering the 11-year period from 1994 to 2004. By analyzing the situation, spatially and temporally, we show that the disease is a not only a growing focal threat but that it is also appearing in the form of endemic clusters in the cities. The areas where the disease has been found have been classified according to the degree of risk of infection for humans and canines. The overall objective of this study was to identify areas of increased risk of AVL, including its seasonality, and to suggest ways and means to improve the detection of the disease. The findings presented here should not only be of interest for the efforts to control AVL in the study area but also be useful for developing control strategies in other endemic regions of Brazil.

Identificação de áreas de risco para a leishmaniose visceral americana, através de estudos epidemiológicos e sensoriamento remoto orbital, em Feira de Santana, Bahia, Brasil (2000-2002) / Identification of risk areas for visceral leishmaniasis through epidemiological studies and remote sensing data in Feira de Santana, Bahia, Brazil (2000-2002)

A Leishmaniose Visceral Americana - LVA é uma doença típica de regiões semi-áridas do nordeste brasileiro, com conseqüente expansão das áreas endêmicas e aparecimento de novos focos nas periferias das cidades, constituindo-se em grave problema de saúde pública com franca dispersão geográfica. A utilização de geotecnologias tem sido vista pela maioria da comunidade científica como uma nova "ferramenta" na elucidação de fatores de risco envolvidos no processo de produção de doenças metaxênicas, aumentando a possibilidade, não só, de identificação das mudanças que ocorreram no biótopo, como também da delimitação de áreas de risco para a endemia. Este trabalho, objetivando subsidiar a elaboração de novas estratégicas de controle desta doença, visou o levantamento epidemiológico da LVA e a avaliação do uso de produtos derivados de satélite como o Normalized Difference Vegetation Index - NDVI na delimitação de áreas de risco da doença no município de Feira de Santana.Os resultados apontam a influência de determinadas variáveis na manutenção do ciclo desta parasitose bem como o valor prático da utilização desses produtos na delimitação de áreas de risco.