A CONSTRUÇÃO DISCURSIVA DA IDENTIDADE PARA CIGANOS EM VERBETES DICIONARÍSTICOS

Este trabalho tem por objetivo analisar o verbete cigano em dicionários dos séculos XVIII, XIX, XX e XXI com vistas a compreender como a identidade para ciganos foi construída no Brasil de forma a engendrar o anticiganismo na memória discursiva dos não-ciganos. Para tanto, este trabalho sustenta-se nos pressupostos teóricos e metodológicos da Análise do Discurso francesa, sobretudo nas contribuições de Michel Foucault (2010) e de Jean-Jacques Courtine (2009), para analisar a emergência dos enunciados e a produção de seus efeitos de sentido em meio às continuidades e descontinuidades do processo histórico

Psicose puerperal na adolescência

A psicose puerperal ou pós-parto é um transtorno de humor raro que se manifesta durante ou em até 4 semanas após o parto, sob forma de delírios e alucinações e é considerada uma emergência psiquiátrica. O quadro, ao surgir antes dos 18 anos de idade, é considerado um transtorno psiquiátrico grave com pior prognóstico, além de impactar significativamente no desenvolvimento psicossocial e na qualidade de vida. O objetivo do trabalho é realizar um relato de caso de psicose puerperal em uma adolescente atendida em uma Unidade Básica de Saúde (UBS) em parceria com o Ambulatório de Psiquiatria da Infância e Adolescência no Agreste de Pernambuco. O caso relatado é de uma puérpera de 14 anos de idade com sintomas persecutórios, delírios, agressividade, insônia e tentativa de suicídio. Após acompanhamento psiquiátrico e manejo terapêutico a paciente apresenta melhora dos sintomas e evolução satisfatória do quadro, porém aguarda liberação de psicoterapia pelo serviço público de saúde

Síndrome de DiGeorge (deleção do cromossomo 22q11.2): manejo e prognóstico

A síndrome de DiGeorge (SDG), também conhecida como síndrome velocardiofacial, é uma condição neurogenética autossômica dominante de interesse global caracterizada pela microdeleção do cromossomo 22q11.2, na qual não há predileção por gênero ou raça. A doença é conhecida pela tríade clássica as cardiopatias congênitas, timo hipoplásico – ou aplásico – e hipocalcemia decorrente da hipoplasia paratireoidiana O diagnóstico da síndrome baseia-se em dois exames laboratoriais, a Hibridização Genômica Comparativa baseada em microarray (aCGH) e a Hibridização por Fluorescência in situ (FISH), ambas com a finalidade de investigar o distúrbio genético e o tratamento consiste em tratar as alterações decorrentes da patologia. O objetivo estudo é analisar o manejo e o prognóstico da síndrome de DiGeorge por meio de um apanhado de casos clínicos. Trata-se de uma revisão bibliográfica integrativa, de natureza quantitativa, que utilizou as plataformas PubMed (Medline), Scientific Eletronic Library On-line (SciELO) e Cochrane Library como bases de dados para a seleção dos artigos, todos na língua inglesa. Foram utilizadas literaturas publicadas com recorte temporal de 2017 a 2022. De acordo com as literaturas analisadas, foi observado que a SDG requer diligência por parte dos profissionais da saúde no que concerne ao seu manejo, vide os vários fenótipos, desde leves a graves, da patologia. Por ter envolvimento multissistêmico, é essencial que, mesmo antes do diagnóstico, os distúrbios inerentes à síndrome sejam tratados e sujeitos à suspeição por intermédio da equipe, a qual necessita ter conhecimento acerca dessa possibilidade, haja vista a eventualidade de um pior prognóstico aos pacientes portadores

