Efeitos adversos decorrentes do uso de anti-hipertensivos em pacientes de um ambulatório de atenção primária na cidade de Salvador- Bahia / Adverse effects arising from the use of anti-hypertensive in patients in a primary attention ambulatory in the city of Salvador-Bahia

A hipertensão arterial sistêmica é uma condição clínica crônica com alta prevalência. O tratamento farmacológico pode causar efeitos adversos (EAs) nos pacientes. O objetivo desse trabalho foi investigar os EAs em hipertensos tratados farmacologicamente. Trata-se de um estudo observacional transversal, descritivo, realizado em um ambulatório em Salvador-Bahia. Dos 57 pacientes, 75,4% (43) eram do sexo feminino e 52,6 % (30) são negros. As médias de idade, Pressão Arterial Sistólica (PAS), Pressão Arterial Diastólica (PAD) e do número de anti-hipertensivos (AHs) foram, respectivamente 63,7 (dp=11,4), 132,1 (dp=16,01), 81,7 (dp=14,1) e 2,2 (dp=0,9). Não houve diferença entre os sexos quanto ao número de EAs (p=0,827) e entre idade e EAs (p=0,999). Houve associação entre o número de EAs e o número de AHs utilizados (p=0,001) e entre a PAS e EAs (p=0,007). Fraqueza foi o EA mais relatado por pacientes que usavam combinação com mais de dois AHs em relação às combinações com menos de dois AHs (p=0,008). O uso de hidroclorotiazida (HCT) e atenolol combinados a outros AHs esteve mais associado à tontura em relação as combinações que incluíam apenas um ou nenhum desses dois fármacos (p=0,010). Nas combinações que continham HCT e anlodipino houve mais relatos de cefaleia (p=0,045), tontura (p=0,004), fraqueza (p=0,001) e náuseas (p=0,045) em comparação com combinações que continham apenas um ou nenhum desses dois AHs. O uso de HCT combinada com outros AHs mostrou associação com os relatos de fraqueza (p=0,041) e tontura (p=0,012), quando comparada às combinações sem esse medicamento

Ações educativas: dieta, atividade física e suas possíveis influências sobre a pressão arterial / Educational actions: diet, physical activity and its possible influences on a blood pressure

A Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS) é uma doença crônica e multifatorial, cujo diagnóstico é firmado quando há aumento constante e reprodutível dos níveis da pressão arterial (PA). Estudos comprovam que a prática de atividades físicas auxilia na redução dos valores da PA. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi investigar o possível impacto de ações educativas em saúde, com ênfase em orientações voltadas à dieta e a atividade física, sobre os níveis pressóricos em pacientes com diagnóstico de HAS, tratados farmacologicamente. Foi realizada uma coorte prospectiva, de caráter quantitativo, desenvolvida em um ambulatório de atenção primária no município de Salvador – BA. Dentre os 108 pacientes da amostra, 77,8% eram do sexo feminino, com mediana de idade de 65 anos, em sua maioria aposentados com renda de até um salário mínimo. Aos serem questionados sobre a mudança do estilo de vida (MEV), 71,3% referiram não achar importante a prática de dieta com pouca gordura e 63% negaram a importância da dieta hipossódica no controle dos níveis pressóricos. Questionados sobre a prática de atividade física, 57% referiram ser sedentários. Os resultados obtidos apontam para a necessidade de programas que apliquem ações educativas, uma vez que podem auxiliar na mudança do estilo de vida dos pacientes, agindo sinergicamente para o controle pressórico dos indivíduos hipertensos tratados farmacologicamente.   

Avaliação da não adesão ao tratamento farmacológico da hipertensão arterial sistêmica em uma população de Salvador-BA / Evaluation of non-adhesion to the pharmacological treatment of systemic arterial hypertension in a population of Salvador-BA

Objetivos: Avaliar a não adesão ao tratamento farmacológico da Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS), identificando sua prevalência e fatores associados, bem como comparar os níveis pressóricos de pacientes apresentando adesão e não adesão. Métodos: Trata-se de um estudo de corte transversal, observacional, realizado entre maio e agosto de 2018, com amostra composta por 71 indivíduos hipertensos tratados farmacologicamente, atendidos em um ambulatório de Atenção Primária na cidade de Salvador-BA. Avaliou-se nesses pacientes a não adesão ao tratamento da HAS com o Teste Morisky-Green (TMG) e realizou-se aferições de pressão arterial (PA). Dados sociodemográficos e fatores acerca da não adesão foram avaliados através de questionários estruturados. Ademais, para o estudo quantitativo, os dados foram tabulados e utilizadas frequências absolutas e percentuais, média e mediana. Quando possível, foi aplicado o Teste Qui-Quadrado de Pearson considerando significância estatística se p<0,05. Resultados: 54,9% da população foi considerada não aderente ao tratamento pelo TMG. Não houve significância estatística entre adesão e não adesão dentro dos estratos das categorias sociodemográficas sexo, cor e renda.  As médias dos níveis pressóricos de pacientes aderentes e não aderentes foram similares. Entre os pacientes sem adesão, 43,6% não relatou nenhum motivo específico para a não adesão, 30,8% disse não ter dinheiro e 28,2%, ter dificuldade de obter a medicação na Unidade Básica de Saúde (UBS). A Questão relacionada ao esquecimento foi a mais respondida no TMG, mencionada por 87,2%. Conclusões: A prevalência da não adesão foi superior à da adesão. Não houve associação entre adesão e sexo, cor ou renda. As médias dos níveis pressóricos de pacientes aderentes e não aderentes foram similares. O esquecimento do uso da medicação foi evidenciado como importante causa associada à não utilização do medicamento.

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