Doença do Refluxo Gastroesofágico: fisiopatologia, manifestações clínicas e abordagem terapêutica

A Doença do Refluxo Gastroesofágico (DRGE) é caracterizada pelo refluxo do conteúdo gástrico em direção ao esôfago, gerando, dessa forma, sintomas como queimação retroesternal, azia, gosto amargo na boca, além de sintomas extra esofágicos, como rouquidão, tosse seca crônica e broncoespasmo induzido por aspiração principalmente em pacientes que possuem asma subjacente. Esse distúrbio pode ser explicado por diversos fatores, sendo sua causa principal o relaxamento transitório do esfíncter esofágico inferior. Tal fenômeno, apesar de também ocorrer em pessoas hígidas, se apresenta de forma acentuada em pacientes portadores de DRGE. Vale ressaltar que o refluxo ácido pode causar danos à mucosa esofágica, fato que pode gerar complicações como ulcerações, erosões esofágicas, estenoses ou até mesmo metaplasia intestinal do esôfago (Esôfago de Barrett), condição que possui o potencial de se transformar em adenocarcinoma esofágico. O diagnóstico da doença pode ser feito de forma clínica, e é confirmado através da melhora dos sintomas após o tratamento empírico. Todavia, vale ressaltar que mediante alguns sinais de alarme, se torna necessário lançar mão de exames complementares como a endoscopia digestiva alta para pesquisa de possíveis complicações ou outros diagnósticos diferenciais. A abordagem terapêutica da DRGE pode ser realizada por intermédio de mudança de hábitos de vida, tratamento medicamentoso, ou, mediante a falha dos anteriores, tratamento cirúrgico

Doença de Cushing - aspectos epidemiológicos, fisiopatológicos e manejo terapêutico

A Síndrome de Cushing (SC) representa um conjunto de sinais e sintomas causados pelo excesso de hormônios glicocorticóides no organismo, podendo ter origem exógena ou endógena. Nesse sentido, a Doença de Cushing (DC) corresponde a uma forma específica de SC e é causada por um tumor hipofisário produtor do hormônio adrenocorticotrófico (ACTH). Ademais, tem uma prevalência mundial estimada de 4 casos em cada 100.000 pessoas, com uma incidência anual de 0,12 a 0,24 casos em cada 100.000 pessoas. No entanto, é possível que esses números estejam subestimados, já que alguns portadores da doença podem não estar cientes do diagnóstico. Em relação aos adultos, a DC afeta três vezes mais mulheres do que homens, e os sintomas geralmente começam a aparecer entre a terceira e a sexta década de vida. Quanto aos sintomas, a DC se manifesta com características clínicas específicas, como obesidade, hipertensão arterial sistêmica (HAS) e alterações cutâneas, e pode levar a complicações cardiovasculares graves - correspondendo o infarto agudo do miocárdio (IAM) e o acidente vascular encefálico (AVE) as complicações de maior mortalidade relacionadas à doença. O diagnóstico da DC é desafiador, sendo confirmado através de exames de imagem que identificam tumores hipofisários secretores de ACTH. O tratamento de primeira linha para a DC é a cirurgia transesfenoidal para remoção do tumor, mas a recorrência é possível mesmo após a remissão inicial, tornando o acompanhamento regular essencial para monitorar a condição e possibilitar novas intervenções cirúrgicas se necessário. A reoperação apresenta maior risco de complicações devido ao tecido cicatricial prévio na hipófise

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