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

Cirurgia dermatológica e procedimentos cosmiátricos na gestação – Revisão sistemática

Considerações especiais são necessárias antes de qualquer procedimento cirúrgico durante a gravidez. Os cirurgiões dermatológicos devem considerar a melhor abordagem paraminimizar os riscos e prestar o cuidado ideal para mãe e feto.Tratamentos não emergenciais devem ser adiados até o término da gestação. Quando a cirurgia for necessária, é prudente a utilização de drogas e técnicas bem documentadas na literatura especializada

Histopatologia do saco herniário das hérnias inguinais: a importância do conhecimento morfológico sacular

O conteúdo do saco herniário sempre foi motivo de preocupação por parte do cirurgião, embora a estrutura de sua parede seja ainda pouco estudada e conhecida. O objetivo do trabalho é avaliar a influência de sexo, cor, idade, região do saco herniário, lado da hérnia, largura, comprimento e espessura da amostra peritoneal na presença de fibras musculares lisas (FML) na parede do saco herniário inguinal. Pretende-se também descrever a histologia dos sacos herniários e apresentar algumas teorias sobre a origem das FML, além de destacar a importância do conhecimento da estrutura sacular na identificação de condições patológicas encobertas e certificar o uso do próprio saco como instrumento de reforço nas correções cirúrgicas. Amostras de 252 sacos herniários obtidos no tratamento operatório de hérnias inguinais indiretas, diretas, recidivadas e encarceradas foram encaminhadas para o estudo histopatológico, e foram coradas por Hematoxilina-Eosina (HE) e tricrômico de Gomori para a identificação de FML. Estas estiveram presentes em 67,9% das amostras, e ocorreram de modo significativo nas hérnias indiretas e recidivadas, quando comparadas com as diretas e encarceradas. Em relação às variáveis estudadas, os pacientes que apresentaram FML não diferiram significativamente daqueles em que as mesmas não foram observadas. Quando presentes, as FML muitas vezes estavam associadas com vasos sangüíneos espessos, sugerindo a origem à partir da camada média do vaso e podem representar um reforço tecidual em resposta ao trauma mecânico ou a outros fatores da patogênese da hérnia. Foi observado também que o saco herniário pode sediar vários processos patológicos que atingem o peritônio parietal, como a endometriose, inflamações específicas e processos hiperplásicos ou mesmo neoplásicos, inclusive podendo constituir, em alguns casos, a primeira evidência de neoplasias