Psoríase: aspectos etiopatogênicos, métodos diagnósticos e condutas terapêuticas

A psoríase consiste em uma doença inflamatória crônica e autoimune caracterizada pelo aparecimento de placas eritemato-escamosas na superfície da pele, principalmente nos cotovelos, nos joelhos e no couro cabeludo, a qual afeta significativamente o bem-estar e a qualidade de vida dos portadores. Etiologicamente, sabe-se que a psoríase é multifatorial e está relacionada com fatores imunes, genéticos, ambientais, entre outros. Em virtude da sua variedade etiológica, a epidemiologia é variada e a incidência depende de diversos fatores. A patogênese se dá pela interação entre os linfócitos T e os queratinócitos da pele, resultando em uma proliferação exagerada dessas células. As manifestações clínicas decorrentes da psoríase são muito amplas e variam de paciente para paciente e conforme a apresentação e gravidade da doença. Contudo, a lesão clássica caracteriza-se como uma placa eritematoescamosa bem delimitada, podendo atingir qualquer parte da pele, o que diferencia os diversos tipos de psoríase existentes. No que tange ao diagnóstico, este é, frequentemente, clínico, baseado na história de evolução e características clínicas das lesões. Comumente, utiliza-se métodos para confirmação diagnóstica, como a curetagem metódica de Brocq e a biópsia da lesão. Ademais, escores de gravidade da doença são, usualmente, utilizados, como o PASI e o DLQI. O manejo terapêutico é imprescindível, a fim de evitar evolução do quadro e piora substancial na qualidade de vida. Inicialmente, o manejo pode ser realizado com terapias tópicas, como calcipotriol, agentes ceratolíticos, corticoides tópicos e etc. A fototerapia também é indicada, pelo seu benefício comprovado e, em casos graves, associa-se o uso de fármacos sistêmicos, como corticoides orais, agentes imunomoduladores e etc. Vale ressaltar que o uso de emolientes para a pele e a exposição solar controlada devem ser indicadas em associação à qualquer modalidade terapêutica

Uma revisão integrativa sobre a Colangite Biliar Primária

A colangite biliar primária, um novo nome para a cirrose biliar primária, é uma doença colestática de etiologia autoimune e representa a primeira causa de colestase intra-hepática. Caracteriza-se pela destruição de pequenos dutos biliares ligados à infiltração de linfócitos, com prevalência de 10 a 40 por 100.000 habitantes no mundo. Este estudo teve como objetivo refletir sobre novas informações a respeito da colangite biliar primária. Para isso, foi realizada uma revisão integrativa de literatura, selecionando artigos publicados nas bases de dados Medical Literature Analysis and Retrieval System Online e Literatura Latino-americana e do Caribe em Ciências da Saúde. A partir da análise qualitativa dos dados, obteve-se como conclusão as seguintes descobertas: A PBC é um problema de saúde raro e mal diagnosticado; não há conhecimento ainda sobre as razões da predominância dessa da CBP em mulheres, resposta à terapêutica, distribuição geográfica e mortalidade entre sexos; os casos dessa doença são assintomáticos; a qualidade de vida dos pacientes é comprometida com o agravamento dos casos, onde apresentam inicialmente sinais de prurido (20 a 70% dos casos) e fadiga (entre 50% a 78% dos pacientes); exames de biópsica hepática podem ser tranquilamente substituídos por testes não-invasivos, em análises de rotina de bioquímica hepática; a possiblidade de diagnosticar a PBC pode ser diagnosticada partindo de fatores biológicos exclusivos que indicam a presença de anticorpos anti-mitocondriais e uma elevação da fosfatase alcalina. No entanto é quase possível que o PBC seja soronegativo; a etiologia da CBP não sendo encontra clara, sendo o tratamento difícil; em caso de tratamento, utiliza-se mais ursodesoxicólico, ácido biliar hidrofílico natural que bloqueia a síntese hepática do colesterol, estimulando a síntese de ácidos biliares e restaurando o equilíbrio entre esses

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