Comportamento de modelos adaptativos de conforto térmico frente ao modelo de Fanger em intensivistas adaptados ao clima tropical

Objetivou-se investigar o comportamento de modelos adaptativos de conforto térmico (PMVay e PMVak) em relação ao modelo clássico de Fanger (PMV) para predição da real sensação térmica nos profissionais intensivistas adaptados ao clima tropical, procurando identificar o limite de concordância entre t...

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書目詳細資料
Main Authors: Vieira, Elamara Marama Araujo, Silva, Jonhatan Magno Norte da, Leite, Wilza Karla dos Santos, Torres, Manoel Gerônimo Lino, Silva, Luiz Bueno da
格式: Online
語言:por
出版: ANTAC - Associação Nacional de Tecnologia do Ambiente Construído 2017
在線閱讀:https://seer.ufrgs.br/ambienteconstruido/article/view/65239
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實物特徵
總結:Objetivou-se investigar o comportamento de modelos adaptativos de conforto térmico (PMVay e PMVak) em relação ao modelo clássico de Fanger (PMV) para predição da real sensação térmica nos profissionais intensivistas adaptados ao clima tropical, procurando identificar o limite de concordância entre tais métodos. As amostras foram coletadas em nove unidades de terapia intensiva (UTIs) públicas da cidade de João Pessoa/Paraíba/Brasil e as estimações obtidas pelos modelos foram confrontadas através da aplicação da análise de concordância entre métodos de Bland-Altman. Os testes identificaram que dentre os métodos selecionados o que apresentou menor viés para estimações da real sensação foi o PMV clássico se comparado aos modelos adaptativos indicados para indivíduos aclimatados a regiões quentes e úmidas características de climas tropicais. Entretanto, a amplitude do viés foi dependente da faixa de estimação, ou seja, à medida que as estimações se mantiveram entre valores de -1,5 e 0,2 o viés tendeu a ser minimizado. A análise de concordância mútua entre os testes mostrou que o PMV e o PMVak são equivalentes quando suas estimações se situam entre -0,5 e 0,5, o que indica que o fator de ponderação para adaptabilidade proposto pelo modelo PMVak não foi o suficiente para prever a aclimatação na amostra considerada.