Taking the pulse of Earth's tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth's most precious forests.Additional co-authors: Susan Laurance, William Laurance, Francoise Yoko Ishida, Andrew Marshall, Catherine Waite, Hannsjoerg Woell, Jean-Francois Bastin, Marijn Bauters, Hans Beeckman, Pfascal Boeckx, Jan Bogaert, Charles De Canniere, Thales de Haulleville, Jean-Louis Doucet, Olivier Hardy, Wannes Hubau, Elizabeth Kearsley, Hans Verbeeck, Jason Vleminckx, Steven W. Brewer, Alfredo Alarcón, Alejandro Araujo-Murakami, Eric Arets, Luzmila Arroyo, Ezequiel Chavez, Todd Fredericksen, René Guillén Villaroel, Gloria Gutierrez Sibauty, Timothy Killeen, Juan Carlos Licona, John Lleigue, Casimiro Mendoza, Samaria Murakami, Alexander Parada Gutierrez, Guido Pardo, Marielos Peña-Claros, Lourens Poorter, Marisol Toledo, Jeanneth Villalobos Cayo, Laura Jessica Viscarra, Vincent Vos, Jorge Ahumada, Everton Almeida, Jarcilene Almeida, Edmar Almeida de Oliveira, Wesley Alves da Cruz, Atila Alves de Oliveira, Fabrício Alvim Carvalho, Flávio Amorim Obermuller, Ana Andrade, Fernanda Antunes Carvalho, Simone Aparecida Vieira, Ana Carla Aquino, Luiz Aragão, Ana Claudia Araújo, Marco Antonio Assis, Jose Ataliba Mantelli Aboin Gomes, Fabrício Baccaro, Plínio Barbosa de Camargo, Paulo Barni, Jorcely Barroso, Luis Carlos Bernacci, Kauane Bordin, Marcelo Brilhante de Medeiros, Igor Broggio, José Luís Camargo, Domingos Cardoso, Maria Antonia Carniello, Andre Luis Casarin Rochelle, Carolina Castilho, Antonio Alberto Jorge Farias Castro, Wendeson Castro, Sabina Cerruto Ribeiro, Flávia Costa, Rodrigo Costa de Oliveira, Italo Coutinho, John Cunha, Lola da Costa, Lucia da Costa Ferreira, Richarlly da Costa Silva, Marta da Graça Zacarias Simbine, Vitor de Andrade Kamimura, Haroldo Cavalcante de Lima, Lia de Oliveira Melo, Luciano de Queiroz, José Romualdo de Sousa Lima, Mário do Espírito Santo, Tomas Domingues, Nayane Cristina dos Santos Prestes, Steffan Eduardo Silva Carneiro, Fernando Elias, Gabriel Eliseu, Thaise Emilio, Camila Laís Farrapo, Letícia Fernandes, Gustavo Ferreira, Joice Ferreira, Leandro Ferreira, Socorro Ferreira, Marcelo Fragomeni Simon, Maria Aparecida Freitas, Queila S. García, Angelo Gilberto Manzatto, Paulo Graça, Frederico Guilherme, Eduardo Hase, Niro Higuchi, Mariana Iguatemy, Reinaldo Imbrozio Barbosa, Margarita Jaramillo, Carlos Joly, Joice Klipel, Iêda Leão do Amaral, Carolina Levis, Antonio S. Lima, Maurício Lima Dan, Aline Lopes, Herison Madeiros, William E. Magnusson, Rubens Manoel dos Santos, Beatriz Marimon, Ben Hur Marimon Junior, Roberta Marotti Martelletti Grillo, Luiz Martinelli, Simone Matias Reis, Salomão Medeiros, Milton Meira-Junior, Thiago Metzker, Paulo Morandi, Natanael Moreira do Nascimento, Magna Moura, Sandra Cristina Müller, Laszlo Nagy, Henrique Nascimento, Marcelo Nascimento, Adriano Nogueira Lima, Raimunda Oliveira de Araújo, Jhonathan Oliveira Silva, Marcelo Pansonato, Gabriel Pavan Sabino, Karla Maria Pedra de Abreu, Pablo José Francisco Pena Rodrigues, Maria Piedade, Domingos Rodrigues, José Roberto Rodrigues Pinto, Carlos Quesada, Eliana Ramos, Rafael Ramos, Priscyla Rodrigues, Thaiane Rodrigues de Sousa, Rafael Salomão, Flávia Santana, Marcos Scaranello, Rodrigo Scarton Bergamin, Juliana Schietti, Jochen Schöngart, Gustavo Schwartz, Natalino Silva, Marcos