A dependência química e malefícios causados pelos cigarros eletrônicos: uma revisão de literatura: Chemical dependence and harmfulness caused by electronic cigarettes: a literature review

Os cigarros eletrônicos (CE), inseridos no mercado em 2004, surgiram como alternativa para substituição do tabagismo convencional. São dispositivos eletrônicos mantidos por bateria, com uma solução líquida aerossolizada que contêm produtos químicos, como nicotina, glicerol, propilenoglicol, agentes aromatizantes e corantes. Cigarros eletrônicos (CE) têm sido considerados por jovens e adultos, uma nova forma de lazer e ainda, uma alternativa para substituição dos cigarros convencionais e, por conta disso, têm chamado a atenção de diversas indústrias para sua fabricação. O uso crônico do cigarro está diretamente associado ao surgimento de diversas doenças pulmonares e cardiovasculares, além de representar um fator de risco para os cânceres de boca, esôfago, laringe e pâncreas. Devido aos seus efeitos deletérios à saúde, o tabagismo se tornou um grande problema de saúde pública, sendo responsável direta ou indiretamente por muitas mortes por ano. O objetivo desse estudo foi analisar a dependência química e os malefícios causados pelo uso de cigarros eletrônicos. Os resultados mostram que as condições fisiologias do indivíduo usuário de cigarro eletrônico podem ser prejudicadas. Observou-se que, embora haja um número bem significativo de estudos sobre essa relação, poucas análises clínicas foram realizadas

Dependência psicológica de Benzodiazepínicos: Psychological dependence on Benzodiazepines

O crescente aumento do seu uso no começo do século XXI, os ansiolíticos vêm se tornando a “porta de fuga” para nova e também velha geração. Geração essa, que cada vez mais vem sendo consumida por distúrbios de ansiedade, insônia e quadros depressivos de forma exponencial. (Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto – 2019). Este trabalho, avalia o uso e possível dependência psicológica dos benzodiazepínicos, a partir de um levantamento bibliográfico de forma sistemática de pesquisas dentro da literatura científica acerca do assunto.&nbsp

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

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2007

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2008

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq