Efeitos e aplicabilidade da terapia espelho na neurorreabilitação - revisão de literatura / Effects and applicability of mirror therapy in neurorehabilitation - literature review

Introdução: A Terapia Espelho (TE) foi originalmente desenvolvida na década de 90, pelo neurocientista indiano Ramachandran. A técnica utiliza um espelho posicionado no plano médio sagital, entre o membro afetado e o membro saudável, fornecendo feedback visual do membro saudável e gerando a sensação de dois membros móveis, como se o membro afetado estivesse realizando movimentos saudáveis no hemicampo negligenciado. Isso resulta na excitabilidade corticoespinhal e das áreas somatossensoriais, contribuindo para a recuperação motora. Objetivo: Identificar a aplicabilidade e os efeitos da Terapia Espelho como recurso da reabilitação neurológica.   Materiais e métodos: Trata-se de uma revisão de literatura, onde as bases de dados utilizadas foram Pedro, SciELO, PubMed e Lilacs, no período de Setembro de 2017 a Outubro de 2018. Utilizou-se como estratégia de pesquisa, nas bases de dados, a combinação dos descritores de acordo com o idioma. Além disso, foi realizada a busca manual na lista de referências dos artigos apresentados. Os estudos foram submetidos a uma avaliação da qualidade metodológica, utilizando-se a escala PeDro. Resultados: Foram encontrados 62 artigos, porém apenas 9 foram analisados. Eram compostos por amostras de indivíduos com diagnóstico de dor fantasma por amputação, Paralisia Cerebral (PC), lesão traumática cerebral ou Acidente Vascular Cerebral (AVC) em suas fases aguda, subaguda e crônica. Os instrumentos de avaliação variaram entre os estudos, assim como o modo de execução, a frequência e a duração do tratamento. Conclusão: A TE é benéfica para a recuperação motora de membros superiores e inferiores, função sensório-motora e para a diminuição da dor. Porém, a literatura voltada para o modo de execução da TE é muito escassa e existem muitas controvérsias em relação ao protocolo utilizado, tornando-se necessária a realização de novos estudos com maior número amostral, de modo que possam obter resultados mais significativos e amplos

Dupla tarefa na doença de Parkinson: uma revisão de literatura / Dual tasks in Parkinson’s disease: a literature review

A Doença de Parkinson (DP) consiste em um transtorno neurodegenerativo crônico, causado pela degeneração de neurônios que sintetizam o neurotransmissor dopamina na região do cérebro denominada de núcleos da base, na área mais conhecida como substância negra, resultando na redução da quantidade de dopamina na região do corpo estriado, outra área cerebral.  O objetivo do presente trabalho consistiu em observar, através de uma revisão de literatura, os efeitos e os benefícios da dupla tarefa na doença de Parkinson. O formato escolhido foi o bases de dados SciELO (Scientific Electronic Library Online), Lilacs (Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde) e PEDro (Bade de Dados em Evidências em Fisioterapia)., de uma revisão da literatura, com artigos dos últimos cinco anos provenientes das nos idiomas português, espanhol e inglês com ênfase nos seguintes descritores: Dupla Tarefa; Parkinson; Reabilitação; Fisioterapia. Os resultados destacaram melhorias em torno dos sintomas cognitivos e motores, favorecendo o equilíbrio, a marcha, desenvolvimento de habilidades de automatização, transferência de aprendizado, tempo de caminhada, diminuição do fenômeno de congelamento e atenuando significativamente o risco de quedas, de maneira que o paciente da DP tenha melhorias significativas acerca de sua qualidade de vida. Com o advento da fisioterapia no enfrentamento da Doença de Parkinson, as abordagens terapêuticas com ênfase na dupla tarefa contribuem de forma ímpar na reabilitação desses indivíduos

Estrategias de manejo agropecuario en escenarios de sequía

Las condiciones hídricas actuales en los partidos que conforman la región sudeste de Buenos Aires (Balcarce, Benito Juárez, Gral. Pueyrredon, Gral. Alvarado, La Madrid, Laprida, Lobería, Necochea, Olavarría, Tandil) son preocupantes. Desde abril de este año, excepto en julio, se han registrado lluvias mensuales menores a las que normalmente ocurren en todos los partidos. En particular, las precipitaciones de septiembre fueron extremadamente bajas (80% menores que lo que normalmente ocurre, en promedio de todos los partidos) y esta situación no ha ocurrido en los últimos 50 años en Balcarce, ni en los últimos 10 a 12 años para el resto de los partidos (excepto en Olavarría y Gral. Pueyrredon que presentaron lluvias similares a las de septiembre de este año, en el año 2015).EEA BalcarceFil: Lewczuk Nuria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Echarte, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Puricelli, Marino. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Urcola, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Montoya, Marina Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Faberi, Ariel Jesús. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Panaggio, Néstor Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Gianelli, Valeria Rosana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Alonso, María Ángeles. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Divita, Ignacio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Mondino, Eduardo Ariel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Thougnon Islas, Andrea Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Tulli, María Celia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Sainz Rozas, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Abbate, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Cabral Farías, Carlos Alejando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Echarte, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Bonelli, Lucas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Edwards Molina, Juan Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Recavarren, Paulo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Leaden, Kevin. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Cicore, Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Burges, Julio Cesar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Cantón, Germán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Borracci, Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Borracci, Sebastián Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Otamendi; Argentina.Fil: Cambareri, Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Sallesses, Leonardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Gyenge, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Fernández, María Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Agra, Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina

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

Prevalence, associated factors and outcomes of pressure injuries in adult intensive care unit patients: the DecubICUs study

Funder: European Society of Intensive Care Medicine; doi: http://dx.doi.org/10.13039/501100013347Funder: Flemish Society for Critical Care NursesAbstract: Purpose: Intensive care unit (ICU) patients are particularly susceptible to developing pressure injuries. Epidemiologic data is however unavailable. We aimed to provide an international picture of the extent of pressure injuries and factors associated with ICU-acquired pressure injuries in adult ICU patients. Methods: International 1-day point-prevalence study; follow-up for outcome assessment until hospital discharge (maximum 12 weeks). Factors associated with ICU-acquired pressure injury and hospital mortality were assessed by generalised linear mixed-effects regression analysis. Results: Data from 13,254 patients in 1117 ICUs (90 countries) revealed 6747 pressure injuries; 3997 (59.2%) were ICU-acquired. Overall prevalence was 26.6% (95% confidence interval [CI] 25.9–27.3). ICU-acquired prevalence was 16.2% (95% CI 15.6–16.8). Sacrum (37%) and heels (19.5%) were most affected. Factors independently associated with ICU-acquired pressure injuries were older age, male sex, being underweight, emergency surgery, higher Simplified Acute Physiology Score II, Braden score 3 days, comorbidities (chronic obstructive pulmonary disease, immunodeficiency), organ support (renal replacement, mechanical ventilation on ICU admission), and being in a low or lower-middle income-economy. Gradually increasing associations with mortality were identified for increasing severity of pressure injury: stage I (odds ratio [OR] 1.5; 95% CI 1.2–1.8), stage II (OR 1.6; 95% CI 1.4–1.9), and stage III or worse (OR 2.8; 95% CI 2.3–3.3). Conclusion: Pressure injuries are common in adult ICU patients. ICU-acquired pressure injuries are associated with mainly intrinsic factors and mortality. Optimal care standards, increased awareness, appropriate resource allocation, and further research into optimal prevention are pivotal to tackle this important patient safety threat