DINÂMICA DE USO DA TERRA, NO SETOR AGROPECUÁRIO, EM PARAGOMINAS – PA

ABSTRACT: Knowing land use is an essential step for strategic planning of the agricultural sector. Thus, this study evaluated the dynamics of land use in the city of Paragominas from 2008 to 2014 using geoprocessing and the shift-share model. The sources of the database acquired were TerraClass project, DNIT and IBGE, obtained in electronic addresses for free, which were used in the elaboration of georeferenced maps. The land uses were annual crops, shrubby pasture, herbaceous pasture, deforestation and reforestation, on the years of 2008 and 2014. The data in hectares from the five land use classes were also analyzed by the shift-share model through the effect area decomposed into the scale and substitution effects. The results revealed that land use in Paragominas presented expansion to the activities herbaceous pasture and annual crops in the study period resulting in positive values of the scale effect. Shrubby pasture and deforestation activities revealed a decrease in area utilization which resulted in negative values of the substitution effect. The class that presented higher values in hectares used and of substitution effect was the herbaceous pasture.KEYWORDS: Amazon, Geoprocessing, Shift-share Model.RESUMEN: Conocer el uso de la tierra se presenta como paso esencial para la planificación estratégica del sector agropecuario. De esta forma, este estudio evaluó la dinámica de uso de la tierra, del sector agropecuario, en el municipio de Paragominas en el período de 2008 a 2014 por medio de técnicas de geoprocesamiento y del modelo shift-share. Las fuentes de la base de datos adquiridos fueron del Proyecto TerraClass, DNIT e IBGE, obtenidos en sus direcciones electrónicas de forma gratuita, los cuales fueron utilizados en la elaboración de mapas georreferenciados. Las clases de usos de la tierra analizadas fueron agricultura anual, pasto sucio, pasto limpio, deforestación y reforestación en los años 2008 y 2014. Los datos en hectáreas provenientes de las cinco clases de uso de la tierra también fueron analizados por el modelo shift-share a través del efecto área descompuesto en los efectos de escala y sustitución. Los resultados revelaron que el uso de la tierra en Paragominas presentó expansión para las actividades pasto limpio y agricultura anual en el período de estudio resultando en valores positivos del efecto escala. Las actividades pasto sucio y deforestación revelaron una disminución de área utilizada que resultó en valores negativos del efecto sustitutivo. La clase que presentó mayores valores en hectáreas utilizadas y de efecto sustitutivo fue el pasto limpio.PALABRAS CLAVE: Amazonia, Geoprocesamiento, Modelo Shift-Share.RESUMO: Conhecer o uso da terra apresenta-se como passo essencial para planejamento estratégico do setor agropecuário. Dessa forma, este estudo avaliou a dinâmica de uso da terra, do setor agropecuário, no município de Paragominas – PA, no período de 2008 a 2014, por meio de técnicas de geoprocessamento e do modelo shift-share. As fontes da base de dados adquiridos foram do Projeto TerraClass, DNIT e IBGE, obtidos em seus endereços eletrônicos de forma gratuita, os quais foram utilizados na elaboração de mapas georreferenciados. As classes de usos da terra analisadas foram agricultura anual, pasto sujo, pasto limpo, desflorestamento e reflorestamento nos anos de 2008 e 2014. Os dados em hectares provenientes das cinco classes de uso da terra também foram analisados pelo modelo shift-share através do efeito área decomposto nos efeitos escala e substituição.  Os resultados revelaram que uso da terra em Paragominas apresentou expansão para as atividades pasto limpo e agricultura anual no período de estudo resultando em valores positivos do efeito escala. As atividades pasto sujo e desflorestamento revelaram uma diminuição de área utilizada o que resultou em valores negativos do efeito substituição. A classe que apresentou maiores valores em hectares utilizados e de efeito substituição foi o pasto limpo.PALAVRAS-CHAVE: Amazônia, Geoprocessamento, Modelo Shift-Share

Endometriose no Brasil: perfil epidemiológico das internações nos últimos dez anos (2013-2022)

Introdução: Endometriose é uma doença crônica que afeta entre até 10% das mulheres em idade reprodutiva. Definida pela presença de tecido endometrial fora da cavidade uterina, essa doença causa um processo inflamatório na pelve que pode levar à fibrose e formação de aderências. Objetivo: Descrever o perfil epidemiológico das internações por endometriose no Brasil nos últimos dez anos (2013-2022). Métodos: Trata-se de um estudo transversal, observacional, descritivo, de caráter quantitativo, no qual os dados foram obtidos a partir do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde - DATASUS. As variáveis pesquisadas foram: total de internações, cor/raça, faixa etária, média de permanência e óbitos. O período da pesquisa foi delimitado entre os anos de 2013 e 2022. Resultados: Foram registradas 119.467 internações por endometriose entre 2013 e 2022. O maior número foi registrado no ano de 2015, 15.061. A região sudeste apontou o maior número de internações, 49.898. A cor/raça branca registrou 44.507 internações. A faixa etária com maior número de hospitalizações foi a de 40 a 49 anos. A média de permanência foi de 2,4 dias. Conclusão: As internações por endometriose desenham uma curva que oscila ao longo dos anos no Brasil. O perfil epidemiológico das internações foi caracterizado por mulheres brancas na faixa etária de 40 a 49 anos. A média de permanência das internações foi de 2,4 dias e a região com maior número de casos foi a região sudeste

Incidência de pancreatite aguda: Impactos na saúde pública e estratégias de prevenção

