Rare diagnosis of Ebstein anomaly in an adult patient in Northern Rio de Janeiro

Ebstein anomaly is the fourth most frequent cyanotic heart disease in the neonatal period, and its clinical course is slow compared to other diseases, which in turn results in late diagnosis of this condition. We present a case of a 37-year-old man who complained of palpitation for about 5 years, twice a week, at rest, with prolonged duration and low systemic output. Auscultation revealed irregular heart rhythm characterized by extrasystoles with a tricuspid systolic murmur grade 5+/6 and worsening on inspiration. Clinical spectrum is variable and depends on the severity of defects and associated anatomical changes. In patients who have reached adulthood, symptoms usually present as progressive cyanosis, exercise intolerance, right heart failure, and arrhythmias. In Brazil, identification of this congenital disease usually occurs in a more adult phase, affecting the prognosis and survival of patients

Anais do 2º Encontro de Iniciação Científica da Unila "Resultados em debate"

Anais do II Encontro de Iniciação Científica da Unila. Unila-PTI, Foz do Iguaçu, Estado do Paraná, 03 e 04 de julho de 2013O Programa de Bolsas de Iniciação Científica da Unila (Probic) e o Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic), da Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná (FA), incentivam e promovem a capacitação de estudantes de graduação para produzir conhecimento científico sob responsabilidade de um professor orientador. Na atividade, o orientador tem papel central em direcionar o desenvolvimento das atitudes críticas e habilidades do estudante à missão da Universidade. Neste processo, a iniciação científica tem a missão de aperfeiçoar a formação acadêmica e profissional de estudantes, que são introduzidos nos diferentes campos do saber pelas disciplinas e projetos de pesquisa docente para serem capacitados a refletir, formular e testar hipóteses, resolver problemas e situações colocadas, tanto pela simples curiosidade humana de conhecer quanto pela necessidade social de transformar. Constitui-se na formulação de questionamentos, na aprendizagem da elaboração do objeto de pesquisa, escolha dos referenciais epistemológicos e metodológicos, busca de informações, sistematização da argumentação e produção de conhecimento. Dada a importância dos projetos de pesquisa, propôs-se a realização do II Encontro de Iniciação Científica da UNILA como um espaço institucional de avaliação e exposição pública dos projetos de iniciativa docente, promovendo uma discussão sobre as necessidades de pesquisa e as dificuldades de desenvolvê-las concomitante à construção da universidade, de modo a registrar sugestões de docentes e estudantes.Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA) e Parque Tecnológico de Itaipu (PTI

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 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