Septic shock in older people: a prospective cohort study

Abstract\ud \ud Background\ud Septic shock is the first cause of death in Intensive Care Units. Despite experimental data showing increased inflammatory response of aged animals following infection, the current accepted hypothesis claims that aged patients are immunocompromised, when compared to young individuals.\ud \ud \ud Results\ud Here, we describe a prospective cohort study designed to analyze the immune profile of this population.\ud \ud \ud Conclusion\ud Older people are as immunocompetent as the young individual, regarding the cytokines, chemokines and growth factors response to devastating infection

Parâmetros populacionais da raça ovina Santa Inês no Brasil

O objetivo deste trabalho foi avaliar a estrutura populacional de ovinos da raça Santa Inês criados no Brasil. Foram utilizados dados de pedigree de 13.216 animais, pertencentes a 53 rebanhos de oito estados brasileiros, nascidos no período de 1976 a 2010. O programa Endog foi utilizado para análise do pedigree e estimação dos parâmetros populacionais. Do total de animais estudados, 80,86% apresentaram pedigree na primeira ascendência, 73,78% na segunda e 67,75% na terceira. O número máximo de gerações conhecidas foi de 19, e a média de gerações equivalentes foi de 4,67. A média do intervalo de gerações foi de 3,22±1,77 anos. O tamanho efetivo da população apresentou média de 172,5 animais. O número de animais fundadores foi 829, mas o número efetivo de fundadores foi apenas 50. Os 17 principais ancestrais explicaram 50% da variabilidade genética total. O coeficiente médio de relação foi de 3,87% e o de endogamia, de 6,92%. Apesar do satisfatório coeficiente médio de endogamia nas últimas gerações, este coeficiente requer monitoramento por sua proximidade do limite recomendável. O fluxo de genes entre os rebanhos é o principal fator para o aumento do tamanho efetivo e a manutenção da variabilidade genética da raça Santa Inês

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