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QUALIDADE DE VIDA DE MULHERES COM EXCESSO DE PESO
Objetivos: Identificar características sociodemográficas e clínicas de mulheres com excesso de peso e descrever a associação entre qualidade de vida e estado nutricional Método: estudo transversal, com 82 mulheres de ambulatório público, na Bahia. Utilizou-se formulários sociodemográfico e clínico, o SF-36, a estatística descritiva, o teste de Kruskal Wallis e significância estatística de 5%. Resultados: A maioria era negra (92,7%), tinha de 40 a 59 anos (85,4%), companheiro (51,2%), até o ensino médio (61,0%), trabalho remunerado (52,4%) e renda mensal ≤ 3 salários-mínimos (86,6%). Tinha obesidade grau I 34,1% e III 31,7% e duas comorbidades 32,9%. Os domínios dor, estado geral de saúde e vitalidade foram mais comprometidos, com medianas de 51, 52, e 55, respectivamente. Mulheres com obesidade III apresentaram pior qualidade de vida nos domínios capacidade funcional, aspectos físicos e dor (p≤0,05). Conclusão: O excesso de peso afeta a qualidade de vida, especialmente, em mulheres com obesidade III.Descritores: Qualidade de Vida. Sobrepeso. Obesidade. Mulheres. Saúde da Mulher
PSICOLÓGICO PRENATAL COMO POSIBILIDAD DE ATENCIÓN INTEGRAL A LA SALUD MATERNA: UNA REVISIÓN INTEGRADORA DE LA LITERATURA
A gestação é um período de grandes transformações, com mudanças não somente no corpo da mulher, mas também alterações no âmbito psíquico, familiar e social, com a possibilidade ainda do desenvolvimento de transtornos. No que diz respeito aos aspectos psíquicos, ao longo do tempo foi dada pouca ou nenhuma importância, considerando o modelo biomédico vigente. Diante deste cenário, o pré-natal psicológico surge para complementar o pré-natal tradicional, voltando-se ainda mais para a humanização durante o processo de gestação, do parto e na parentalidade. Nesse sentido, este estudo tem por objetivo analisar como o pré-natal psicológico pode ser uma estratégia de cuidado integral à saúde materna. A metodologia da presente pesquisa consiste em uma Revisão Integrativa da Literatura (RIL). As bases de dados utilizadas foram Scientific Electronic Library Online (SCIELO), Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS) e Periódicos Eletrônicos de Psicologia (PePSIC). Foram utilizados os seguintes descritores: “pré-natal psicológico”, “psicologia e gravidez” e “transtornos psicológicos na gravidez”. Os resultados mostram o PNP como uma possibilidade de cuidado integral à saúde materna, visto que se estabelece como um programa de caráter preventivo em relação aos transtornos psicológicos decorrentes do ciclo gravídico puerperal, principalmente em relação à Depressão pós-parto e complementar ao pré-natal tradicional.Pregnancy is a period of great transformations, with changes not only in the woman's body, but also changes in the psychological, family, and social aspects, with the possibility of developing disorders. Concerning psychic aspects, over time a little or no importance was given, considering the current biomedical model. In view of this scenario, the psychological prenatal care appears to complement the traditional prenatal care, turning even more to humanization during the process of pregnancy, childbirth and parenthood. In this sense, this study aims to analyze how psychological prenatal care can be an integral care strategy for maternal health. The methodology of this research consists of an Integrative Literature Review. The databases used were Scientific Electronic Library Online (SCIELO), Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACS) and Electronic Psychology Journals (PePSIC). The following descriptors were used: “psychological prenatal care”, “psychology and pregnancy” and “psychological disorders in pregnancy”. The results show the PNP (Psychological Prenatal Care) a possibility of integral care to the maternal health, as it is established as a preventive program in relation to psychological disorders resulting from the pregnancy-puerperium cycle, especially in regard to postpartum Depression, and complementary to the traditional prenatal care.El embarazo es um poeriodo