A assistência do enfermeiro ao trabalho de parto em tempos de pandemia: The nurse’s support to women in labor during pandemic times

Introdução: A rápida propagação de um vírus desconhecido, o SARS-CoV-2, ocasionou o aumento na demanda dos cuidados sobrecarregando os hospitais, e principalmente os profissionais da enfermagem. O objetivo desta pesquisa foi abordar como o período pandêmico influenciou na assistência do enfermeiro ao trabalho de parto. Método: Foi realizada uma revisão sistemática com abordagem qualitativa de caráter exploratório. Resultado: Foi realizada uma análise entre os artigos selecionados com o intuito de identificar o que mais sobressaiu entre: ano, revista, local, predomínio de estudos de caráter unidisciplinar ou multidisciplinar e o método de estudo mais utilizado. Discussão: Após a análise dos estudos foi elaborado um quadro com os cuidados de enfermagem mais recorrentes entre os textos que se modificaram ao decorrer da pandemia. Emergiram-se cinco temáticas repetidas: Acompanhantes, visitas, separação do RN, EPIS’s gestantes, telessaúde. Conclusão: A pesquisa descreveu como a pandemia influenciou na atuação do enfermeiro e no cuidado para com as gestantes nas salas de parto. Identificou não apenas o lado da gestante durante todo o processo do parto, mas também na atuação do enfermeiro que pouco foi abordado nos artigos selecionados

Carcinoma adenóide cístico do pulmão : Adenoid cystic carcinoma of the lung

Introdução: O carcinoma adenóide cístico primário de pulmão é uma neoplasia torácica de crescimento lento e com malignidade de baixo grau. Representa 0,04 a 0,2% de todos os tumores pulmonares, sendo considerada uma neoplasia rara. Apresentação do caso: Paciente, sexo masculino, 49 anos de idade, foi admitido no Hospital Santa Casa de Misericórdia de Goiania, apresentando tosse persistente, dispneia, hemoptise e cerca de 4 episódios previos de pneumonia; negou comorbidades, etilismo e tabagismo, uso de medicamentos e alergias conhecidas. Discussão: O adenocarcinoma pulmonar possui como subtipo o carcinoma adenóide cístico. Anteriormente conhecido como cilindroma. Têm baixo grau de malignidade principalmente pelo seu lento crescimento e curso clínico estendido. Conclusão: Por se tratar de uma baixa malignidade, a sobrevida a longo prazo é satisfatoriamente prevista

Cisto cavum interpositum: Cavum interpositum cyst

Introdução: O velum interpositum (VI) é uma membrana no subaracnóideo formado por uma invaginação da pia-máter preenchido por líquido cefalorraquidiano (LCR). Sua formação ocorre durante o período embrionário e regridem posteriormente. A persistência dessa estrutura primitiva pode acarretar em sua dilatação, sendo denominado cavum veli interpositum (CVI) e, se maior que 10 mm em medida transversal axial, cisto cavum veli interpositum. Sua prevalência é maior em recém nascidos e prematuros. Apresentação do caso: paciente do sexo masculino, recém-nascido de 10 dias, foi admitido no Hospital Materno Infantil (HMI), por quadro de vômitos intermitentes, associado a febre de 39.5ºC. A mãe relata prematuridade de 31 semanas, trabalho de parto prolongado, cesariana e apresentação pélvica. RN teve um episódio convulsivo minutos antes da chegada à unidade. Nega outras queixas. A ressonância magnética destaca-se como exame padrão ouro, seguido da tomografia computadorizada de crânio. Discussão: Os cistos de CVI não apontam fisiopatologia e quadro clínico bem definidos, mas os conhecimentos acerca de sua localização são importantes para correlacionar sinais e sintomas neurológicos que condizem com efeito de massa, sendo um diagnóstico diferencial de lesões císticas intracranianas da linha média. A terapêutica ainda é restrita, mas há muitos relatos de casos em que a técnica de fenestração endoscópica minimamente invasiva foi preconizada para o tratamento dos cistos de CVI. Conclusão: Quanto ao prognóstico, em âmbito radiológico, estudos demonstram redução do cisto e do efeito de massa em imagem de ressonância magnética pós-operatória. E, apesar da resposta clínica ser dependente se os sintomas são decorrentes direta ou indiretamente do cisto, também demonstraram melhora nessa esfera

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

Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil: setting the baseline knowledge on the animal diversity in Brazil

The limited temporal completeness and taxonomic accuracy of species lists, made available in a traditional manner in scientific publications, has always represented a problem. These lists are invariably limited to a few taxonomic groups and do not represent up-to-date knowledge of all species and classifications. In this context, the Brazilian megadiverse fauna is no exception, and the Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil (CTFB) (http://fauna.jbrj.gov.br/), made public in 2015, represents a database on biodiversity anchored on a list of valid and expertly recognized scientific names of animals in Brazil. The CTFB is updated in near real time by a team of more than 800 specialists. By January 1, 2024, the CTFB compiled 133,691 nominal species, with 125,138 that were considered valid. Most of the valid species were arthropods (82.3%, with more than 102,000 species) and chordates (7.69%, with over 11,000 species). These taxa were followed by a cluster composed of Mollusca (3,567 species), Platyhelminthes (2,292 species), Annelida (1,833 species), and Nematoda (1,447 species). All remaining groups had less than 1,000 species reported in Brazil, with Cnidaria (831 species), Porifera (628 species), Rotifera (606 species), and Bryozoa (520 species) representing those with more than 500 species. Analysis of the CTFB database can facilitate and direct efforts towards the discovery of new species in Brazil, but it is also fundamental in providing the best available list of valid nominal species to users, including those in science, health, conservation efforts, and any initiative involving animals. The importance of the CTFB is evidenced by the elevated number of citations in the scientific literature in diverse areas of biology, law, anthropology, education, forensic science, and veterinary science, among others

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

Resumos concluídos - Saúde Coletiva

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