Correlação entre Produções Parciais e Totais de Leite em um Rebanho Bubalino

Analisaram-se 404 lactações de 188 búfalas pertencentes a dois rebanhos diferentes, no estado de Goiás. Foram calculadas a produção diária media, a produção mensal (1 a 10), a produção total, a produção total ajustada para 270 dias e, a partir desses valores se calculou a correlação entre as produções totais e parciais. As médias (à± desvios padrão) da produção diária de leite, da produção total e da produção ajustada para 270 dias foram iguais a 3,53 à± 0,89, 573,74à±252,66 kg e 971,52 à± 254,74 kg de leite, respectivamente. As correlações encontradas entre as produções parcial e total foram de aproximadamente 60% sendo todas significativas (P < 0,01). Estes valores indicam ser possível a predição da produção total a partir das produções parciais. Houve diferença significativa entre as produções mensais de leite mas não foi possível estabelecer um padrão na variação desta produção ao longo dos meses de lactação. Para uma definição deste padrão e a estimação de parâmetros da curva de lactação nesta espécie, outros estudos deverão ser conduzidos, envolvendo um maior número de dados

Carcinoma adenóide cístico do pulmão : Adenoid cystic carcinoma of the lung

Introdução: O carcinoma adenóide cístico primário de pulmão é uma neoplasia torácica de crescimento lento e com malignidade de baixo grau. Representa 0,04 a 0,2% de todos os tumores pulmonares, sendo considerada uma neoplasia rara. Apresentação do caso: Paciente, sexo masculino, 49 anos de idade, foi admitido no Hospital Santa Casa de Misericórdia de Goiania, apresentando tosse persistente, dispneia, hemoptise e cerca de 4 episódios previos de pneumonia; negou comorbidades, etilismo e tabagismo, uso de medicamentos e alergias conhecidas. Discussão: O adenocarcinoma pulmonar possui como subtipo o carcinoma adenóide cístico. Anteriormente conhecido como cilindroma. Têm baixo grau de malignidade principalmente pelo seu lento crescimento e curso clínico estendido. Conclusão: Por se tratar de uma baixa malignidade, a sobrevida a longo prazo é satisfatoriamente prevista

Cisto cavum interpositum: Cavum interpositum cyst

Introdução: O velum interpositum (VI) é uma membrana no subaracnóideo formado por uma invaginação da pia-máter preenchido por líquido cefalorraquidiano (LCR). Sua formação ocorre durante o período embrionário e regridem posteriormente. A persistência dessa estrutura primitiva pode acarretar em sua dilatação, sendo denominado cavum veli interpositum (CVI) e, se maior que 10 mm em medida transversal axial, cisto cavum veli interpositum. Sua prevalência é maior em recém nascidos e prematuros. Apresentação do caso: paciente do sexo masculino, recém-nascido de 10 dias, foi admitido no Hospital Materno Infantil (HMI), por quadro de vômitos intermitentes, associado a febre de 39.5ºC. A mãe relata prematuridade de 31 semanas, trabalho de parto prolongado, cesariana e apresentação pélvica. RN teve um episódio convulsivo minutos antes da chegada à unidade. Nega outras queixas. A ressonância magnética destaca-se como exame padrão ouro, seguido da tomografia computadorizada de crânio. Discussão: Os cistos de CVI não apontam fisiopatologia e quadro clínico bem definidos, mas os conhecimentos acerca de sua localização são importantes para correlacionar sinais e sintomas neurológicos que condizem com efeito de massa, sendo um diagnóstico diferencial de lesões císticas intracranianas da linha média. A terapêutica ainda é restrita, mas há muitos relatos de casos em que a técnica de fenestração endoscópica minimamente invasiva foi preconizada para o tratamento dos cistos de CVI. Conclusão: Quanto ao prognóstico, em âmbito radiológico, estudos demonstram redução do cisto e do efeito de massa em imagem de ressonância magnética pós-operatória. E, apesar da resposta clínica ser dependente se os sintomas são decorrentes direta ou indiretamente do cisto, também demonstraram melhora nessa esfera

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

Updated cardiovascular prevention guideline of the Brazilian Society of Cardiology: 2019

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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