de gran transformaciones, com cambios no solo em el cuerpo de la mujer, pero tambíen alteraciones em el siquico, familiar y social com la posibilidad aún del desarollo de transtornos. Com respecto a los aspectos síquicos al largo del tiempo, fue dada poca o ninguna importacia, considerando el modelo biomedico em vigencia. Delante de esto, el Pre-Natal Sicologico (PNP) surge para complementar el pre-natal tradicional volviéndose aún más para la humanización durante el proceso del embarazo, del parto y em la parentalidad. En este sentido, este estudio tiene por objetivo analizar como el pre-natal sicológico puede ser uma estrategia de cuidado integral a la salud maternal. La metodologia de la presente pesquisa consiste en uma Revisión Integrativa de Literatura (RIL). Las bases de datos utilizadas fueron Scientific Eletronic Library Online (SCIELO), Literatura Latino- Americana y del Caribe en Ciencias de la Salud (LILACS) y Periodicos Eletronicos de Sicologia (PePSIC). Fueron usados los seguintes descritores “pre-natal sicologico”, “scologia y embarazo”, “transtornos sicologico en el embarazo”. Los resultados mostran el PNP como una posibilidad de cuidado integral de la salud maternal, em vista que se estabelece como um programa de carater preventivo em relación a los transtornos sicologicos por cuenta del siclo del embarazo pulperal, principalmente em relación a la depresion después del parto, y en complementación al pre-natal tradicional
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
Estimulação cerebral profunda na Doença de Parkinson: evidências de estudos de longa duração
A Doença de Parkinson (DP) é uma condição neurodegenerativa crônica que afeta principalmente idosos, mas pode ocorrer em adultos jovens. É a segunda doença neurodegenerativa mais comum, após o Alzheimer. A DP afeta 1% dos indivíduos acima de 60 anos em países industrializados. Sua causa envolve fatores genéticos e ambientais, como exposição a pesticidas e envelhecimento. A Estimulação Cerebral Profunda (DBS) é um tratamento que simula lesões cerebrais, melhorando sintomas motores e não motores. O presente estudo tem como objetivo analisar evidências de estudos sobre a eficácia da DBS no tratamento da DP. Trata-se de uma revisão sistemática de estudos quantitativos que utiliza as bases de dados PubMed (Medline), Cochrane Library e Scientific Electronic Library Online (SciELO) para selecionar artigos científicos. Os estudos incluídos abrangem o período de 2013 a 2023 e estão em inglês, abordando a DBS no tratamento da DP. A DBS melhora diversos sintomas motores e não motores, resultando em uma melhor qualidade de vida para os pacientes. Tais benefícios são sustentados mesmo em estágios avançados da Doença de Parkinson, a qual consiste em fornecer pulsos de corrente elétrica a áreas cerebrais profundas através de eletrodos implantados cirurgicamente, geralmente quando a terapia medicamentosa já não é eficaz. Em um estudo com 82 pacientes, a terapia com DBS resultou em uma redução de ± 52% nos sintomas motores do UPDRS sob medicação antes da cirurgia. A melhora nos sintomas motores com a estimulação, em comparação com a ausência de estimulação e medicação, foi de ± 61% no primeiro ano e ± 39% de 8 a 15 anos após a cirurgia (antes da reprogramação). A medicação foi reduzida em ± 55% após 1 ano e ± 44% após 8 a 15 anos, com a maioria dos pacientes mostrando melhorias após a reprogramação. De acordo com as literaturas analisadas, a DBS é uma terapia eficaz para a DP. Enfatiza-se a importância da inovação contínua e dos novos estudos para explorar as facetas não investigadas desse campo. Com a abordagem dos aspectos clínicos, cirúrgicos, tecnológicos e científicos, destacam-se os benefícios, limitações e desafios a serem superados. Ademais, inovações tecnológicas na DBS, como a estimulação direcional, adaptativa e a telemedicina estão sendo exploradas. Em suma, este artigo fornece evidências sobre os benefícios da DBS na DP, ressaltando a necessidade de pesquisas adicionais para otimizar tal intervenção terapêutica e melhorar a qualidade de vida dos pacientes
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