Um critério de menor custo, como subsídio para a escolha do método de combate a triatomíneos vetores da Doença de Chagas

Although the antimalarial campaign always had priority, the Serviço de Erradicação de Malária e Profilaxia da Doença de Chagas of the State of São Paulo (Brazil) never neglected, even at the beginning of the campaign, to fight against the triatomid vectors of Chagas' Disease. Because there was no interruption in the prophylaxis, it is not unusual at present to find several localities without triatoma, mainly in the areas where the Triatoma infestans was predominant. This is due not only to the methods of prophylaxis adopted, but also to the socio-economic development of the region. On account of the reduction of the number of foci and density of triatoma the authors found total coverage spraying unnecessary, giving preference to the Selective method. Through a comparative study of costs for the two methods of disinsectization, a mathematical formula was established, for the determination of up to what percentage of infestation in the houses of an area, the selective method, which has been said to be the best, is also the most economical. Knowing the unitary cost of the investigated house (Cp) and the sprayed house (Ce) it is possible to determine the percentage of infested houses (Xe) to which the cost of the work is the same, be it total spraying, be it selective spraying, using the formula Xe = 100 (1- Cp/Ce); to a percentage of houses infested with less than Xe, the Selective method will cost less.Apesar da prioridade da luta antimalárica, o Serviço de Erradicação da Malária e Profilaxia da Doença de Chagas do Estado de São Paulo, não descuidou, mesmo nas fases iniciais da campanha de erradicação, do combate aos triatomíneos vetores da doença de Chagas. Não ocorrendo descontinuidade na sua profilaxia, foram encontradas inúmeras localidades não mais infestadas, especialmente nas áreas onde predomina o Triatoma infestans. Essa situação decorreu não sòmente em função dos métodos de profilaxia adotados, mas também, sem dúvida, do desenvolvimento sócio-econômico da região. Mostrou-se que a redução no número de focos e na densidade dos triatomíneos, permitiu que a desinsetização em massa das casas, passasse a ser encarada como desnecessária, aconselhando-se sua substituição pelo denominado método seletivo. Através do estudo comparativo dos custos dispendidos na realização desses dois métodos de desinsetização, estabeleceu-se uma fórmula matemática para determinar até que valor do percentual de infestação das habitações de uma área, o método seletivo, que vem sendo indicado como o mais adequado, é também o mais econômico. Conhecendo-se o custo unitário da casa pesquisada (C P) e o da casa rociada (Ce), pode-se determinar o percentual de casas infestadas (Xe) para o qual o custo do trabalho é o mesmo, seja para rociado total, seja para rociado seletivo, usando-se a expressão: Xe = 100 (1- Cp/Ce); para um percentual de casas infestadas menor que Xe, o método seletivo será o de menor custo

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