Desenvolvimento de metodologia para análise de dados gráficos aplicados à avaliação da frequência cardíaca de equinos

• Autor(a) principal: Moraes, Paulo Afonso Gueldini de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74134/tde-16022022-152311/
• topic: Análises gráficas; Cavalos; Data extraction; Extração de dados; Graphical analysis; Horses

Este estudo teve como objetivo a proposição de um método para extração de dados gráficos relacionados à frequência cardíaca de equinos, obtidos através do uso do frequencímetro Polar Equine H7. As informações gráficas foram geradas pelo programa KER ClockIT®Sport. Para a escolha do programa de extração de dados gráficos levou-se em consideração atributos técnicos e funcionais, tais como a gratuidade da aplicação, sua utilização em caráter offline e a capacidade de extração automática e posterior ajuste dos dados. A extração de dados em sua forma bruta, foi realizada por meio da utilização do programa WebPlotDigitizer®. A partir dos dados brutos extraídos, foi realizado o cálculo das médias e desvios padrão de cada atividade por meio do Excel®. Adicionalmente, as atividades foram classificadas em dois tipos: \"com\" e \"sem ruído\", onde valores de frequência cardíaca iguais a zero foram verificados durante a realização da atividade equestre e considerados para efeito de classificação, sendo posteriormente realizada a comparação dos dados através do teste de correlação de Pearson, considerando-se 95% de significância. Para as atividades classificadas como \"sem ruído\", o valor verificado de correlação para o indicador de média foi r = 0,999 e para o desvio padrão foi r = 0,929, enquanto que as atividades classificadas como \"com ruído\", os mesmos indicadores resultaram em r = 0,479 e r = 0,941 respectivamente. É possível a utilização do programa WebPlotDigitizer® como alternativa para a extração de informações gráficas, além de viabilizar a possibilidade de eliminação de dados considerados como \"com ruído\" através de análises de dados pormenorizados.