We aimed to investigate the feasibility of an experimental system for simultaneous transcranial DC stimulation (tDCS) and EEG recording in human epilepsy. We report tolerability of this system in a cross-over controlled trial with 15 healthy subjects and preliminary effects of its use, testing repeated tDCS sessions, in two patients with drug-refractory Continuous Spike-Wave Discharges During Slow Sleep (CSWS). Our system combining continuous recording of the EEG with tDCS allows detailed evaluation of the interictal activity during the entire process. Stimulation with 1 mA was well-tolerated in both healthy volunteers and patients with refractory epilepsy. The large reduction in interictal epileptiform EEG discharges in the two subjects with epilepsy supports further investigation of tDCS using this combined method of stimulation and monitoring in epilepsy. Continuous monitoring of epileptic activity throughout tDCS improves safety and allows detailed evaluation of epileptic activity changes induced by tDCS in patients.

Decades of academic discussion on social resilience have led to the development of indicators, indexes, and different approaches to assessing it at national and local levels. The need to show real-world applications of such assessments is evident since resilience became a political and disaster risk reduction governance component. This article gives a full description of the methodology used to develop SoResilere, a new social resilience index applied to flood disaster-affected Portuguese municipalities. Study cases were selected according to historical databases, academic sources and governmental entities. Statistical methods for data dimension reduction, such as Factor Analysis (through Principal Component Analysis), were applied to the quantitative data and Optimal Scaling to the categorical data. SoResilere results were analyzed. Since SoResilere is a new tool, component weighting was applied to compare results with no weighting, although it did not affect the SoResilere status in 55.5% of the study cases. There is a tendency to look at the improvement of SoResilere results with component weighting due mainly to the quantitative subindex. There is no evidence of the benefits of component weighting, as no logical association or spatial pattern was found to support SoResilere status improvement in 22.22% of the study cases.

Considerando que o conhecimento dos pictogramas de substâncias perigosas é fundamental para promover atitudes que minimizem impactes no ambiente e na saúde, foi levado a cabo o trabalho que aqui se apresenta, alicerçado nos seguintes objetivos: i) avaliar o nível de perceção dos estudantes de Cursos Técnicos Superiores Profissionais de uma instituição do ensino superior sobre os pictogramas de substâncias perigosas, definidos pelo GHS, ii) compreender de que modo a estratégia formativa trabalhada com os estudantes contribuiu para a mudança conceptual sobre a interpretação dos pictogramas de substância perigosas e iii) realçar a importância do conhecimento dos pictogramas de substâncias perigosas de forma a minimizar o potencial de ocorrência de acidentes ambientais, acidentes de trabalho e de doenças profissionais. Foi analisada a compreensão destes pictogramas por parte de 669 estudantes, antes e após formação sobre o tema. A análise dos dados por pictograma em função da área de formação, idade e estatuto de trabalhador estudante ou não, foi efetuada com ferramentas de estatística descritiva e através de testes de hipóteses. Em média, o nível de compreensão correto dos pictogramas após a formação (61.19%) foi superior ao observado antes da formação (30.75%). A formação em risco químico é essencial para melhorar o nível de compreensão dos respetivos pictogramas, e deverá ser valorizada e incluída nos currículos escolares desde a escolaridade obrigatória até ao ensino superior.

Os grandes desastres ambientais têm sido uma realidade ao longo dos vários anos, e com consequências desastrosas para o Homem e para o ambiente que o rodeia. As causas são variadas e será impossível evitá-los na sua totalidade. Contudo, a possibilidade de minimização existe e as escolas terão um papel fundamental, no sentido de consciencializar e formar os alunos no reconhecimento e atuação perante alguns perigos e riscos. Os sinais de segurança são um exemplo, desde que os saibamos descodificar para assim podermos agir em conformidade. O trabalho que aqui se apresenta pretende destacar a importância da formação e informação dos jovens adultos que estão ou estarão a curto prazo em contexto laboral, nomeadamente os estudantes do ensino superior politécnico de Leiria, como contributo futuro para a mitigação de eventos que possam originar perdas humanas e ambientais insubstituíveis e irreversíveis.Para este estudo foi elaborada uma ficha de trabalho com nove sinais de segurança apresentados de forma aleatória, abrangendo as diferentes tipologias, na qual se pedia a estudantes de Cursos Técnicos Superiores Profissionais, ministrados no Politécnico de Leiria, que elaborassem uma legenda para cada um dos sinais, antes e depois da formação ministrada. Pela análise da informação recolhida, verifica-se que apesar das diferenças existentes ao nível do conhecimento dos estudantes inquiridos no início de cada ano letivo, observa-se que após a formação há melhoria no reconhecimento da sinalética de segurança pela grande maioria dos inquiridos, perspetivando-se assim uma redução dos acidentes com minimização dos impactes ambientais.

Various techniques of multivariate data analysis have been proposed to study time series, including the Multi-channel Singular Spectrum Analysis (MSSA). This technique is a Principal Component Analysis (PCA) of the extended matrix of initial lagged series, also called Extended Empirical Orthogonal Function (EEOF) Analysis in a climatological context. This work uses Independent Component Analysis (ICA) as an alternative to the MSSA method, when studying the extended time series matrix. Often, ICA is more appropriate than PCA to analyse time series, since the extraction of Independent Components (ICs) involves higher-order statistics whereas PCA only uses the second-order statistics to obtain the Principal Components (PCs), which are not correlated and are not necessarily independent. An example of time series for meteorological data and some comparative results between the techniques under study are given. Different methods of ordering ICs are also presented, including a new one, which may influence the quality of the reconstruction of the original data.Este trabalho foi desenvolvido com o patrocínio da FCT