Pregnancy, acquired immunodeficiency virus and covid-19: challenges in prenatal care / Gestação, Vírus Da Imunodeficiência Adquirida (HIV) e covid-19: desafios na assistência ao pré-natal

Objetivo: evidenciar os desafios existentes durante o pré-natal em mulheres grávidas soropositivas para o Vírus da Imunodeficiência Adquirida durante um período pandêmico. Método: Trata-se de uma pesquisa quantitativa exploratória de caráter descritivo, utilizando-se de levantamento de dados através de entrevistas em campo com 19 gestantes com Vírus da Imunodeficiência Adquirida de um serviço de assistência especializada, entre julho de 2021 e julho de 2022. Resultados: apontaram dificuldades para agendar consultas, realizar exames e acesso aos resultados, dificuldades para conseguir transporte devido a distância da unidade de infectologia e dificuldade para agendar consultas na unidade básica de saúde. Conclusão: o serviço de assistência especializada realizou a reorganização da assistência para diminuir os desafios presentes, que foram dificuldade de acesso a unidade, marcação e acesso a resultado de exames pré-natal.

A vulnerabilidade de agentes comunitários de saúde frente ao risco biológico

Os objetivos foram identificar as exposições ocupacionais a material biológico entre agentes comunitários de saúde; caracterizar os modos de exposição, as secreções orgânicas e as circunstâncias envolvidas; descrever as condutas adotadas e verificar a participação desses trabalhadores em capacitações sobre risco biológico e biossegurança. Estudo transversal descritivo. Participaram 80 agentes dos 89 integrantes de equipes de saúde da família de um distrito sanitário do município de Goiânia. Resultados: 23 (28,8%) referiram exposição ocupacional, 10 (43,5%) citaram mais de uma exposição. A maioria envolveu saliva em pele íntegra ou em mucosa. Menos da metade deles referiu participação em capacitações abordando risco biológico e biossegurança. Agentes comunitários de saúde foram expostos a material biológico e, predominantemente, não estavam preparados. Políticas públicas direcionadas a estes trabalhadores devem contemplar claramente o risco biológico e seu controle para direcionar estratégias, conferir proteção trabalhista e garantir a incorporação desta temática na formação desse grupo

Meio ambiente e a sua propagação da COVID-19 / Environment and its spread of COVID-19

É importante observar a relação do meio ambiente com algumas doenças. Segundo a Organização Mundial da Saúde, o surgimento de doenças com fatores ambientais pode estar associado com a invasão humana em áreas selvagens, gerando o aumento de contato entre as espécies e o consequente transbordamento de patógenos que habitavam exclusivamente na vida selvagem para animais domésticos e seres humanos, sendo essa uma das explicações da propagação do SARS (Síndrome Aguda Respiratória Grave) e do vírus causador da COVID-19 (coronavírus disease - 2019), cujo os morcegos são os prováveis reservatórios. Tendo em vista o cenário atual, o Programa Outra Estação da Rádio UFMG Educativa, vinculado a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), realizou uma entrevista com vários professores, os quais explicam a associação do meio ambiente com o surgimento de zoonoses que podem atingir proporções globais, como a pandemia da COVID-19. Atividades como caça e garimpo de mineração são exemplos de interferências no meio ambiente que propiciam o contato de diferentes vírus de origem animal com a espécie humana, resultando nas zoonoses. Nesse ínterim, podemos destacar a importância de políticas e ações ambientais que sejam voltadas para a prevenção de doenças zoonóticas, as quais impactam significativamente na saúde das pessoas e na economia dos países afetados, minimizando seus impactos. 

Satisfação docente e a valorização profissional na instituição da Universidade Federal Rural da Amazônia - Campus de Parauapebas – Pará – Brasil / Teacher satisfaction and professional appreciation at the institution of the Federal Rural University of the Amazon - Campus de Parauapebas - Pará – Brazil

Este trabalho teve como objetivo principal apresentar dois modelos probabilísticos via regressão logística múltipla, que represente a satisfação do docente em relação a sua valorização profissional dentro da instituição da Universidade Federal Rural da Amazônia - Campus de Parauapebas, e a respeito de sua remuneração salarial no sistema federal de ensino. Para tanto, utilizou-se as técnicas estatísticas de análise descritiva para descrever as variáveis utilizadas no modelo e a regressão logística múltipla. A partir do resultado da análise descritiva, constatou-se que as variáveis: condições de trabalho e apoio institucional apresentaram relevantes informações acerca do modelo para a valorização profissional, por consequência, compuseram o modelo, e que as variáveis infraestrutura do Campus e seu relacionamento com colegas e superiores no seu trabalho, apresentaram relevantes informações para o modelo com variável resposta remuneração salarial. Além disso, a partir da técnica de regressão logística conclui-se que, quem estar satisfeito com o apoio da instituição e com as condições de trabalho, tem maiores probabilidades de estar satisfeito com sua valorização profissional dentro da UFRA, e também que os servidores satisfeitos com a infraestrutura do campus (salas de aulas, laboratórios, gabinetes, entre outros) e com seu relacionamento com colegas e superiores, apresentam maiores probabilidades de estarem satisfeitos com a remuneração do magistério superior

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