Silveira, Cristiana Simão Seixas, Marta Simbine, Ana Claudia Souza, Priscila Souza, Rodolfo Souza, Tereza Sposito, Edson Stefani Junior, Julio Daniel do Vale, Ima Célia Guimarães Vieira, Dora Villela, Marcos Vital, Haron Xaud, Katia Zanini, Charles Eugene Zartman, Nur Khalish Hafizhah Ideris, Faizah binti Hj Metali, Kamariah Abu Salim, Muhd Shahruney Saparudin, Rafizah Mat Serudin, Rahayu Sukmaria Sukri, Serge Begne, George Chuyong, Marie Noel Djuikouo, Christelle Gonmadje, Murielle Simo-Droissart, Bonaventure Sonké, Hermann Taedoumg, Lise Zemagho, Sean Thomas, Fidèle Baya, Gustavo Saiz, Javier Silva Espejo, Dexiang Chen, Alan Hamilton, Yide Li, Tushou Luo, Shukui Niu, Han Xu, Zhang Zhou, Esteban Álvarez-Dávila, Juan Carlos Andrés Escobar, Henry Arellano-Peña, Jaime Cabezas Duarte, Jhon Calderón, Lina Maria Corrales Bravo, Borish Cuadrado, Hermes Cuadros, Alvaro Duque, Luisa Fernanda Duque, Sandra Milena Espinosa, Rebeca Franke-Ante, Hernando García, Alejandro Gómez, Roy González-M., Álvaro Idárraga-Piedrahíta, Eliana Jimenez, Rubén Jurado, Wilmar López Oviedo, René López-Camacho, Omar Aurelio Melo Cruz, Irina Mendoza Polo, Edwin Paky, Karen Pérez, Angel Pijachi, Camila Pizano, Adriana Prieto, Laura Ramos, Zorayda Restrepo Correa, James Richardson, Elkin Rodríguez, Gina M. Rodriguez M., Agustín Rudas, Pablo Stevenson, Markéta Chudomelová, Martin Dancak, Radim Hédl, Stanislav Lhota, Martin Svatek, Jacques Mukinzi, Corneille Ewango, Terese Hart, Emmanuel Kasongo Yakusu, Janvier Lisingo, Jean-Remy Makana, Faustin Mbayu, Benjamin Toirambe, John Tshibamba Mukendi, Lars Kvist, Gustav Nebel, Selene Báez, Carlos Céron, Daniel M. Griffith, Juan Ernesto Guevara Andino, David Neill, Walter Palacios, Maria Cristina Peñuela-Mora, Gonzalo Rivas-Torres, Gorky Villa, Sheleme Demissie, Tadesse Gole, Techane Gonfa, Kalle Ruokolainen, Michel Baisie, Fabrice Bénédet, Wemo Betian, Vincent Bezard, Damien Bonal, Jerôme Chave, Vincent Droissart, Sylvie Gourlet-Fleury, Annette Hladik, Nicolas Labrière, Pétrus Naisso, Maxime Réjou-Méchain, Plinio Sist, Lilian Blanc, Benoit Burban, Géraldine Derroire, Aurélie Dourdain, Clement Stahl, Natacha Nssi Bengone, Eric Chezeaux, Fidèle Evouna Ondo, Vincent Medjibe, Vianet Mihindou, Lee White, Heike Culmsee, Cristabel Durán Rangel, Viviana Horna, Florian Wittmann, Stephen Adu-Bredu, Kofi Affum-Baffoe, Ernest Foli, Michael Balinga, Anand Roopsind, James Singh, Raquel Thomas, Roderick Zagt, Indu K. Murthy, Kuswata Kartawinata, Edi Mirmanto, Hari Priyadi, Ismayadi Samsoedin, Terry Sunderland, Ishak Yassir, Francesco Rovero, Barbara Vinceti, Bruno Hérault, Shin-Ichiro Aiba, Kanehiro Kitayama, Armandu Daniels, Darlington Tuagben, John T. Woods, Muhammad Fitriadi, Alexander Karolus, Kho Lip Khoon, Noreen Majalap, Colin Maycock, Reuben Nilus, Sylvester Tan, Almeida Sitoe, Indiana Coronado G., Lucas Ojo, Rafael de Assis, Axel Dalberg Poulsen, Douglas Sheil, Karen Arévalo Pezo, Hans Buttgenbach Verde, Victor Chama Moscoso, Jimmy Cesar Cordova Oroche, Fernando Cornejo Valverde, Massiel Corrales Medina, Nallaret Davila Cardozo, Jano de Rutte Corzo, Jhon del Aguila Pasquel, Gerardo Flores Llampazo, Luis Freitas, Darcy Galiano Cabrera, Roosevelt García Villacorta, Karina Garcia Cabrera, Diego García Soria, Leticia Gatica Saboya, Julio Miguel Grandez Rios, Gabriel Hidalgo