Avaliação dos serviços de transporte urbano prestados por um aplicativo nas cidades de Cuiabá e Várzea Grande-MT através do método servqual / Evaluation of urban transport services provided by an application in the cities of Cuiabá and Várzea Grande-MT through the servqual method

No cenário atual, onde o Marketing 4.0 evidência as mudanças no comportamento e hábito dos consumidores, consequentes das crescentes evoluções tecnológicas, oriundas da Indústria 4.0, tem impulsionado as empresas a se tornarem capazes de combinar dimensões digitais e físicas. Inseridas nesse contexto tem-se as pesquisas de satisfação que são estratégias para uma gestão de dados, tornando-se indispensáveis para a tomada de decisões dos gestores. A utilização de métodos e ferramentas que propiciem resultados com base nos dados coletados através de pesquisas é indicada para uma melhor análise do cenário competitivo. Os métodos e ferramentas podem ser utilizados de forma individual, o que propiciará resultados distintos através da utilização da mesma base de dados. Nesse sentido, o presente artigo tem como objetivo mensurar através do método Servqual, o nível de satisfação dos usuários de Cuiabá e Várzea Grande - MT, em relação aos serviços prestados a partir da utilização de um aplicativo de transporte urbano. Os dados de acordo com o método Servqual demostrou de maneira geral que as 5 dimensões alcançaram um nível onde os usuários se encontram em uma zona de indiferença, demostrando que o serviço está sendo oferecido de maneira em que ainda não puderam fidelizar o cliente. 

Colecistite Aguda: aspectos clínicos e manejo terapêutico: Acute Cholecystitis: clinical aspects and therapeutic management

A Colecistite aguda (CA) é uma patologia que gera estase da bile, isquemia, edema da parede da vesícula e gangrena, devido ao esvaziamento inadequado da vesícula biliar. Quanto à epidemiologia, a CA está entre os principais diagnósticos gastrointestinais nos atendimentos emergenciais e possuem maior prevalência em mulheres e em pessoas com fatores de risco, como obesidade, doença hepática, exposição hormonal e diabetes. Quanto às manifestações clínicas, a doença apresenta dor abdominal como principal sintoma, mas também pode estar associada à febre, náuseas e vômitos. Sua identificação depende de uma anamnese minuciosa, um exame físico bem detalhado e exames complementares. No que tange ao diagnóstico clínico, sensibilidade e defesa abdominal à palpação, presença de massa abdominal e sinal de Murphy presente, são essenciais para identificação da patologia. Para diagnóstico definitivo, lança-se mão da Colecistografia, Ultrassom (US), Tomografia Computadorizada (TC) e a Ressonância Nuclear Magnética (RNM), fornecendo mais detalhes com melhor acurácia para, juntamente com os dados clínicos, obter o diagnóstico. Já a abordagem terapêutica, apresenta-se através do manejo farmacológico e cirúrgico. Na abordagem farmacológica, lança-se mão da hidratação, analgesia e antibioticoterapia. A abordagem cirúrgica utiliza a colecistectomia laparoscópica (CL) como escolha principal para um tratamento seguro e eficaz, reservando a laparotomia como alternativa para os casos em que a CL tem fatores impedindo sua execução

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