CAsIDS: chronic arsenic intoxication diagnostic score identification system
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/36636 |
Resumo: | O arsênio, 33º elemento da tabela periódica, é um metal pesado amplamente encontrado no meio ambiente. O contato com o arsênio pode causar sérias consequências à saúde e tem sido considerada uma substância cancerígena tipo 1 pela Agência Internacional de Pesquisa do Câncer (IARC). A intoxicação por arsênio é comumente diagnosticada incorretamente devido à semelhança de seus sintomas com outras condições. Para tornar esse procedimento mais preciso, Sergio Dani e Gerhard Franz Walter desenvolveram uma metodologia que dá um diagnóstico assertivo, denominada Chronic Arsenic Intoxication Diagnostic Score (CAsIDS). Buscando aprimorá-lo ainda mais, este projeto visa utilizar sua metodologia para criar um sistema de identificação que conecte médicos, laboratórios e pacientes. Este sistema fornecerá uma forma de inserir o resultado de um exame que verifica a carga de arsênio ósseo de um paciente e também preencher uma avaliação clínica sistêmica. Ao mesmo tempo, armazenará e mostrará todos os dados adquiridos em painéis para aprimorar estudos futuros. |
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CAsIDS: chronic arsenic intoxication diagnostic score identification systemCAsIDS: sistema de identificação de pontuação de diagnóstico de intoxicação crônica por arsênioCAsIDSArsenic poisoningSystemic clinical assessmentBiologia computacionalArsênicoEnvenenamentoDiagnósticoIntoxicação por arsênicoO arsênio, 33º elemento da tabela periódica, é um metal pesado amplamente encontrado no meio ambiente. O contato com o arsênio pode causar sérias consequências à saúde e tem sido considerada uma substância cancerígena tipo 1 pela Agência Internacional de Pesquisa do Câncer (IARC). A intoxicação por arsênio é comumente diagnosticada incorretamente devido à semelhança de seus sintomas com outras condições. Para tornar esse procedimento mais preciso, Sergio Dani e Gerhard Franz Walter desenvolveram uma metodologia que dá um diagnóstico assertivo, denominada Chronic Arsenic Intoxication Diagnostic Score (CAsIDS). Buscando aprimorá-lo ainda mais, este projeto visa utilizar sua metodologia para criar um sistema de identificação que conecte médicos, laboratórios e pacientes. Este sistema fornecerá uma forma de inserir o resultado de um exame que verifica a carga de arsênio ósseo de um paciente e também preencher uma avaliação clínica sistêmica. Ao mesmo tempo, armazenará e mostrará todos os dados adquiridos em painéis para aprimorar estudos futuros.Arsenic, the 33th element of the periodic table, is a heavy metal widely found in the environment. The contact with arsenic may cause serious health consequences and it has been considered carcinogenic substance type 1 by the International Agency for Research on Cancer (IARC). Arsenic intoxication is commonly misdiagnosed due to its symptom’s similarity to other conditions. In order to make this procedure more accurate, Sergio Dani and Gerhard Franz Walter developed a methodology that gives an assertive diagnosis, called Chronic Arsenic Intoxication Diagnostic Score (CAsIDS). Seeking to improve it even more, this project aims to use their methodology to create an identification system that connects physicians, laboratories and patients. This system will provide a way to insert the result of an exam that verifies bone arsenic load of a patient and also fill a systemic clinical assessment. At the same time, it will store and show all the acquired data in dashboards to improve future studies.FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisUniversidade Federal de Minas GeraisBrasilICB - INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLOGICASPrograma de Pós-Graduação em BioinformaticaUFMGSergio Vale Aguiar Camposhttp://lattes.cnpq.br/6438645213502821Sergio Ulhoa DaniAristóteles Góes NetoRodrigo Richard GomesAna Beatriz Delavia Thomasi2021-07-01T13:46:49Z2021-07-01T13:46:49Z2019-11-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1843/36636enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMG2021-07-01T13:46:50Zoai:repositorio.ufmg.br:1843/36636Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2021-07-01T13:46:50Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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