Gravidade da infecção por COVID-19 em crianças asmáticas: revisão sistemática / Severity of COVID-19 infection in asthmatic children: a systematic review

Introdução: Em dezembro de 2019, a humanidade começou a vivenciar tempos sem precedentes: O surto da COVID-19. Os primeiros casos surgiram em Wuhan, na província de Hubei, China e se espalharam rapidamente para todo o mundo. Causada pelo vírus SARS-CoV-2, a infecção compromete principalmente o sistema respiratório. A asma é uma doença crônica comum na infância e é um problema de saúde que afeta mais de 300 milhões de pessoas no mundo e apresenta, dentre seus principais desencadeantes, as infecções virais O objetivo do estudo foi avaliar se a asma é um fator de risco para o desenvolvimento de quadros graves da COVID-19 na população pediátrica. Metodologia: Trata-se de uma revisão sistemática de literatura realizada através da plataforma PUBMED em 01 de março de 2021, com descritores 'asthma" e "covid-19" e "children”, tendo sido selecionados 6 artigos. Resultados e discussão: Embora a asma seja a comorbidade mais comum entre as crianças infectadas pelo coronavírus, a doença não parece estar associada a quadros graves de COVID-19. Houve redução de exacerbações por diminuição de gatilhos ambientais, pelo distanciamento social e por maior adesão ao tratamento da doença. Conclusão:  asmáticas não apresentam pior prognóstico quando infectadas por SARS-CoV-2

Tempo até o Início do Tratamento Oncológico em Crianças e Adolescentes no Brasil

Introdução: O câncer infantojuvenil é a principal causa de morte por doença nessa faixa etária no Brasil com elevadas taxas de incidência, sendo o tempo até o início do tratamento crucial para o prognóstico. Objetivo: Investigar os fatores associados à instituição do tratamento do câncer infantojuvenil no Brasil nos primeiros 30 dias após o diagnóstico. Método: Estudo transversal, analítico e quantitativo, realizado com a população de 0 a 19 anos que iniciou o tratamento oncológico de 2017 a 2021 no Brasil. Os dados foram coletados com base no PAINEL-Oncologia e analisados utilizando frequências absolutas e relativas. Além disso, foram calculadas as razões de prevalência entre o tempo de diagnóstico e tratamento por Região Geográfica, grupos de neoplasias e faixa etária. Resultados: Aproximadamente 80% iniciaram o tratamento em até 30 dias e os fatores associados a essa maior prevalência são: menor idade, cirurgia como modalidade terapêutica inicial e diagnóstico nas Regiões Sul e Centro-Oeste. As neoplasias in situ e de comportamento incerto foram o grupo com maior frequência quando comparado aos outros tipos analisados. Destaca-se a diferença no tempo entre as Regiões, evidenciando heterogeneidade da distribuição dos serviços de referência em Oncologia. Não houve diferenças significativas em relação ao sexo. Conclusão: Notou-se a heterogeneidade do tempo oportuno de tratamento nas Regiões, sobretudo no acesso às unidades de tratamento, e na complexidade do quadro oncológico. Mais estudos sobre o percurso até a instituição terapêutica em todas as Regiões são necessários

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