Factors associated with unintended pregnancy in Brazil: cross-sectional results from the Birth in Brazil National Survey, 2011/2012

Background Unintended pregnancy, a pregnancy that have been either unwanted or mistimed, is a serious public health issue in Brazil. It is reported for more than half of women who gave birth in the country, but the characteristics of women who conceive unintentionally are rarely documented. The aim of this study is to analyse the prevalence and the association between unintended pregnancy and a set of sociodemographic characteristics, individual-level variables and history of obstetric outcomes. Methods Birth in Brazil is a cross-sectional study with countrywide representation that interviewed 23,894 women after birth. The information about intendedness of pregnancy was obtained after birth at the hospital and classified into three categories: intended, mistimed or unwanted. Multinomial regression analysis was used to estimate the associations between intendedness of a pregnancy, and sociodemographic and obstetric variables, calculating odds ratios and 95 % confidence intervals. All significant variables in the bivariate analysis were included in the multinomial multivariate model and the final model retaining variables that remained significant at the 5 % level. Results Unintended pregnancy was reported by 55.4 % of postpartum women. The following variables maintained positive and significant statistical associations with mistimed pregnancy: maternal age < 20 years (OR = 1.89, 95 % CI: 1.68–2.14); brown (OR = 1.15, 95 % CI: 1.04–1.27) or yellow skin color (OR = 1.56, 95 % CI: 1.05–2.32); having no partner (OR = 2.32, 95 % CI: 1.99–2.71); having no paid job (OR = 1.15, 95 % CI: 1.04–1.27); alcohol abuse with risk of alcoholism (OR = 1.25, 95 % CI: 1.04–1.50) and having had three or more births (OR = 2.01, 95 % CI: 1.63–2.47). The same factors were associated with unwanted pregnancy, though the strength of the associations was generally stronger. Women with three or more births were 14 times more likely to have an unwanted pregnancy, and complication in the previous pregnancies and preterm birth were 40 % and 19 % higher, respectively. Previous neonatal death was a protective factor for both mistimed (OR = 0.61, 95 % CI: 0.44–0.85) and unwanted pregnancy (OR = 0.44, 95 % CI: 0.34–0.57). Conclusions This study confirms findings from previous research about the influence of socioeconomic and individual risk factors on unintended pregnancy. It takes a new approach to the problem by showing the importance of previous neonatal death, preterm birth and complication during pregnancy as risk factors for unintended pregnancy

Factors associated with gestational weight gain in a sample of pregnant women in the municipality of Rio de Janeiro, 2008

Submitted by Gilvan Almeida ([email protected]) on 2016-08-10T18:28:57Z No. of bitstreams: 2 833.pdf: 4659274 bytes, checksum: acb4d06c4fc8cfa6dee2070e76b19f55 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)Approved for entry into archive by Maria Arruda ([email protected]) on 2018-01-31T13:43:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 833.pdf: 4659274 bytes, checksum: acb4d06c4fc8cfa6dee2070e76b19f55 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)Made available in DSpace on 2018-01-31T13:43:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 833.pdf: 4659274 bytes, checksum: acb4d06c4fc8cfa6dee2070e76b19f55 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.O ganho de peso materno é um importante indicador no acompanhamento da evoluçãoda gravidez. Destaca-se pela forte relação com os desfechos da gestação, tendo implicações diretas na saúde materno-infantil. Esse indicador sofre influência de fatores obstétricos, sociodemográficos, assistenciais, comportamentais, psicológicos, dietéticos entre outros. Esta Dissertação é um subprojeto de um estudo seccional que avaliou a assistência pré-natal em gestantes atendidas nas unidades do Sistema Único de Saúde (SUS), de 2007 a 2008, no município do Rio de Janeiro. Nosso objetivo foi avaliar os fatores associados à inadequação do ganho de peso entre as gestantes no 3º trimestre gestacional. A coleta das informações foi feita por meio de um questionário pré-testadoem estudo piloto e realizada por profissionais previamente treinados. A amostra analisada contabilizou 1079 gestantes. A adequação do ganho ponderal (variável desfecho) foi feita através do cálculo da quantidade de peso preconizada pelo Instituto de Medicina (2009) de acordo com a idade gestacional no momento da entrevista. Foi aplicado o modelo de regressão logística multinomial, no qual as gestantes com ganho de peso abaixo ou acima das recomendações foram comparadas àquelas com ganho ponderal adequado. (...)Foi também verificada uma tendência no ganho de peso excessivo em todas as categorias de estado nutricional pré-gestacional, em que valores de OR de 1,88 (baixo peso), 4,06 (sobrepeso) e 5,86 (obesidade) - estatisticamente significativos - foram encontrados. Os diferentes fatores determinantes do ganho de peso insuficiente e excessivo encontrados nesse estudo são facilmente identificáveis no início da gestação e potencialmente preditores de desfechos desfavoráveis na gravidez. A tendência observada em relação ao ganho de peso excessivo é um fator preocupante devido às suas implicações com os desfechos na gravidez, tanto para a mulher quanto para o bebê. O aprofundamento dessa temática é imprescindível para a proposição de melhorias efetivas na qualidade do atendimento prestado às gestantes e, fomenta ainda, discussão necessária para a garantia de que as recomendações atualmente adotadas sejam as melhores orientações oferecidas a essas mulheres

