A influência da dor no ritmo circadiano com base em modelo matemático, estatístico e sistema multiagente

  • Angélica T. Santos FURG
  • Catia M. Machado FURG
  • Diana F. Adamatti FURG

Resumo


O ritmo circadiano comanda as atividades inconscientes dos seres vivos através do relógio biológico. Influências externas, como a dor, depressão, ansiedade, obesidade, temperatura corporal elevada e hormônios podem causar disfunção na sincronização e dessincronização do ritmo circadiano. Nesse contexto, é proposto apresentar os parâmetros desenvolvidos para modelagem matemática, computacional e estatística que descrevem o ritmo circadiano com base na dor. Para tal modelagem, foi realizado um questionário, coleta de dados e parametrização das variáveis. Resultados mostram como a variável dor influencia diretamente na qualidade do sono, bem como no desenvolvimento das atividades do cotidiano.

Referências

Beersma, D. G. and Gordijn, M. C. (2007). Circadian control of the sleep–wake cycle. Physiology & behavior, 90(2-3):190–195.

Bergamasco, E. C. et al. (2006). Alterações do sono: diagnósticos freqüentes em pacientes internados. Revista Gaúcha de Enfermagem, 27(3):356.

Borbély, A. A. and Achermann, P. (1999). Sleep homeostasis and models of sleep regulation. Journal of biological rhythms, 14(6):559–570.

Bruna, M. H. V. (2019). Relógios biológicos. [link]. [Online; accessed 19-February -2020].

da Silva, J. A. and Pinto, N. (2011). A dor como um problema psicofísico. Rev. Dor. São Paulo, 12(2):138–151.

Daan, S., Beersma, D., and Borbély, A. A. (1984). Timing of human sleep: recovery process gated by a circadian pacemaker. American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology, 246(2):R161–R183.

dos Santos, A. T., Machado, C. M., and Adamatti, D. F. (2019). Ritmo circadiano e a variável dor: Revisões sistemáticas com a utilização de simulação multiagente. In Anais do 13º Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações – IX WESAAC - Florianopolis.

Dos Santos, A. T., Machado, C. M., and Adamatti, D. F. (2020). Circadian rhythm and pain: Mathematical model based on multiagent simulation. Journal of Medical Systems, 44(10):1–9.

Kodinariya, T. M. and Makwana, P. R. (2013). Review on determining number of cluster in k-means clustering. International Journal, 1(6):90–95.

Lesser, V. R. (1999). Cooperative multiagent systems: A personal view of the state of the art. IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 11(1):133–142.

Moayedi, M. and Davis, K. D. (2013). Theories of pain: from specificity to gate control. Journal of neurophysiology, 109(1):5–12.

Morettin, P. A. and Bussab, W. O. (2017). Estatística básica. Saraiva Educação SA.

Ringnér, M. (2008). What is principal component analysis? Nature biotechnology, 26(3):303–304.

Saper, C. B., Chou, T. C., and Scammell, T. E. (2001). The sleep switch: hypothalamic control of sleep and wakefulness. Trends in neurosciences, 24(12):726–731.

Skeldon, A. (2014). Are you listening to your body clock? [link]. [Online; accessed 25-March-2020].

Tisue, S. and Wilensky, U. (2004). Netlogo: A simple environment for modeling complexity. In International conference on complex systems, volume 21, pages 16–21. Boston, MA.

Wooldridge, M. (2009). An introduction to multiagent systems. John Wiley & Sons.
Publicado
10/08/2021
SANTOS, Angélica T.; MACHADO, Catia M.; ADAMATTI, Diana F.. A influência da dor no ritmo circadiano com base em modelo matemático, estatístico e sistema multiagente. In: WORKSHOP-ESCOLA DE SISTEMAS DE AGENTES, SEUS AMBIENTES E APLICAÇÕES (WESAAC), 15. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 13-24. ISSN 2326-5434.