ENFERMAGEM BRASILEIRA NO COMBATE À INFODEMIA DURANTE A PANDEMIA DA COVID-19

Objetivo: a partir de publicaciones en el sitio web del Consejo Federal de Enfermería, analizar el léxico relacionado con la temática de la “Lucha contra la infodemia durante la pandemia del Covid-19”.Método: investigación cualitativa del tipo documental, cuyas fuentes primarias fueron reportajes y noticias divulgadas en el sitio web del Consejo Federal de Enfermería durante la Semana de la Enfermería de 2020. Los datos se procesaron en el software IRAMUTEQ®. Por medio de la Clasificación Jerárquica Descendente, se identificó el léxico más frecuente de la clase que trata la temática investigada, y dicho léxico se procesó a partir de una nube de palabras.Resultado: el término que se identificó con más frecuencia fue “desinformação”(“desinformación”).Conclusión: el exceso de información durante la pandemia ha causado desinformación,puesto que muchos de los contenidos que circulan en las redes sociales son datos imprecisos o falsos, que dificultan el acceso a las informaciones legítimas que precisan tanto la población como los profesionales de la salud en el momento actual de la pandemia.Objective: to analyze, from publications on the Federal Nursing Council website, the lexicon related to the theme of “Fighting the infodemic during the Covid-19 pandemic”.Method: a qualitative research of the documentary type, whose primary sources were reports and news published on the Federal Nursing Council website during the 2020 Nursing Week. Data was processed in the IRAMUTEQ® software. By means of the Descending Hierarchical Classification, the most frequent lexicon of the class that deals with the investigated theme was identified and it was processed from the word cloud.Result: the most frequent term identified was “desinformação” (“disinformation”).Conclusion: excess of information during the pandemic has caused disinformation, since many of the contents that circulate on social networks are inaccurate or false data, which hinders access to the legitimate information that the population and health professionals need at the current moment of the pandemic.Objetivo: analisar, a partir de publicações do site do Conselho Federal de Enfermagem, os léxicos que mantêm relação com a temática “Combate à infodemia durante a pandemia da Covid-19”.Método: pesquisa qualitativa do tipo documental, cujas fontes primárias foram reportagens e notícias divulgadas no site do Conselho Federal de Enfermagem durante a Semana de Enfermagem de 2020. Os dados foram processados pelo software IRAMUTEQ®. Por meio da Classificação Hierárquica Descendente, identificou-se o léxico mais frequente da classe que trata a temática investigada e este foi processado a partir da nuvem de palavras.Resultado: o léxico mais frequente identificado foi “desinformação”.Conclusão: o excesso de informação durante a pandemia tem causado desinformação, já que muitos dos conteúdos que circulam pelas redes sociais são dados imprecisos ou falsos, que dificultam o acesso às informações legítimas que a população e os profissionais de saúde precisam no atual momento da pandemia

Qualidade de vida de indivíduos com HIV: revisão integrativa / Quality of living of individuals with HIV integration review

 A qualidade de  vida de pacientes vivendo com HIV/AIDS é essencial, tendo em vista o caso específico dos adolescentes é ainda mais importante porque o jovem além de lidar com a resistência e a aceitação da doença, deve também enfrentar os conflitos da puberdade.O presente trabalho tem como objetivo realizar uma revisão integrativa em relação a qualidade de vida dos pacientes com HIV. Trata-se de um estudo de revisão integrativa realizado no período de 2016 a 2017, utilizando-se o banco de dados Medline e Lilacs. Apesar do impacto da infecção pelo HIV/AIDS na saúde psicológica e nas relações sociais dos indivíduos infectados, assim como no domínio físico, o uso da TARV provocou consequências positivas na saúde psicológica, proporcionando a desconstrução da ideia de morte advinda ao diagnóstico de portador do HIV/AIDS e a construção de melhores perspectivas de vida. A adesão ao tratamento em HIV/AIDS está relacionada a um aumento da sobrevida e de sua qualidade. Porém deve-se respeitar a posição pessoal do portador para fazer ou não o tratamento

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

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

Produção e caracterização de pão de forma glúten-free, formulado com farinha de arroz preto, inulina e enzima transglutaminase microbiana / Production and characterization of the gluten-free form formulated with black rice flour, inulin and microbian transglutaminase enzyme

O presente trabalho teve como objetivo desenvolver pão de forma livre de glúten, visando a ampliação do uso da farinha de arroz preto com a substituição total da farinha de trigo na formulação desse produto, bem como avaliar os parâmetros físicos e físico-químicos das formulações desenvolvidas. Foi utilizado um planejamento fatorial 2², com 4 pontos fatoriais e 3 pontos centrais, totalizando 7 experimentos, cujas variáveis independentes foram: teor de enzima transglutaminase microbiana (1,0 a 1,5%) e tempo de fermentação (60 a 100 min),  e as variáveis respostas foram: volume específico, acidez, pH, perfil de textura, teor de água, atividade de água e cor. As duas melhores formulações de pães foram caracterizadas com relação a lipídeos, cinzas, açúcares redutores, açúcares totais e composição mineral. As respostas firmeza e acidez geraram modelos significativos. As melhores formulações foram a F2 e F5, com maior teor de enzima e menor tempo de fermentação. A adição da enzima transglutaminase microbiana contribuiu para a diminuição da firmeza dos pães, enquanto que o tempo de fermentação elevado ocasionou no aumento da acidez. Os pães desenvolvidos na pesquisa apresentaram perfil físico químico e nutricional adequados para comercialização e valores próximos a produtos semelhantes encontrados no mercado.  

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2008

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq