Hydrodynamic Model Ensembles for Climate Change Projections in Estuarine Regions

In the current context of climate change, understanding the effects of the changing conditions on estuaries is of utmost importance to protect populations and ecosystems. Given the diversity of impacts depending on the region, there is a need for local and dedicated studies to understand and mitigate the risks. Numerical models can provide forecasts of extreme floods and sea-level rise (SLR). However, they can present inaccuracies. In this work, the ensemble technique was applied to improve the numerical modeling forecasting for estuaries by considering scenarios of extreme river flow discharges (EFDs) and SLR scenarios for 2050 and 2100. The simulations were performed for two different estuarine regions in northern Portugal, and the superensemble was constructed with the results of two different numerical models. The results differed per estuary, highlighting the importance of a local approach. For the Douro estuary dynamics, the results showed that for the EFD, the effects of the SLR were not noticeable, indicating that, in this estuary, the river component was more important than the maritime component. In contrast, the Minho estuary dynamics were found to be affected by the SLR along the whole estuarine region, indicating a maritime influence and a worsening of the flood conditions for future scenarios

EsCo-Ensembles : ensembles de modelos hidrodinámicos aplicados en áreas estuarinas y costeras

Ponencia presentada en: XII Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Santiago de Compostela entre el 19 y el 21 de octubre de 2022.[EN]Numerical models are essential tools for simulating the hydromorphodynamics of aquatic systems, making it possible to anticipate and predict the effects of anthropogenic interventions, extreme events and climatic changes, and promoting effective and integrated coastal management. However, the results of the models present uncertainties related to errors and inaccuracies in the analysis of the results and in the initial and forcing conditions. Given the need to have accurate forecasts, it is crucial to implement new solutions to avoid such errors. The main objective of the EsCo-Ensembles project is to apply the ensemble technique to improve forecasts in estuarine areas. Two numerical models were chosen to represent the hydromorphodynamics of two Portuguese estuaries considering various historical scenarios. The models’ results were combined using a weighted average, showing that the best forecast results were obtained for ensembles built with techniques that consider the predictive capacities of the individual models. The ensemble technique will be applied to predict future states associated with predicted sea level rise and extreme situations. Preliminary results show an aggravation of the flood level associated with extreme events in the Duero estuary due to the configuration of the mouth, but with little effect of the sea level rise. However, in the Miño estuary, a clear effect of the sea level rise along the estuary has been observed, with a reduction in velocities and increased flood areas.[ES]Los modelos numéricos son herramientas imprescindibles para simular la hidromorfodinámica de los sistemas acuáticos, permitiendo anticipar y prever los efectos de intervenciones antropogénicas, eventos extremos y alteraciones climáticas, y promoviendo una gestión costera eficaz e integrada. Sin embargo, los resultados de los modelos presentan incertidumbres relacionadas con errores e imprecisiones en el análisis de los resultados y en las condiciones iniciales y de forzamiento. Dada la necesidad de tener pronósticos precisos, es crucial implementar nuevas soluciones para evitar tales errores. El principal objetivo del proyecto EsCo-Ensembles es aplicar la técnica de ensembles para mejorar las previsiones en zonas estuarinas. Se escogieron dos modelos numéricos que simularon la hidromorfodinámica de dos estuarios portugueses considerando diversas condiciones históricas. Los resultados de los modelos se combinaron utilizando una media ponderada, demostrando que los mejores resultados de previsión se obtuvieron para ensembles construidos con técnicas que consideran las capacidades predictivas de los modelos individuales. La técnica de ensembles será aplicada para prever estados futuros asociados con la elevación del nivel del mar prevista y situaciones extremas. Resultados preliminares demuestran un agravamiento del nivel de inundación asociado con eventos extremos en el estuario del Duero debido a la configuración de la desembocadura, pero con poco efecto de la subida del mar. Sin embargo, en el estuario del Miño se ha observado un efecto claro de la subida del nivel del mar a lo largo del estuario, disminuyendo las velocidades y aumentando las zonas de inundación.Esta investigación fue financiada por el Fondo Estratégico UIDB/04423/2020 y UIDP/04423/2020 a través de fondos nacionales de la FCT—Fundação para a Ciência e a Tecnologia y del Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER). También ha sido bastosfinanciado por el proyecto EsCo-Ensembles (PTDC/ECIEGC/30877/2017), FCT, NORTE 2020, Portugal 2020 y la UE (FEDER)

Choosing Wisely Portugal – Escolhas Criteriosas em Saúde

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Adenoma pleomórfico da glândula submandibular: Pleomorphic adenoma of the submandibular gland

Introdução: O Adenoma Pleomórfico é o mais comum dentre os tumores benignos, desenvolvendo-se em áreas de tecido glandular, apesar de ser uma importante patologia glandular salivar, o acometimento da glândula submandibular não é o mais prevalente, e sim o da glândula parótida, o que acaba por negligenciar tal manifestação. Apresentação do Caso: Paciente com 38 anos, sexo feminino, melanoderma, procurou o serviço de otorrinolaringologia devido aparecimento de nódulo em região cervical há cerca de 04 anos, associado à limitação de movimento, com prejuízo estético há 02 meses. Nega dor. Ao exame físico local, evidenciou-se lesão nodular de consistência firme, unilocular.  À análise histológica, evidenciou ausência de sinais de malignidade. Discussão: O Adenoma Pleomórfico tem crescimento lento, normalmente, perceptível previamente à consulta médica, de anos a meses, apresentando-se de forma muito semelhante a uma linfonodomegalia cervical, indolor e de consistência firme, podendo se manifestar em todas as idades, com predominância entre os 40 e 50 anos, sendo a excisão cirúrgica com margem de segurança seu tratamento de referência, na maioria das vezes, com um excelente prognóstico e baixo índice de recidivas. Conclusão: A evolução lenta é determinante para a percepção atrasada da lesão em questão, e consequentemente, para a necessidade de excisão cirúrgica, para que se tenha um bom prognóstico, além do aumento nas chances de malignização do tumor, o que torna necessário que haja uma maior exploração do tema ao longo da graduação médica, a fim de repercutir na otimização do diagnóstico e tratamento em níveis de saúde menos avançados e mais acessíveis à população em geral

Síndrome de Stickler: Stickler's Syndrome

INTRODUÇÃO: A Síndrome Stickler é uma colagenopatia, rara, hereditária e caráter autossômica dominante, sua incidência é de 1/7500 nascimentos. APRESENTAÇÃO CASO: GPS, sexo masculino, 5 anos, admitido no Hospital das Clínicas de Goiânia, portador de miopia importante e fissura palatina desde o nascimento, queixava-se de baixa acuidade visual há 3meses. Durante a inspeção, foram evidenciados face plana, maxilar curto, olhos proeminentes e pregas epicantais. DISCUSSÃO: A síndrome é caracterizada por um artro-oftalmopatia, ou seja, anormalidades esqueléticas, anomalias orofaciais, perda auditiva, osteoartrite prematura, perda neuro-sensorial,fenda palatina, miopatia grave e cegueira. É classificada de acordo com a mutação em Tipo I, II e III. CONCLUSÃO: Por se tratar de uma síndrome genética rara, é de difícil diagnóstico, necessita de uma análise fenotípica, um quadro clínico favorável e história familiar. Não existe um tratamento curativo. Portanto, quanto mais precoce seu diagnóstico, a intervenção será mais rápida e melhor será o prognóstico

SARS-CoV-2 introductions and early dynamics of the epidemic in Portugal

Genomic surveillance of SARS-CoV-2 in Portugal was rapidly implemented by the National Institute of Health in the early stages of the COVID-19 epidemic, in collaboration with more than 50 laboratories distributed nationwide. Methods By applying recent phylodynamic models that allow integration of individual-based travel history, we reconstructed and characterized the spatio-temporal dynamics of SARSCoV-2 introductions and early dissemination in Portugal. Results We detected at least 277 independent SARS-CoV-2 introductions, mostly from European countries (namely the United Kingdom, Spain, France, Italy, and Switzerland), which were consistent with the countries with the highest connectivity with Portugal. Although most introductions were estimated to have occurred during early March 2020, it is likely that SARS-CoV-2 was silently circulating in Portugal throughout February, before the first cases were confirmed. Conclusions Here we conclude that the earlier implementation of measures could have minimized the number of introductions and subsequent virus expansion in Portugal. This study lays the foundation for genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Portugal, and highlights the need for systematic and geographically-representative genomic surveillance.We gratefully acknowledge to Sara Hill and Nuno Faria (University of Oxford) and Joshua Quick and Nick Loman (University of Birmingham) for kindly providing us with the initial sets of Artic Network primers for NGS; Rafael Mamede (MRamirez team, IMM, Lisbon) for developing and sharing a bioinformatics script for sequence curation (https://github.com/rfm-targa/BioinfUtils); Philippe Lemey (KU Leuven) for providing guidance on the implementation of the phylodynamic models; Joshua L. Cherry (National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health) for providing guidance with the subsampling strategies; and all authors, originating and submitting laboratories who have contributed genome data on GISAID (https://www.gisaid.org/) on which part of this research is based. The opinions expressed in this article are those of the authors and do not reflect the view of the National Institutes of Health, the Department of Health and Human Services, or the United States government. This study is co-funded by Fundação para a Ciência e Tecnologia and Agência de Investigação Clínica e Inovação Biomédica (234_596874175) on behalf of the Research 4 COVID-19 call. Some infrastructural resources used in this study come from the GenomePT project (POCI-01-0145-FEDER-022184), supported by COMPETE 2020 - Operational Programme for Competitiveness and Internationalisation (POCI), Lisboa Portugal Regional Operational Programme (Lisboa2020), Algarve Portugal Regional Operational Programme (CRESC Algarve2020), under the PORTUGAL 2020 Partnership Agreement, through the European Regional Development Fund (ERDF), and by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).info:eu-repo/semantics/publishedVersio