A pancreatite aguda é uma inflamação súbita do pâncreas que pode variar de casos leves e autolimitados a quadros graves e potencialmente fatais. Esta condição é uma das principais causas de internação hospitalar relacionada a doenças gastrointestinais em todo o mundo. No Brasil, o impacto da pancreatite aguda nas internações hospitalares tem se mostrado significativo, refletindo tanto na sobrecarga do sistema de saúde quanto nos custos associados ao tratamento. A natureza urgente da maioria dos casos requer intervenção médica imediata para prevenir complicações severas, como necrose pancreática, infecções e falência de órgãos. Com uma distribuição desigual de casos e custos entre as diferentes regiões do país, a análise das internações por pancreatite aguda oferece informações importantes sobre as disparidades no acesso e na qualidade dos cuidados de saúde. Além disso, o estudo dos fatores demográficos e comportamentais associados às internações pode ajudar na formulação de políticas de prevenção e manejo mais eficazes, visando reduzir a incidência e a severidade dessa condição. Trata-se de estudo descritivo e retrospectivo com análise de dados secundários, que traçou o perfil epidemiológico das internações hospitalares causadas por pancreatite aguda registradas no Sistema de Informações Hospitalares, disponível no DATASUS. As internações selecionadas foram de janeiro de 2019 e dezembro de 2023 no território nacional. Por se tratar de uma análise secundária, não houve a necessidade de submetê-lo ao Comitê de Ética em Pesquisa. As internações por pancreatite aguda destacam uma série de desafios e disparidades no sistema de saúde. Com um aumento de 3% nas internações, a maioria dos casos foi registrada na região Sudeste, que também apresentou os maiores custos associados. A predominância de internações de urgência, que somaram 95% do total, sublinha a gravidade e a natureza imprevisível da condição. A análise revelou uma vulnerabilidade particular entre homens pardos e indivíduos na faixa etária de 40 a 49 anos, indicando a necessidade de abordagens direcionadas de prevenção e tratamento para esses grupos. A desigualdade regional nos custos de internação e no acesso a serviços de saúde especializados aponta para a necessidade de políticas públicas que promovam a equidade e melhorem a infraestrutura médica nas regiões menos favorecidas

Diagnóstico e análise da Síndrome Metabólica em Pacientes com Obesidade Mórbida

Metabolic Syndrome (MetS) is a complex and multifactorial condition associated with an increased risk of cardiovascular diseases and type 2 diabetes. This integrative review aims to analyze diagnostic methodologies and the main factors involved in MetS in patients with morbid obesity. Using the Scientific Electronic Library Online (SCIELO) and Latin American and Caribbean Literature in Health Sciences (LILACS) databases, studies from the last ten years were selected, with descriptors such as “Metabolic Syndrome”, “Morbid Obesity” and “ Diagnosis". The search identified eight relevant studies. The results point to the need for accurate and comprehensive diagnostic methods, considering the multiple components of MS and the complexity of morbid obesity. It is concluded that early diagnosis and multidisciplinary intervention are essential for the effective management of MS in morbidly obese patients.A Síndrome Metabólica (SM) é uma condição complexa e multifatorial associada a um risco aumentado de doenças cardiovasculares e diabetes tipo 2. Esta revisão integrativa tem como objetivo analisar as metodologias de diagnóstico e os principais fatores envolvidos na SM em pacientes com obesidade mórbida. Utilizando as bases de dados Scientific Electronic Library Online (SCIELO) e Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS), foram selecionados estudos dos últimos dez anos, com descritores como “Síndrome Metabólica”, “Obesidade Mórbida” e “Diagnóstico”. A pesquisa identificou oito estudos relevantes. Os resultados apontam para a necessidade de métodos de diagnóstico precisos e abrangentes, considerando os múltiplos componentes da SM e a complexidade da obesidade mórbida. Conclui-se que o diagnóstico precoce e a intervenção multidisciplinar são essenciais para a gestão eficaz da SM em pacientes obesos mórbidos

Reinfecção da Covid-19 em neonatos e crianças: revisão de literatura : Reinfection of Covid-19 in neonates and children: literature review

Em dezembro de 2019, um novo vírus respiratório foi detectado na China, sendo denominado posteriormente como COVID-19, provindo do vírus SARS-CoV-2. Este vírus se espalhou rapidamente gerando uma pandemia mundial. Vários foram e ainda são os problemas decorrentes deste vírus, que atingiu desde crianças aos idosos, dentre eles, cita-se a reinfeção dos indivíduos, causando como consequência, problemas de saúde inacabáveis. Assim, devido aos estudos elencarem menores sinais e sintomas nas crianças e, ainda, menores taxas de infecção, passou-se a questionar quanto as reinfecções em crianças e neonatos. Por isso, o estudo objetivou realizar uma revisão de literatura sobre reinfecção de COVID-19 em crianças e neonatos. Para isso, realizou-se uma revisão sistemática de literatura, através de uma busca nas bases de dados Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde, Google Scholar e Scientific Electronic Library Online, utilizando-se os descritores: Reinfecção COVID-19; Reinfecção COVID-19 em crianças; Reinfecção COVID-19 em neonatos; COVID-19 e reinfecção. Com isso, foram selecionados 10 artigos que compunham os critérios de inclusão e exclusão do presente estudo. Dessa forma, destaca-se que os estudos evidenciaram que o número de reinfecções em crianças e neonatos é baixo, porém, são escassas as literaturas sobre o tema, possuindo, assim diversas lacunas a serem sanadas para uma compreensão melhor do assunto

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