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

Análise de custo-efetividade do reúso de cateteres de cinecoronariografia sob a perspectiva de uma instituição pública no Município do Rio de Janeiro, Brasil

O objetivo foi comparar a relação de custo-efetividade entre o uso de cateteres cardíacos novos com cateteres reprocessados sob a perspectiva de uma instituição pública federal. Foi elaborado um modelo analítico de decisão elaborado para estimar a razão de custo-efetividade entre duas estratégias de utilização de materiais para cateterismo cardíaco utilizando, como desfecho clínico, a ocorrência de reação pirogênica. Os custos foram estimados por coleta direta nos setores envolvidos e valorados em Real (R$) para o ano de 2012. A árvore de decisão foi construída com as probabilidades de pirogenia descritas em estudo clínico. O custo para o reúso foi de R$ 109,84, e, para cateteres novos, de R$283,43. A estratégia de reúso demonstrou ser custo-efetiva, e a razão de custo-efetividade incremental indicou que, para evitar um caso de pirogenia, serão gastos R$ 13.561,75. O estudo aponta o reúso de cateteres como uma estratégia de menor custo comparada ao uso exclusivo de cateteres novos e pode contribuir para a tomada de decisão dos gestores

CASOS GRAVES DE VÍRUS SINCICIAL RESPIRATÓRIO EM ANOS DE PANDEMIA: UMA ANÁLISE RETROSPECTIVA DA BASE DE DADOS DO SIVEP-GRIPE NO BRASIL (2020-2022)

Objetivo: O vírus sincicial respiratório (VSR) pode causar síndrome respiratória aguda grave (SRAG) em indivíduos de todas as idades. Durante a pandemia da COVID-19, recomendações de saúde foram adotadas para impedir a propagação do SARS-CoV-2, o que influenciou na transmissão de outros vírus respiratórios como o VSR. Avaliamos a carga do VSR em todas as faixas etárias no Brasil. Métodos: Realizou-se uma análise retrospectiva de dados publicamente disponíveis na base SIVEP-Gripe (2020 a 2022). Os casos de VSR-SRAG foram definidos como: códigos CID-10 J09 a J18 e confirmados com RT-PCR ou imunofluorescência. Os resultados foram calculados como frequências absolutas e relativas, incluindo número de casos de VSR-SRAG, taxas de letalidade e mortalidade. Resultados: De Jan/2020 a Dez/2022 foram notificados 30.934 casos de VSR-SRAG. Em 2020, 1.681 casos foram relatados com um pico na semana epidemiológica (SE) 12 (15-21 de março; 178 casos). Em 2021, foram notificados 12.478 casos; o pico ocorreu durante a SE 11 (14-20 de março; 433 casos), seguido por um segundo pico na SE 46 (14-20 de novembro; 352 casos). Em 2022, 16.775 casos foram relatados com o pico na SE 16 (17 a 23 de abril; 800 casos) e outra tendência crescente a partir da SE 37 (11 a 17 de setembro). Durante o período do estudo, 2.718 (8,8%) casos foram relatados em adultos ≥20 anos e 8.760 pacientes (28,3%) precisaram de internação na unidade de terapia intensiva, proporção semelhante entre as faixas etárias. Um total de 852 mortes por VSR-SRAG foram relatadas, levando a uma taxa de letalidade geral de 2,75%. As taxas anuais de letalidade foram de 6,66% (2020), 2,74% (2021) e 2,37% (2022). As taxas de letalidade aumentaram com a idade, variando de 20,77% (2022) a 32,45% (2020) em adultos ≥60 anos versus 0,96% (2022) a 1,86% (2020) em crianças ≤9 anos. As taxas de mortalidade de 60-69 anos foram semelhantes às observadas em crianças (0-9 anos) e aumentaram com a idade de 0,09/1.000 habitantes em 60-69 anos para 0,74 em ≥90 anos (2020), de 0,24 em 60-69 anos para 2,34 em ≥90 (2021) e de 0,24 em 60-69 anos para 3,12 em ≥90 em 2022. Conclusão: A ocorrência de um segundo pico de casos no final de 2021 e 2022 pode indicar uma diferença de sazonalidade durante a pandemia de COVID-19. Os resultados evidenciaram que a frequência de VSR-SRAG é maior em crianças no Brasil. No entanto, observa-se maior letalidade em adultos mais velhos, resultando em taxas de mortalidade comparáveis em extremos de faixa etária