Uveíte herpética com achados subclínicos no exame físico em pacientes com espondilite anquilosante: Desafios diagnósticos e estratégias de manejo

O presente artigo tem como objetivo geral investigar os desafios diagnósticos e as estratégias de manejo da uveíte herpética em pacientes com espondilite anquilosante, através da avaliação dos achados subclínicos no exame físico, visando contribuir para o aprimoramento da abordagem clínica e terapêutica dessas condições coexistentes. Para tanto, os objetivos específicos incluem conceituar as doenças, relacionar os achados subclínicos no exame físico, avaliar a eficácia das técnicas de diagnóstico e abordar a uveíte herpética em pacientes com espondilite anquilosante. A pesquisa tem como justificativa a gravidade da uveíte herpética, que pode levar à perda da visão, e a complexidade do diagnóstico e manejo devido às características compartilhadas com a espondilite anquilosante. A metodologia empregada é de pesquisa aplicada, de caráter explicativo e descritivo, com coleta de dados qualitativos de fontes primárias e secundárias, utilizando a observação dos pacientes, além de google acadêmico, pubmed e scielo. Com os resultados foi possível concluir a importância da identificação precoce dos achados subclínicos para um manejo eficaz, enfatizando a necessidade de uma abordagem integrada entre especialidades médicas. Em conclusão, o artigo destaca a necessidade de pesquisas adicionais para melhorar o controle da uveíte herpética em pacientes com espondilite anquilosante, com foco em estratégias diagnósticas e terapêuticas inovador. &nbsp

O paradoxo dos benzodiazepínicos: uma avaliação neurobiológica das consequências do uso e abuso na saúde física e mental

O uso indiscriminado de benzodiazepínicos tem sido objeto de preocupação devido suas consequências na saúde física e mental. Este artigo buscou avaliar neurobiologicamente os impactos dessas substâncias, conhecidas por modular a neurotransmissão gabaérgica, e confrontar as ideias centrais dos estudos disponíveis na atualidade. A ação dos benzodiazepínicos no sistema nervoso central promove efeitos ansiolíticos, sedativos, hipnóticos e relaxantes musculares, resultando em alívio imediato de sintomas como ansiedade e insônia. No entanto, o uso crônico dessas substâncias está associado a diversas consequências negativas. O comprometimento cognitivo é um dos principais impactos observados, incluindo déficits de memória e atenção. Além disso, o uso prolongado de benzodiazepínicos pode levar à queda da função hepática, aumentando o risco de lesões no fígado. O risco de quedas e fraturas também é elevado, principalmente em idosos, devido aos efeitos sedativos e relaxantes musculares dessas substâncias. O desenvolvimento de dependência e a síndrome de abstinência são preocupações adicionais, exigindo uma descontinuação gradual e monitoramento cuidadoso. Esta revisão de literatura abordou estudos que reforçam essas preocupações, destacando a importância de uma abordagem individualizada na prescrição de benzodiazepínicos. Profissionais de saúde devem considerar os riscos e benefícios, promovendo estratégias não farmacológicas para o manejo da ansiedade e insônia. No contexto brasileiro e mundial, é essencial conscientizar os pacientes sobre os potenciais riscos associados ao uso prolongado dessas substâncias. Alternativas terapêuticas estão sendo investigadas, visando minimizar os efeitos colaterais e oferecer opções mais seguras e eficazes. Em conclusão, o uso e abuso de benzodiazepínicos apresenta um paradoxo entre os benefícios terapêuticos imediatos e os riscos a longo prazo. Profissionais de saúde desempenham um papel fundamental na prescrição responsável dessas substâncias, garantindo o uso adequado e promovendo estratégias alternativas para o cuidado da saúde mental e física dos pacientes

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