Síndrome de Morgagni-Stewart-Morel: Morgagni-Stewart-Morel syndrome

Introdução: a síndrome de Morgagni Stewart Morel é uma entidade clínica rara. Sua principal característica é a hiperostose frontal interna. Além disso, conta com alterações endócrinas​ metabólicas e psiquiátricas. Pode estar acompanhada de obesidade, diabetes mellitus e hirsutismo. Possui maior prevalência na população feminina. Apresentação do caso: paciente do sexo feminino, 65 anos, obesa em menopausa há 12 anos. Relata em consulta queixa de cefaleia em aperto na região frontal há cerca de 6 anos. A mesma vem se intensificando gradativamente e há 01 semana a dor não é sanada mesmo com o uso de anti-inflamatórios ou analgésicos orais. Discussão: a síndrome de Morgagni-Stewart-Morel consiste em uma condição rara, caracterizada pela presença de Hiperostose Frontal Interna (HFI) associada a alterações metabólicas, psiquiátricas e endócrinas. Sua definição não é uniforme devido a diversidade de sintomas e a sua variabilidade em cada indivíduo. Possui incidência maior no sexo feminino e com idade acima de 50 anos, sua etiologia ainda é pouco conhecida. Algumas teorias buscam elucidar o tema como o aumento da leptina, desordem hormonal de andrógenos e há também defensores de uma síndrome genética, ligada ao X com penetrância variável. Conclusão: diante da raridade de casos da síndrome, o diagnóstico geralmente ocorre de modo incidental, por meio da correlação entre sintomatologia variada e investigação radiológica. Sua abordagem terapêutica é predominantemente sintomática, de modo a se optar por conduta cirúrgica em casos reservados

Avulsão da Espinha Ilíaca anterosuperior pós traumática : Post-traumatic anterosuperior Iliac Spine avulsion

Introdução: As lesões ósseas da pelve e quadril são raras, e ocorrem principalmente na faixa etária de 8 a 14 anos, e estão relacionadas à prática de atividades físicas de alto impacto e repetitivas. As fraturas por avulsão das espinhas ilíacas superior e inferior e tuberosidade isquiática tem maior incidência devido ao aumento da prática de desportos nessa faixa etária. Apresentação do caso: I.P.M, masculino, 17 anos de idade, procurou o serviço do Hospital Geral de Goiás (HGG), referindo dor iniciada há 30 dias na face anterior do quadril esquerdo, durante partida de futebol. Refere aumento da intensidade da dor, e ao exame físico possui equimose local, edema e dor em quadril esquerdo. Ao raio x apresentou fratura da espinha ilíaca ântero superior à esquerda. Discussão: Essa lesão geralmente ocorre como resultado da contração súbita, vigorosa ou repetitiva do músculo sartório e tensor da fascia lata. Os sintomas mais comumente relatados são dor intensa associada a “estalos” na hemipelve afetada, edema, limitação funcional ipsilateral e equimoses. O tratamento é preferencialmente conservador, durando, em média, de 6 a 8 semanas. Já a cirurgia, é indicada para casos em que há desvio de mais de três centímetros ou com lesão neurovascular associada. Conclusão: Seu tratamento adequado, feito precocemente, torna-se importante na prevenção de lesões permanentes e complicações futuras. Na maioria das vezes, o tratamento e conservador, excetuando-se os casos de desvio fragmentário superior a três centímetros

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