Factores asociados con el aumento de peso gestacional en mujeres embarazadas en el municipio de Río de Janeiro, Brasil, 2008

Submitted by Rodrigo Senorans ([email protected]) on 2015-06-24T16:35:52Z No. of bitstreams: 1 Factors associated with gestational weight gain.pdf: 110822 bytes, checksum: 5d30668af268a0ae764a8a18d57da3d0 (MD5)Approved for entry into archive by Anderson Silva ([email protected]) on 2015-06-26T18:06:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Factors associated with gestational weight gain.pdf: 110822 bytes, checksum: 5d30668af268a0ae764a8a18d57da3d0 (MD5)Approved for entry into archive by Anderson Silva ([email protected]) on 2015-06-26T18:06:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Factors associated with gestational weight gain.pdf: 110822 bytes, checksum: 5d30668af268a0ae764a8a18d57da3d0 (MD5)Made available in DSpace on 2015-06-26T18:30:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Factors associated with gestational weight gain.pdf: 110822 bytes, checksum: 5d30668af268a0ae764a8a18d57da3d0 (MD5) Previous issue date: 2014Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, BrasilInadequações do ganho de peso na gestação são importantes preditores de complicações para o binômio mãe-bebê. Este estudo seccional avaliou os fatores associados à inadequação do ganho de peso entre as gestantes no 3o trimestre, que realizaram pré-natal na rede do Sistema Único de Saúde (SUS) do Município do Rio de Janeiro, Brasil, de novembro de 2007 a julho de 2008. Foram entrevistadas 1.079 gestantes e a adequação do ganho de peso foi obtida pelo cálculo da quantidade de ganho de peso recomendada pelo Instituto de Medicina dos Estados Unidos. Fatores sociodemográficos e obstétricos foram analisados como variáveis independentes. Utilizou-se modelo de regressão logística multinomial e as gestantes com ganho de peso abaixo ou acima das recomendações foram comparadas àquelas com ganho de peso adequado. Baixa escolaridade associou- se com ganho de peso insuficiente e ganho de peso excessivo foi observado entre as mulheres com pressão arterial elevada e com estado nutricional pré-gestacional de baixo peso, sobrepeso e obesidade. A avaliação nutricional no pré-natal é fundamental, e as intervenções devem ser dirigidas para os casos de ganho de peso inadequado, de forma a prevenir complicações para a mãe e o bebê.Inadequate weight gain during pregnancy is an important predictor of complications for the mother and infant. This cross-sectional study assessed factors associated with inadequate weight gain among women in the third trimester of pregnancy who received prenatal care under the Brazilian Unified National Health System (SUS) in the city of Rio de Janeiro, Brazil, from November 2007 to July 2008. A total of 1,079 pregnant women were interviewed, and adequacy of weight gain was obtained by calculating weight gain as recommended by the U.S. Institute of Medicine. Social, demographic, and obstetric factors were analyzed as independent variables. A multinomial logistic regression model was used, and pregnant women with weight gain below or above the recommended levels were compared to those with adequate weight gain. Low schooling was associated with insufficient weight gain, while excessive gain was observed in women with hypertension and pre-gestational underweight, overweight, and obesity. Nutritional assessment during prenatal care is essential, and interventions should target cases of inadequate weight gain in order to prevent complications for the mother and infant.El aumento inadecuado de peso durante el embarazo es un importante predictor de complicaciones para la madre y el bebé. Este estudio seccional evaluó los factores asociados al inadecuado aumento de peso entre las mujeres embarazadas en el 3er trimestre, que recibieron atención prenatal en el sistema de salud pública en el Río de Janeiro, Brasil, de noviembre de 2007 hasta julio de 2008. Fueron entrevistadas 1.079 mujeres y la adecuación de aumento de peso se obtuvo mediante el cálculo de la cantidad de aumento de peso, recomendado por el Instituto de Medicina de los Estados Unidos. Factores sociodemográficos y obstétricos fueron analizados mediante regresión logística multinomial y las mujeres por debajo o por encima de las recomendaciones fueron comparadas con aquellas con suficiente aumento de peso. Un bajo nivel de educación se asoció con un aumento de peso insuficiente y un aumento excesivo de peso se observó entre las mujeres con presión arterial alta y un estado nutricional de bajo peso, sobrepeso y obesidad antes del embarazo. La evaluación nutricional durante la atención prenatal es esencial, y las intervenciones en salud deben dirigirse a los casos de aumento de peso inadecuado, con el fin de prevenir las complicaciones para la madre y el bebé

