Psychological and nursing assistance to the elderly in primary care

Objective: Describing the process of nursing care to the elderly and also psychological in Primary Care. Method: a descriptive study of bibliographical character. 22 articles published between the years 1998 to 2010 were analyzed. Results: The Family Health Strategy has set as one of the most important benchmarks of the organization of the Brazilian Primary Care. Nursing care is a practical action that, according to customer demand, can also be recognized not only by a biological dimension. Activities involving clinical psychology are being offered to the Primary Health Care offering free psychotherapy to people that demand, thus providing opportunities for construction and direct interventions in communities. Conclusion: it is concluded that the care to be provided to an elderly person should aim to maintain its health, functional independence and autonomy with the family and the multidisciplinary team

Psychological and nursing assistance to the elderly in primary care

Objetivo: Descrever o processo de assistência de enfermagem e também psicológica ao idoso na Atenção Primária. Método: Pesquisa descritiva de caráter bibliográfica. Foram analisados 22 artigos publicados entre os anos de 1998 a 2010. Resultados: A Estratégia Saúde da Família tem se configurado como um dos mais importantes referenciais da organização da Atenção Primária brasileira. A assistência de enfermagem é uma ação prática que, de acordo com a demanda da clientela, pode também ser reconhecida por uma dimensão não apenas biológica. As atividades que envolvem a Psicologia clínica vêm sendo ofertadas à Atenção Primária à Saúde oferecendo atendimento psicoterápico gratuito à população que a procura, fornecendo assim possibilidades de construção e intervenções diretas nas comunidades. Conclusão: Conclui-se que os cuidados a serem prestados a uma pessoa idosa devem visar à manutenção de seu estado de saúde, independência funcional e autonomia junto à família e à equipe multiprofissional

EFEITO DA MUSICOTERAPIA SOBRE OS PARÂMETROS VITAIS, ANSIEDADE E SENSAÇÕES VIVENCIADAS NO PERÍODO GESTACIONAL

Objetivo: avaliar o efeito da musicoterapia sobre os parâmetros vitais, ansiedade e as sensações vivenciadas no período gestacional. Método: estudo de intervenção mista antes e depois, realizado com 30 gestantes atendidas em clínica-escola e no projeto de extensão universitária. Utilizou-se formulário de caracterização sociodemográfica, escala de ansiedade-estado, parâmetros vitais e roteiro de entrevista semiestruturado. Os dados foram analisados por estatística descritiva, inferencial e análise temática de conteúdo. Resultados: houve melhoria da frequência de pulso (p<0,000), respiração (p=0,002), frequência cardíaca (p<0,000) e saturação de oxigênio (p=0,002) evidenciando a efetividade da música sobre estes sinais vitais. Conclusão: a gestação gera possíveis sensações negativas que podem impactar o estado emocional, e a musicoterapia promoveu impacto positivo, pois favoreceu a redução do grau da ansiedade, repercutiu na mobilidade da criança e possuiu efeito significativo na melhoria da pulsação, respiração, frequência cardíaca e saturação de oxigênio.Descritores: Musicoterapia. Ansiedade. Sinais Vitais. Gestantes. Enfermagem

Conhecimentos, atitudes e práticas sobre aleitamento materno entre puérperas em alojamento conjunto

Objetivos: Avaliar o conhecimento, atitude e prática sobre aleitamento materno entre puérperas, em alojamento conjunto de uma maternidade com selo de Hospital Amigo da Criança e descrever os motivos do desmame precoce em gestações anteriores. Método: Inquérito com 157 puérperas em alojamento conjunto com análise descritiva e inferencial. Resultados: Faixa etária e paridade associaram-se ao conhecimento e à atitude. Mulheres acima de 26 anos (OR=0,672 [IC=0,564-0,801]) e multíparas (OR =0,750 [IC =0,661-0,851]) têm mais chance de possuírem saberes adequados. A idade mais elevada (OR =0,356 [IC =0,172-0,735]), planejamento da gravidez (OR =0,275 [IC =0,093-0,815]) e multiparidade (OR =0,475 [IC =0,229-0,985]) foram fatores de proteção à atitude. A consulta pré-natal associou-se à prática (p=0,023) e enquanto fator de proteção (OR=0,313 [IC=0,112-0,873]) ao aleitamento. Conclusão: A Enfermagem pode auxiliar positivamente no conhecimento, na atitude e na prática sobre aleitamento, auxiliando no cuidado preventivo do trauma mamilar como causa importante do desmame precoce

Ansiedade e depressão em mães de recém-nascidos internos em unidade de terapia intensiva

Objetivo: Avaliar a classificação e fatores associados à ansiedade e/ou depressão em mães de recém-nascidos internos em unidade de terapia intensiva neonatal e elaborar o processo de enfermagem após teste psicológico.Método: Pesquisa realizada com 91 mães de recém-nascidos internos em terapia intensiva de maternidade nordestina, por meio de formulário de caracterização e inventário de ansiedade e depressão de Beck. Resultados: Maioria com ansiedade grave (93,4%) e depressão moderada (50,5%). Houve significância estatística entre ansiedade com gravidez planejada (p=0,022) e via de parto vaginal (p=0,028), bem como depressão com abortamento (p=0,027) e ventilação mecânica (p=0,017). Conclusão: Via de parto, ocupação não remunerada, renda, adesão ao método canguru, suplementação, escolaridade, gravidez planejada, idade gestacional do nascimento e peso do neonato impactam na instabilidade emocional. O apoio social destaca-se como fator de proteção para sintomas de ansiedade e depressão.Palavras-chave: Ansiedade. Depressão. Gestantes. Cuidados de enfermagem. Unidade de terapia intensiva neonatal

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

Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil: setting the baseline knowledge on the animal diversity in Brazil

The limited temporal completeness and taxonomic accuracy of species lists, made available in a traditional manner in scientific publications, has always represented a problem. These lists are invariably limited to a few taxonomic groups and do not represent up-to-date knowledge of all species and classifications. In this context, the Brazilian megadiverse fauna is no exception, and the Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil (CTFB) (http://fauna.jbrj.gov.br/), made public in 2015, represents a database on biodiversity anchored on a list of valid and expertly recognized scientific names of animals in Brazil. The CTFB is updated in near real time by a team of more than 800 specialists. By January 1, 2024, the CTFB compiled 133,691 nominal species, with 125,138 that were considered valid. Most of the valid species were arthropods (82.3%, with more than 102,000 species) and chordates (7.69%, with over 11,000 species). These taxa were followed by a cluster composed of Mollusca (3,567 species), Platyhelminthes (2,292 species), Annelida (1,833 species), and Nematoda (1,447 species). All remaining groups had less than 1,000 species reported in Brazil, with Cnidaria (831 species), Porifera (628 species), Rotifera (606 species), and Bryozoa (520 species) representing those with more than 500 species. Analysis of the CTFB database can facilitate and direct efforts towards the discovery of new species in Brazil, but it is also fundamental in providing the best available list of valid nominal species to users, including those in science, health, conservation efforts, and any initiative involving animals. The importance of the CTFB is evidenced by the elevated number of citations in the scientific literature in diverse areas of biology, law, anthropology, education, forensic science, and veterinary science, among others

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