Pizango, Eurídice Honorio Coronado, Isau Huamantupa-Chuquimaco, Walter Huaraca Huasco, Yuri Tomas Huillca Aedo, Jose Luis Marcelo Peña, Abel Monteagudo Mendoza, Vanesa Moreano Rodriguez, Percy Núñez Vargas, Sonia Cesarina Palacios Ramos, Nadir Pallqui Camacho, Antonio Peña Cruz, Freddy Ramirez Arevalo, José Reyna Huaymacari, Carlos Reynel Rodriguez, Marcos Antonio Ríos Paredes, Lily Rodriguez Bayona, Rocio del Pilar Rojas Gonzales, Maria Elena Rojas Peña, Norma Salinas Revilla, Yahn Carlos Soto Shareva, Raul Tupayachi Trujillo, Luis Valenzuela Gamarra, Rodolfo Vasquez Martinez, Jim Vega Arenas, Christian Amani, Suspense Averti Ifo, Yannick Bocko, Patrick Boundja, Romeo Ekoungoulou, Mireille Hockemba, Donatien Nzala, Alusine Fofanah, David Taylor, Guillermo Bañares-de Dios, Luis Cayuela, Íñigo Granzow-de la Cerda, Manuel Macía, Juliana Stropp, Maureen Playfair, Verginia Wortel, Toby Gardner, Robert Muscarella, Hari Priyadi, Ervan Rutishauser, Kuo-Jung Chao, Pantaleo Munishi, Olaf Bánki, Frans Bongers, Rene Boot, Gabriella Fredriksson, Jan Reitsma, Hans ter Steege, Tinde van Andel, Peter van de Meer, Peter van der Hout, Mark van Nieuwstadt, Bert van Ulft, Elmar Veenendaal, Ronald Vernimmen, Pieter Zuidema, Joeri Zwerts, Perpetra Akite, Robert Bitariho, Colin Chapman, Eilu Gerald, Miguel Leal, Patrick Mucunguzi, Miguel Alexiades, Timothy R. Baker, Karina Banda, Lindsay Banin, Jos Barlow, Amy Bennett, Erika Berenguer, Nicholas Berry, Neil M. Bird, George A. Blackburn, Francis Brearley, Roel Brienen, David Burslem, Lidiany Carvalho, Percival Cho, Fernanda Coelho, Murray Collins, David Coomes, Aida Cuni-Sanchez, Greta Dargie, Kyle Dexter, Mat Disney, Freddie Draper, Muying Duan, Adriane Esquivel-Muelbert, Robert Ewers, Belen Fadrique, Sophie Fauset, Ted R. Feldpausch, Filipe França, David Galbraith, Martin Gilpin, Emanuel Gloor, John Grace, Keith Hamer, David Harris, Tommaso Jucker, Michelle Kalamandeen, Bente Klitgaard, Aurora Levesley, Simon L. Lewis, Jeremy Lindsell, Gabriela Lopez-Gonzalez, Jon Lovett, Yadvinder Malhi, Toby Marthews, Emma McIntosh, Karina Melgaço, William Milliken, Edward Mitchard, Peter Moonlight, Sam Moore, Alexandra Morel, Julie Peacock, Kelvin Peh, Colin Pendry, R. Toby Pennington, Luciana de Oliveira Pereira, Carlos Peres, Oliver L. Phillips, Georgia Pickavance, Thomas Pugh, Lan Qie, Terhi Riutta, Katherine Roucoux, Casey Ryan, Tiina Sarkinen, Camila Silva Valeria, Dominick Spracklen, Suzanne Stas, Martin Sullivan, Michael Swaine, Joey Talbot, James Taplin, Geertje van der Heijden, Laura Vedovato, Simon Willcock, Mathew Williams, Luciana Alves, Patricia Alvarez Loayza, Gabriel Arellano, Cheryl Asa, Peter Ashton, Gregory Asner, Terry Brncic, Foster Brown, Robyn Burnham, Connie Clark, James Comiskey, Gabriel Damasco, Stuart Davies, Tony Di Fiore, Terry Erwin, William Farfan-Rios, Jefferson Hall, David Kenfack, Thomas Lovejoy, Roberta Martin, Olga Martha Montiel, John Pipoly, Nigel Pitman, John Poulsen, Richard Primack, Miles Silman, Marc Steininger, Varun Swamy, John Terborgh, Duncan Thomas, Peter Umunay, Maria Uriarte, Emilio Vilanova Torre, Ophelia Wang, Kenneth Young, Gerardo A. Aymard C., Lionel Hernández, Rafael Herrera Fernández, Hirma Ramírez-Angulo, Pedro Salcedo, Elio Sanoja, Julio Serrano, Armando Torres-Lezama, Tinh Cong Le, Trai Trong Le, Hieu Dang Tra

ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NA MODELAGEM DA DISTRIBUIÇÃO POTENCIAL DE HABITATS DE ESPÉCIES ARBÓREAS

O estudo teve como objetivo avaliar três métodos de aprendizagem de máquina (árvore de decisão-J48, random forest e redes neurais artificias), na modelagem da distribuição de dez espécies arbóreas mais abundantes em uma sub-bacia do rio São Francisco (MG). Utilizaram-se dados provenientes do Inventário Florestal de Minas, com total de 77 fragmentos amostrados e 2.234 parcelas, nas quais foram computadas a presença/ausência de cada espécie. Empregaram-se 12 variáveis ambientais categóricas procedentes do Zoneamento Ecológico Econômico de Minas Gerais (ZEE/MG), além de variáveis relacionadas ao balanço hídrico do solo (evapotranspiração atual e potencial, aridez e índice alpha). A parametrização dos três algoritmos para as dez espécies selecionadas foi feita com o auxílio do algoritmo cv parameter do software WEKA. Os resultados mostram que os algoritmos testados apresentaram desempenhos estatisticamente iguais em 60% das espécies arbóreas. Os algoritmos random forest e multilayer perceptron foram estatisticamente iguais para a espécie Eugenia dysenterica, sendo superiores ao algoritmo J48. Contudo, o algoritmo random forest foi superior aos demais para as três espécies do gênero Qualea. Conclui-se que o algoritmo random forest apresentou-se como o mais robusto para a modelagem da distribuição potencial de habitat de espécies arbóreas.Palavras-chave: inteligência artificial; árvore de decisão; random forest; redes neurais artificiais. MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR MODELING THE POTENTIAL DISTRIBUTION HABITAT OF TREE SPECIES ABSTRACT: The aim of the present study was to evaluate three methods of machine learning (decision tree-J48, random forest and artificial neural networks) to model the potential habitat distribution of the ten most abundant tree species of the São Francisco river watershed. The presence/absence tree species data were from 77 fragments sampled with 2,234 plots. We used 12 categorical environmental variables from the Economic Ecological Zoning of Minas Gerais (ZEE/MG), as well as variables related to soil water balance (current and potential evapotranspiration, aridity and alpha index). The parameterization of the three algorithms was done with cv parameter algorithm of the WEKA software. The results showed the applied algorithms were statistically similar for 60% of the tree species. The random forest and multilayer perceptron algorithms were statistically similar considering the Eugenia dysenterica and superior to J48 algorithm. However, the random forest algorithm was superior to the other for the three species of Qualea genera. The conclusion is the random forest was the most robust model for the potential distribution habitat of tree species.Keywords: artificial intelligence; decision trees; random forest; artificial neural networks

ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NA MODELAGEM DA DISTRIBUIÇÃO POTENCIAL DE HABITATS DE ESPÉCIES ARBÓREAS

O estudo teve como objetivo avaliar três métodos de aprendizagem de máquina (árvore de decisão-J48, random forest e redes neurais artificias), na modelagem da distribuição de dez espécies arbóreas mais abundantes em uma sub-bacia do rio São Francisco (MG). Utilizaram-se dados provenientes do Inventário Florestal de Minas, com total de 77 fragmentos amostrados e 2.234 parcelas, nas quais foram computadas a presença/ausência de cada espécie. Empregaram-se 12 variáveis ambientais categóricas procedentes do Zoneamento Ecológico Econômico de Minas Gerais (ZEE/MG), além de variáveis relacionadas ao balanço hídrico do solo (evapotranspiração atual e potencial, aridez e índice alpha). A parametrização dos três algoritmos para as dez espécies selecionadas foi feita com o auxílio do algoritmo cv parameter do software WEKA. Os resultados mostram que os algoritmos testados apresentaram desempenhos estatisticamente iguais em 60% das espécies arbóreas. Os algoritmos random forest e multilayer perceptron foram estatisticamente iguais para a espécie Eugenia dysenterica, sendo superiores ao algoritmo J48. Contudo, o algoritmo random forest foi superior aos demais para as três espécies do gênero Qualea. Conclui-se que o algoritmo random forest apresentou-se como o mais robusto para a modelagem da distribuição potencial de habitat de espécies arbóreas.Palavras-chave: inteligência artificial; árvore de decisão; random forest; redes neurais artificiais. MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR MODELING THE POTENTIAL DISTRIBUTION HABITAT OF TREE SPECIES ABSTRACT: The aim of the present study was to evaluate three methods of machine learning (decision tree-J48, random forest and artificial neural networks) to model the potential habitat distribution of the ten most abundant tree species of the São Francisco river watershed. The presence/absence tree species data were from 77 fragments sampled with 2,234 plots. We used 12 categorical environmental variables from the Economic Ecological Zoning of Minas Gerais (ZEE/MG), as well as variables related to soil water balance (current and potential evapotranspiration, aridity and alpha index). The parameterization of the three algorithms was done with cv parameter algorithm of the WEKA software. The results showed the applied algorithms were statistically similar for 60% of the tree species. The random forest and multilayer perceptron algorithms were statistically similar considering the Eugenia dysenterica and superior to J48 algorithm. However, the random forest algorithm was superior to the other for the three species of Qualea genera. The conclusion is the random forest was the most robust model for the potential distribution habitat of tree species.Keywords: artificial intelligence; decision trees; random forest; artificial neural networks

Chlorapatite Derived from Fish Scales

The present work demonstrates the production of chlorapatite (ClAp) through thermal decomposition of chemically treated fish scales, originating from an Amazon fish species (Arapaima gigas). The scales were treated with hydrochloric acid (HCl) solution for deproteinization. Afterwards, the solution was neutralized by sodium hydroxide (NaOH) treatment to obtain an apatite-rich slurry. The heat treatment was carried out at different temperatures including 600 °C, 800 °C, and 1000 °C. The powders obtained were characterized through X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), and scanning electron microscopy (SEM). The XRD analysis and FTIR spectra confirmed the incorporation of chlorine into the apatite structure. The FTIR results showed absorption bands relative to the OH–, PO43− functional groups which are a characteristic of chlorapatite. Moreover, the intensity of the OH–Cl elongation could be observed. Chlorapatite Ca5(PO4)3Cl, NaCl, and NaCaPO4 phases were identified, achieving up to 87.4 wt% for ClAp. The SEM observations show that with increasing temperature, the ClAp obtained consists of slightly larger, more crystalline grains. Furthermore, the grains ranged in size, between 1-5 μm and ClAp1000 sample recorded crystallinity of 84.27%. ClAp and NaCaPO4 can be used in electronics as phosphor materials due to their luminescence and biomedical applications

Importância das organizações civis de enfermagem: revisão integrativa da literatura

RESUMO Objetivo: identificar e analisar as evidências trazidas por estudos sobre a importância das organizações civis de enfermagem. Método: trata-se de uma revisão integrativa da literatura em que foram realizadas buscas nos bancos de dados LILACS, PubMed/MEDLINE, SciELO, BDENF e Scopus. Resultados: foram selecionados 16 artigos publicados entre os anos de 2004 a 2013, sendo que 68,75% dos trabalhos são originados do Brasil e 31,25% são publicações estadunidenses. Conclusão: as entidades da Enfermagem são importantes e necessárias, pois têm colaborado decisivamente nas lutas da categoria em favor da classe e da sociedade em geral, e essas contribuições incidem sobre os vários eixos de atuação profissional

Índices glicêmicos de ratos após a ingestão de fibras solúveis de quiabo (Abelmoschus esculentus)

