Saúde, Economia e meio ambiente formam um tripé de importante discussão para tomadas de decisões de causa e efeito de cunho político e social. Outrossim, este artigo busca apresentar como as decisões políticas, com participação popular, têm sido edificadas frente a produção de conhecimento da comunidade científica. A interface e o panorama de discussões foram prospectados a nível internacional e nacional, sendo feita a investigação epistemológica da conexão entre economia, saúde e ecologia e como estas são aplicadas pelo poder público, e como este faz a sua avaliação hermenêutica com a ciência pura. Sendo possibilitado acessar que a estruturação política e econômica estão direcionadas a um modelo de investigação centrado no problema, na resultante, de forma desagregada e simplista. Em ampla visão, é perceptível que a produção de conhecimento na vigilância da saúde ainda ocorre de forma muito reducionista e fracionada, sem levar em consideração a diversidade de fatores envolvidos nas questões ambientais, carecendo muitas vezes de uma interdisciplinaridade e sistemática de conhecimentos tão importantes na pesquisa analítica da conexão entre economia, saúde e meio ambiente.
Resumo. Simulações computacionais tem se tornado uma ferramenta poderosa para a compreensão da evolução do tumor em respostaàs terapias existentes, por ser uma técnica não invasiva, sem a necessidade de expor a vida dos pacientes em riscos. O propósito deste trabalhoé simular o modelo de evolução de células tumorais, em específico glioma, descrito em [4], em respostaà radioterapia para 5 esquemas de tratamentos de dose. Este modelo foi resolvido numericamente pelo método de diferenças finitas e foi feita a análise de estabilidade do mesmo, chegando a resultados também encontrados em [4], porém com uma metodologia diferente.Palavras-chave. Crescimento de Células Tumorais, Método de Crank-Nicolson, Método Implícito de Euler, Equação da Difusão Reacção, Glioma. IntroduçãoRecentemente tem aumentado o interesse da comunidade científica por modelar a dinâmica do crescimento das células cancerígenas, no caso deste trabalho, gliomas, tumores cerebrais primários, agressivos e invasivos que geralmente crescem e se proliferam nos tecidos adjascentes antes que o paciente apresente qualquer sintoma [1].O objetivo deste artigoé estudar a dinâmica de crescimento das células de gliomas em resposta ao tratamento de radioterapia através do modelo contínuo, baseado numa equação diferencial parcial (EDP), proposto em [4]. Foram obtidas soluções numéricas deste modelo utilizando o método de diferenças finitas e realizada a análise de estabilidade do método implícito de Euler (MIE) e do método de Crank-Nicolson (MCN).
A investigação multifatorial é uma técnica de análise que pode ser usada simultaneamente para explorar o relacionamento entre inúmeras variáveis alicerçadas em fatores independentes. O procedimento é calcado no exercício epistemológico e no empirismo do observador. Na pesquisa e análise epidemiológica, é ferramenta cabal para o entendimento profundo da história evolutiva de uma doença, donde a doença sempre tem início em ações que geram a degradação ambiental, isto é, a doença é o resultado final de um efeito cascata que tem sua gênese no desequilíbrio ambiental e a sua manutenção por ações deletérias do Estado fundamentado em um modelo econômico neoliberal. A interface e o panorama de discussões deste trabalho científico foi edificado na interdisciplinaridade, tendo base nas ciências políticas, sociais e biológicas, possibilitando assim um esquema de investigação da sinergia e homeostase da doença, outrossim como objeto de estudo foram investigadas as principais doenças tropicais brasileiras e o coronavírus (COVID-19).
In present days, the growing number of people suffering from cancer has been a major cause for concern worldwide. Glioblastoma in particular, are primary tumors in glial cells located in the central nervous system. Because of this sensitive location, mathematical models have been studied and developed as alternative tools for analyzing tumor growth rates, assisting on the decision-making process for treatment dosage, without exposing the patient’s life. This paper presents two time series models to estimate the growth rate of glioblastoma in response to ionizing radiotherapy treatment. The results obtained indicate that the proposed time series methods attain predictions with a Mean Absolute Percentual Error (MAPE) of approximately 1% to 4%, and simulations show that the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method surpasses the Holt method based on the Mean Square Error (MSE) and MAPE values obtained. Furthermore, the results show that the time series method is applicable to data from two different mathematical models for glioblastoma growth.
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