PROPOSTA DE CONDOMÍNIO DE HABITAÇÃO DE INTERESSE SOCIAL EM MACEIÓ/AL

Os projetos de habitação de interesse social são relevantes para o desenvolvimento do país e para garantir dignidade às famílias de baixa renda. O cenário atual demonstra o descaso referente a esse tipo de edificação, pois projetos são replicados com materiais de baixa qualidade e dimensões mínimas. Este artigo objetiva a análise de um projeto existente e a elaboração de uma proposta de condomínio de HIS na cidade de Maceió/AL, evidenciando o conceito formal e utilizando estratégias sustentáveis para a diminuição dos custos finais. A análise do condomínio existente fomentou o desenvolvimento da proposta, cujo projeto abrangeu duas residências térreas em um terreno existente. Para realização da mesma foram considerados as diretrizes urbanísticas municipais, o programa de necessidades fornecido e os preceitos da arquitetura bioclimática. Estabelecidas as plantas baixas, foi analisada a adequação dos vãos das esquadrias e o equipamento mesa d’água foi utilizado para conferir a eficiência da ação dos ventos. A utilização de cisterna, placas solares e sistema construtivo de blocos ecológicos modulares foram as soluções selecionadas com o intuito de diminuir o impacto da edificação. Os resultados obtidos demonstraram a importância de considerar todos os aspectos para a concepção de uma edificação, independentemente do nível social

Preservação da fertilidade em pacientes oncológicos

Introdução: O câncer se desenvolve através de células que se multiplicam desordenadamente, e que podem ser originárias de diversos tecidos e órgãos. Em mulheres, as neoplasias do sistema reprodutor apresentam elevada incidência, e também um novo desafio na abordagem terapêutica, a preservação da fertilidade das pacientes. Objetivos: Analisar as evidências atuais acerca da perda e preservação de fertilidade em pacientes oncológicas. Metodologia:  Revisão integrativa baseada em artigos científicos encontrados nas bases de dados da Biblioteca Virtual de Saúde (BVS), SCIELO, MEDLINE e LILACS a partir da combinação dos descritores “Preservação da fertilidade”, “Oncologia”, “Neoplasias ovarianas” e “Neoplasias de mama”. Os critérios de inclusão foram: estudos realizados num período de dez anos (2013 a 2023), em português ou inglês, disponíveis gratuitamente. Foram excluídos artigos publicados anteriormente ou não relacionados ao tema. Por fim, 29 estudos foram selecionados para a realização da revisão. Discussão: O tratamento dos tumores ginecológicos pode envolver a remoção de órgãos reprodutivos e o uso de agentes terapêuticos como a radioterapia e a quimioterapia, que podem gerar disfunção ovariana e toxicidade para as gônadas, culminando em um quadro de infertilidade. A criopreservação é um método muito utilizado para preservar os oócitos ou mesmo embriões já formados, para posterior realização de fertilização in vitro. Para pacientes pediátricos, surge a técnica de preservação de tecido ovariano, que pode ser reimplantado na paciente, mas o método ainda está sob análise. Além disso, existe a opção de transpor os ovários, nos casos da realização de radioterapia pélvica, para outros locais onde não serão atingidos, e também de supressão do estímulo ovariano em casos de uso de terapias gonadotoxicas, objetivando reduzir o efeito destas sobre o órgão. Conclusão: Os avanços na área permitem a preservação da fertilidade em muitas pacientes e corroboram para o investimento em novas pesquisas e desenvolvimento de métodos, para que cada vez mais mulheres em tratamento oncológico possam ter a possibilidade de gerar um filho de forma segura

Manejo do distúrbio do sono: uma revisão integrativa

This article aims to scan the current medical literature on sleep disorders, especially insomnia. Integrative review in the BVS, LILACS, SciELO, PubMed database of works published between 2019 and 2023, combining the descriptors "sleep disorders", "insomnia" and "diagnosis" with the Boolean descriptor "AND". Insomnia is the most prevalent sleep disorder. It is defined as dissatisfaction with the quality or quantity of sleep, which occurs despite adequate opportunity to sleep and which imposes some type of harm on the individual during the day. The prevalence of chronic insomnia in industrialized societies is 5 to 10%.  It is concluded that sleep disorders, notably insomnia, emerge as a formidable enigma for the collective health and well-being of affected individuals.Este artigo tem por objetivo realizar uma varredura da literatura médica vigente sobre os distúrbios do sono, em especial a insônica. Revisão integrativa no banco de dados da BVS, LILACS, SciELO, PubMed de trabalhos publicados entre 2019 e 2023, combinando os descritores "distúrbios do sono", "insônia" e "diagnóstico" ao descritor booleano "AND". A insônia é o mais prevalente dos transtornos do sono. É definida como a insatisfação com a qualidade ou a quantidade de sono, que ocorre a despeito de adequada oportunidade para dormir e que impõe ao indivíduo algum tipo de prejuízo durante o dia. A prevalência da insônia crônica em sociedades industrializadas é de 5 a 10%.  Conclui-se que os distúrbios do sono, notadamente a insônia, emergem como um enigma formidável para a saúde coletiva e o bem-estar dos indivíduos afetados

Planejamento familiar e o impacto da laqueadura na taxa de natalidade no Brasil: uma revisão sistemática : Family planning and the impact of tubal sterilization in Brazil: a systematic review

Ao se buscar compreender o desenvolvimento social brasileiro, uma variável a ser considerada são os níveis de natalidade da nossa população e os métodos de organização e planejamento das famílias brasileiras, desta maneira este tem como objetivo fazer uma análise sistemática da relação entre as taxas de natalidade e o desenvolvimento de intervenções como a laqueadura, para tal este se embasou no método de pesquisa qualitativo com ênfase no levantamento bibliográfico. Concluindo que há uma relação muito íntima entre os métodos de contracepção e a queda de natalidade média brasileira

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil: setting the baseline knowledge on the animal diversity in Brazil

The limited temporal completeness and taxonomic accuracy of species lists, made available in a traditional manner in scientific publications, has always represented a problem. These lists are invariably limited to a few taxonomic groups and do not represent up-to-date knowledge of all species and classifications. In this context, the Brazilian megadiverse fauna is no exception, and the Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil (CTFB) (http://fauna.jbrj.gov.br/), made public in 2015, represents a database on biodiversity anchored on a list of valid and expertly recognized scientific names of animals in Brazil. The CTFB is updated in near real time by a team of more than 800 specialists. By January 1, 2024, the CTFB compiled 133,691 nominal species, with 125,138 that were considered valid. Most of the valid species were arthropods (82.3%, with more than 102,000 species) and chordates (7.69%, with over 11,000 species). These taxa were followed by a cluster composed of Mollusca (3,567 species), Platyhelminthes (2,292 species), Annelida (1,833 species), and Nematoda (1,447 species). All remaining groups had less than 1,000 species reported in Brazil, with Cnidaria (831 species), Porifera (628 species), Rotifera (606 species), and Bryozoa (520 species) representing those with more than 500 species. Analysis of the CTFB database can facilitate and direct efforts towards the discovery of new species in Brazil, but it is also fundamental in providing the best available list of valid nominal species to users, including those in science, health, conservation efforts, and any initiative involving animals. The importance of the CTFB is evidenced by the elevated number of citations in the scientific literature in diverse areas of biology, law, anthropology, education, forensic science, and veterinary science, among others