Dexmedetomidina versus outros sedativos na prevenção de Delirium nos adultos em ventilação mecânica

Delirium é uma síndrome neurocognitiva aguda relativamente comum e grave que se caracteriza por desatenção, consciência alterada, disfunção cognitiva e curso flutuante, e pode levar à mortalidade, declínio funcional, institucionalização e demência, com maior incidência nos pacientes mais velhos. Pacientes hospitalizados na Unidade de Terapia Intensiva (UTI) e em uso de ventilação mecânica (VM), quando sedados em excesso, possuem maior duração de permanência na UTI, aumento da duração da VM, maior incidência de delirium e mortalidade. Estudos apontam que a dexmedetomidina reduz a incidência de delirium em pacientes adultos hospitalizados na UTI e em uso de ventilação mecânica quando comparada com outros sedativos. Desse modo, o objetivo do estudo é comparar a dexmedetomidina e outros sedativos na prevenção de delirium nos adultos em ventilação mecânica. Trata-se de uma revisão bibliográfica integrativa, do tipo quantitativa, que utilizou as plataformas do PubMed, SciELO e Cochrane Library como bases de dados para seleção dos artigos, todos na língua inglesa. Foram utilizadas literaturas publicadas com recorte temporal de 2017 a 2022. De acordo com as literaturas analisadas, conclui-se que, quando comparado com outros sedativos gabaminérgicos, como os benzodiazepínicos e o propofol, a dexmedetomidina diminui significativamente a incidência de delirium nos pacientes adultos em ventilação mecânica na UTI, com melhora da capacidade de despertar do paciente, preservação do desempenho cognitivo e redução do risco de depressão respiratória. Desse modo, pesquisas futuras sobre as propriedades farmacológicas da dexmedetomidina podem ajudar a determinar se esta droga possui propriedades neuroprotetoras intrínsecas, sendo assim, tal descoberta facilitaria o desenvolvimento de análogos com menos efeitos colaterais cardiorrespiratórios, tendo em vista seu efeito hemodinâmico, com bradicardia e possível hipotensão associadas

Prevalência das principais complicações pós-operatórias em cirurgias cardíacas: uma revisão sistemática: Prevalence of major postoperative complications in cardiac surgeries: a systematic review

As complicações pós-operatórias em cirurgias cardíacas são comuns e contribuem para o aumento dos índices de morbidade e mortalidade. Objetivo: identificar em trabalhos da literatura as principais complicações no pós-operatório de cirurgias cardíacas. Material e Método: Revisão de literatura sobre as principais complicações no pós-operatório de cirurgia cardíaca. A busca foi realizada em outubro de 2022 nas fontes de dados: PubMed e Web of Science. Resultados: O processo de busca resultou em 2.744 documentos. Após primeira seleção 215 trabalhos tiveram os seus títulos e resumos analisados para uma triagem inicial. A amostra final foi de 04 estudos. As complicações da cirurgia cardíaca podem estar relacionadas a doenças pré-existentes. Forma identificadas como complicações distúrbios de sono, hepatopatia cardíaca pós-operatória, síndrome da apneia e hipopneia obstrutiva do sono (SAHOS) e arritmias. Conclusões: As complicações apresentaram prevalências diferentes nos estudos analisados e devem ser consideradas em mais estudos para melhor compreensão de fatores correlacionados auxiliando na sua prevenção e controle

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