Diabetes mellitus is a growing and important health problem for all countries. Frequently related to diabetes are the highest rates of hospitalization, as well as greater need for medical care, higher incidence of cardiovascular and cerebrovascular diseases, blindness, renal failure and non-traumatic lower limb amputations.The polar portion of A. esculentus, known as okra water, provides a large amount of soluble fiber. Studies show a large decrease in glycaemia in rats treated with okra. The present work aims to analyze the effects of okra on the glycemic indexes of rats with diabetes mellitus. For the analysis of the aforementioned okra effects, experiments were performed on 21 rats, from the vivariumof the Facid Differential Faculty | Wyden of Wistar rats (Rattus Norvegicus), aged between 30 and 60 days, of both sexes and with average weight of 200 to 250g. The random distribution of the rats occurred in order to form three groups - A, B, C. All rats were induced to diabetes, however, only those from group B received okra water, those from group C water of okra associated with glibenclamide 5mg, serving group A as a control group, which received only water. At the end of the study it was possible to observe that the use of A. esculentus fibers is able to improve the glycemic profile of rats with DM2.However, the association of fibers with glibenclamide prevents the hypoglycemic action of the fibers and the oral antidiabetic agent.O Diabetes mellitus (DM) é um crescente e importante problema de saúde para todos os países. Estão frequentemente relacionados ao diabetes as maiores taxas de hospitalização, bem como maiores necessidades de cuidados médicos, maior incidência de doenças cardiovasculares e cerebrovasculares, cegueira, insuficiência renal e amputações não traumáticas de membros inferiores. A porção polar de A. esculentus, conhecida como água de quiabo, proporciona uma grande quantidade de fibras solúveis. Estudos mostram uma grande diminuição da glicemia de ratos que foram tratados com a água do quiabo. O presente trabalho tem como objetivo analisar os efeitos do quiabo sobre os índices glicêmicos de ratos com diabetes mellitus. Para a análise dos efeitos do quiabo já mencionados foram realizados experimentos com 21 ratos, provenientes do biotério da Faculdade Integral Diferencial Facid|Wyden, da raça Wistar (Rattusnorvegicus), com idade entre 30 e 60 dias, de ambos os sexos e com peso médio de 200 a 250g. A distribuição aleatória dos ratos ocorreu a fim de formar três grupos – A, B,C. Todos os ratos foram induzidos ao diabetes, porém, apenas aqueles do grupo B receberam a água de quiabo, os do grupo C água de quiabo associado a glibenclamida 5mg, servindo o grupo A como grupo controle, o qual recebeu apenas água. Ao final do estudo foi possível observar que o uso de fibras de A. esculentos é capaz de melhorar o perfil glicêmico de ratos com DM2. Entretanto, a associação das fibras com glibenclamida impede a ação hipoglicemiante das fibras e do antidiabético oral.La diabetes mellitus (DM) es un problema de salud creciente e importante para todos los países. Las tasas más altas de hospitalización a menudo están relacionadas con la diabetes, así como con mayores necesidades de atención médica, mayor incidencia de enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares, ceguera, insuficiencia renal y amputaciones no traumáticas de las extremidades inferiores. La porción polar de A. esculentus, conocida como agua de okra, proporciona una gran cantidad de fibras solubles. Los estudios muestran una gran disminución en la glucemia de las ratas que fueron tratadas con agua de okra. El presente trabajo tiene como objetivo analizar los efectos de la okra en los índices glucémicos de ratas con diabetes mellitus. Para el análisis de los efectos de la okra ya mencionados, se realizaron experimentos con 21 ratas, del vivero de Facid | Wyden Integral Differential College, de la raza Wistar (Rattusnorvegicus), con edades comprendidas entre 30 y 60 días, de ambos sexos y con un peso promedio de 200 a 250 g. La distribución aleatoria de las ratas ocurrió para formar tres grupos: A, B, C. Todas las ratas fueron inducidas a diabetes, sin embargo, solo las del grupo B recibieron agua de quimbombó, las del agua de quimbombó del grupo C asociadas con 5 mg de glibenclamida, sirviendo al grupo A como grupo de control, que recibió solo agua. Al final del estudio, se observó que el uso de fibras de A. esculentos puede mejorar el perfil glucémico de las ratas con DM2. Sin embargo, la asociación de las fibras con la glibenclamida impide la acción hipoglucémica de las fibras y los antidiabéticos orales