Introdução: A perda transitória da consciência e tónus postural seguido de rápida recuperação é definida como síncope. Tem sido dada atenção a uma síncope de origem central com descida da pressão sistémica conhecida por síncope vasovagal (SVV). Objetivos: A análise da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) é uma das principais estratégias para estudar a SVV através de protocolos padrão (por exemplo tilt test). O principal objetivo deste trabalho é compreender a importância relativa de diversas variáveis, tais como pressão arterial diastólica e sistólica, (dBP) e (sBP), volume sistólico (SV) e resistência periférica total (TPR) na HRV. Métodos: Foram usados modelos estatísticos mistos para modelar o comportamento das variáveis acima descritas na HRV. Analisaram-se mais de mil e quinhentas observações de quatro pacientes com SVV, previamente testados com análise espectral clássica para a fase basal (LF/HF=3.01) e fases de tilt (LF/HF=0.64), indicando uma predominância vagal no período tilt. Resultados: O modelo 1 revelou o papel importante da dBP e uma baixa influência de SV, na fase de tilt, relativos à HRV. No modelo 2 a TPR revelou uma baixa influência na HRV na fase de tilt entre os pacientes. Conclusões: Verificou-se que a HRV é influenciada por um conjunto de variáveis fisiológicas, cuja contribuição individual pode ser usada para compreender as flutuações cardíacas. O uso de modelos estatísticos salientou a importância de estudar o papel da dBP e SV na SVV.
During the last two decades, many products, research projects and prototypes were announced with different characteristics and capabilities, all adopting the “smart” qualifier word. If a smartness property could not be defined simply as true or false, defining a suitable range was not an easy task. This issue led to the proposal of some classification models, frameworks and taxonomies for project classifications, but none of them provide a clear and pragmatic smartness scale able to classify smart artifacts and serve as a reference. This paper aims to propose a smartness scale to help research and non-research communities to better quantify and easily understand the features and autonomy of smart artifacts. The proposed smartness scale considers the main function of physical-device components in smart systems. The provided smartness scale is based on a uni-dimensional typology that defines 12 different smartness levels, created based on our definition of "smart artifact" and by following an evolutionary set of capabilities ranging from traceable-only and sensing-capable artifacts to autonomous, adaptable and self-driven artifacts. In order to show the feasibility of the proposed smartness scale, an analytic model was defined and applied to several research- and market-based artifacts tagged as smart in order to extract their smartness levels.
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