Field and classroom initiatives for portable sequence-based monitoring of dengue virus in Brazil

This work was supported by Decit, SCTIE, Brazilian Ministry of Health, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico - CNPq (440685/ 2016-8, 440856/2016-7 and 421598/2018-2), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES - (88887.130716/2016-00), European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme under ZIKAlliance Grant Agreement (734548), STARBIOS (709517), Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro – FAPERJ (E-26/2002.930/2016), International Development Research Centre (IDRC) Canada (108411-001), European Union’s Horizon 2020 under grant agreements ZIKACTION (734857) and ZIKAPLAN (734548).Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil / Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil / Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Laboratório de Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. Manaus, AM, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Mato Grosso do Sul. Laboratório Central de Saúde Pública. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado da Bahia. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Milton Bezerra Sobral. Recife, PE, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso. Cuiabá, MT, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Brasília, DF, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Universidade Federal da Bahia. Vitória da Conquista, BA, Brazil.Laboratorio Central de Salud Pública. Asunción, Paraguay.Fundação Oswaldo Cruz. Bio-Manguinhos. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, BrazilFundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, BrazilMinistério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. San Lorenzo, Paraguay.Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Milton Bezerra Sobral. Recife, PE, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Brasília, DF, Brazil.Secretaria de Saúde de Feira de Santana. Feira de Santana, Ba, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Hospital das Forças Armadas. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Universidade Nova de Lisboa. Instituto de Higiene e Medicina Tropical. Lisboa, Portugal.University of Sydney. School of Life and Environmental Sciences and School of Medical Sciences. Marie Bashir Institute for Infectious Diseases and Biosecurity. Sydney, NSW, Australia.University of KwaZulu-Natal. College of Health Sciences. KwaZulu-Natal Research Innovation and Sequencing Platform. Durban, South Africa.University of Oxford. Peter Medawar Building. Department of Zoology. Oxford, UK.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Estadual de Feira de Santana. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Universidade de Brasília. Brasília, DF, Brazil.Universidade Salvador. Salvador, BA, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Hantaviroses e Rickettsioses. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Laboratório de Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. Manaus, AM, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Medicina Veterinária. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Medicina Veterinária. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Paraná. Curitiba, PR, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Rondônia. Porto Velho, RO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Amazonas. Manaus, AM, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Rio Grande do Norte. Natal, RN, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso. Cuiabá, MT, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Noel Nutels. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Instituto Adolfo Lutz. São Paulo, SP, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.University of Oxford. Peter Medawar Building. Department of Zoology. Oxford, UK.Instituto Nacional de Enfermedades Virales Humanas Dr. Julio Maiztegui. Pergamino, Argentina.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Instituto de Salud Pública de Chile. Santiago, Chile.Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos Dr. Manuel Martínez Báez. Ciudad de México, México.Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas Dr Carlos G Malbrán. Buenos Aires, Argentina.Ministerio de Salud Pública de Uruguay. Montevideo, Uruguay.Instituto Costarricense de Investigación y Enseñanza em Nutrición y Salud. Tres Ríos, Costa Rica.Instituto Nacional de Investigacion en Salud Publica Dr Leopoldo Izquieta Pérez. Guayaquil, Ecuador.Instituto Nacional de Investigacion en Salud Publica Dr Leopoldo Izquieta Pérez. Guayaquil, Ecuador.Universidade Federal de Pernambuco. Recife, PE, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte. MG, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Secretaria de Saúde de Feira de Santana. Feira de Santana, BA, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Brazil experienced a large dengue virus (DENV) epidemic in 2019, highlighting a continuous struggle with effective control and public health preparedness. Using Oxford Nanopore sequencing, we led field and classroom initiatives for the monitoring of DENV in Brazil, generating 227 novel genome sequences of DENV1-2 from 85 municipalities (2015–2019). This equated to an over 50% increase in the number of DENV genomes from Brazil available in public databases. Using both phylogenetic and epidemiological models we retrospectively reconstructed the recent transmission history of DENV1-2. Phylogenetic analysis revealed complex patterns of transmission, with both lineage co-circulation and replacement. We identified two lineages within the DENV2 BR-4 clade, for which we estimated the effective reproduction number and pattern of seasonality. Overall, the surveillance outputs and training initiative described here serve as a proof-of-concept for the utility of real-time portable sequencing for research and local capacity building in the genomic surveillance of emerging viruses

