Perfil do uso de medicamentos sintéticos e fitoterápicos por gestantes atendidas em uma Unidade Básica de Saúde localizada na região norte do Ceará

Introdução: Há escassez de dados clínicos sobre os medicamentos em pacientes gestantes. Para auxiliar na conduta da farmacoterapia nessas pacientes, a Food and Drug Administration (FDA) criou, em 1979, normas de classificação de risco gestacional para os medicamentos. Além disso, no Brasil, há o uso de fitoterapia pela população, atrelada a fatores socioculturais e econômicos, por vezes sem que se saiba quais os riscos que as plantas medicinais possam trazer aos pacientes, sobretudo em gestantes. Objetivo: Descrever o uso de medicamentos sintéticos e fitoterápicos por gestantes atendidas em uma Unidade Básica de Saúde, relatando o perfil socioeconômico e histórico de paridade das entrevistadas e classificando o risco gestacional dos insumos utilizados. Métodos: Trata-se de uma pesquisa exploratória, descritiva, com abordagem qualitativa, em uma Unidade Básica de Saúde localizada no interior do Ceará. Foram incluídas no estudo as gestantes que realizavam acompanhamento pré-natal na unidade, em qualquer trimestre gestacional, sendo excluídas aquelas menores de idade. Os dados foram coletados por meio de um formulário estruturado, após as participantes assinarem o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Os dados foram tabulados utilizando o Microsoft Excel 365. A classificação de risco dos medicamentos foi realizada utilizando os critérios do FDA, e as plantas medicinais foram classificadas de acordo com os resultados obtidos na literatura em “Indicadas”, “Indicadas com ressalvas” ou “Contraindicadas”. Estudo aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa, com número do parecer 3.569.328

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

A inibição do sistema conservante de duas emulsões o/a por polissorbato 80

A inibição do crescimento de microrganismos devido ao efeito bacteriostático ou fungistático da formulação pode ocasionar um resultado falso-negativo na análise microbiológica. Assim, a avaliação da capacidade inibitória dos conservantes presentes nas amostras é fundamental para uma avaliação microbiológica eficaz. Os ensaios foram realizados com objetivo de comprovar a ausência do efeito inibitório no crescimento de microrganismos decorrente da atividade inibitória desses componentes. A inibição do efeito conservante da formulação foi realizada utilizando dois métodos: por adição de polissorbato 80 a 0,4 % e por diluição. Foram utilizados 10 g de cada amostra em 90 mL de salina a 0,9 %, resultando em uma diluição 1:10. Foi adicionado também polissorbato 80 a 0,4 % na solução salina com objetivo de neutralizar os parabenos e imidazolidinilureia nas formulações. A neutralização do efeito inibitório foi realizada usando polissorbato 80 a 0,4 % e da diluição 1:10. Foi observado o crescimento dos seguintes micro-organismos: Staphylococcus aureus, Salmonella typhimurium e Pseudomonas aeruginosa em todas as amostras e no controle positivo, significando a inativação do efeito inibitório das substâncias conservante