Brazilian Flora 2020: Leveraging the power of a collaborative scientific network

International audienceThe shortage of reliable primary taxonomic data limits the description of biological taxa and the understanding of biodiversity patterns and processes, complicating biogeographical, ecological, and evolutionary studies. This deficit creates a significant taxonomic impediment to biodiversity research and conservation planning. The taxonomic impediment and the biodiversity crisis are widely recognized, highlighting the urgent need for reliable taxonomic data. Over the past decade, numerous countries worldwide have devoted considerable effort to Target 1 of the Global Strategy for Plant Conservation (GSPC), which called for the preparation of a working list of all known plant species by 2010 and an online world Flora by 2020. Brazil is a megadiverse country, home to more of the world's known plant species than any other country. Despite that, Flora Brasiliensis, concluded in 1906, was the last comprehensive treatment of the Brazilian flora. The lack of accurate estimates of the number of species of algae, fungi, and plants occurring in Brazil contributes to the prevailing taxonomic impediment and delays progress towards the GSPC targets. Over the past 12 years, a legion of taxonomists motivated to meet Target 1 of the GSPC, worked together to gather and integrate knowledge on the algal, plant, and fungal diversity of Brazil. Overall, a team of about 980 taxonomists joined efforts in a highly collaborative project that used cybertaxonomy to prepare an updated Flora of Brazil, showing the power of scientific collaboration to reach ambitious goals. This paper presents an overview of the Brazilian Flora 2020 and provides taxonomic and spatial updates on the algae, fungi, and plants found in one of the world's most biodiverse countries. We further identify collection gaps and summarize future goals that extend beyond 2020. Our results show that Brazil is home to 46,975 native species of algae, fungi, and plants, of which 19,669 are endemic to the country. The data compiled to date suggests that the Atlantic Rainforest might be the most diverse Brazilian domain for all plant groups except gymnosperms, which are most diverse in the Amazon. However, scientific knowledge of Brazilian diversity is still unequally distributed, with the Atlantic Rainforest and the Cerrado being the most intensively sampled and studied biomes in the country. In times of “scientific reductionism”, with botanical and mycological sciences suffering pervasive depreciation in recent decades, the first online Flora of Brazil 2020 significantly enhanced the quality and quantity of taxonomic data available for algae, fungi, and plants from Brazil. This project also made all the information freely available online, providing a firm foundation for future research and for the management, conservation, and sustainable use of the Brazilian funga and flora

NEOTROPICAL ALIEN MAMMALS: a data set of occurrence and abundance of alien mammals in the Neotropics

Biological invasion is one of the main threats to native biodiversity. For a species to become invasive, it must be voluntarily or involuntarily introduced by humans into a nonnative habitat. Mammals were among first taxa to be introduced worldwide for game, meat, and labor, yet the number of species introduced in the Neotropics remains unknown. In this data set, we make available occurrence and abundance data on mammal species that (1) transposed a geographical barrier and (2) were voluntarily or involuntarily introduced by humans into the Neotropics. Our data set is composed of 73,738 historical and current georeferenced records on alien mammal species of which around 96% correspond to occurrence data on 77 species belonging to eight orders and 26 families. Data cover 26 continental countries in the Neotropics, ranging from Mexico and its frontier regions (southern Florida and coastal-central Florida in the southeast United States) to Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay, and the 13 countries of Caribbean islands. Our data set also includes neotropical species (e.g., Callithrix sp., Myocastor coypus, Nasua nasua) considered alien in particular areas of Neotropics. The most numerous species in terms of records are from Bos sp. (n = 37,782), Sus scrofa (n = 6,730), and Canis familiaris (n = 10,084); 17 species were represented by only one record (e.g., Syncerus caffer, Cervus timorensis, Cervus unicolor, Canis latrans). Primates have the highest number of species in the data set (n = 20 species), partly because of uncertainties regarding taxonomic identification of the genera Callithrix, which includes the species Callithrix aurita, Callithrix flaviceps, Callithrix geoffroyi, Callithrix jacchus, Callithrix kuhlii, Callithrix penicillata, and their hybrids. This unique data set will be a valuable source of information on invasion risk assessments, biodiversity redistribution and conservation-related research. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications. We also request that researchers and teachers inform us on how they are using the data