HIV-1 Subtipo F no Brasil: Características moleculares, patogênese, importância na dispersão da epidemia e geração dos recombinantes BF do vírus / HIV-1 Subtype F in Brazil: Molecular characteristics, pathogenesis, importance in the spread of the epidemic and generation of BF recombinants of the vírus

 Introdução: O presente estudo objetivou avaliar o papel do HIV-1 subtipo F na epidemia de Aids no Brasil, na patogênese da doença e origem dos recombinantes BF. Métodos: Realizou-se uma pesquisa bibliográfica nos bancos de dados do Pubmed e Scielo, com a finalidade de avaliar os artigos relacionados com a epidemiologia molecular do HIV-1 subtipo F no país. Revisão bibliográfica: A primeira identificação do subtipo F, no Brasil, aconteceu em quatro amostras coletadas entre 1989-1990, entretanto, o primeiro estudo sobre a história evolucionária desse subtipo estimou que o início desta epidemia ocorreu no início da década de 1980. Alguns estudos relacionam a presença do subtipo F com a transmissão heterossexual e na demonstração que o mesmo possuía mais mutações relacionadas à alguns antirretrovirais, como para Inibidores de Protease (IPs). Além disso, outros trabalhos relacionam a presença deste subtipo a alguns grupos epidemiológicos e à menor carga viral e maior contagem de células T CD4+. Conclusão: Assim, revela-se a importância da epidemiologia e caracterização molecular destas variantes para um melhor entendimento da sua dinâmica na epidemia brasileira do HIV-1 e na ampliação do conhecimento quanto às suas peculiaridades genéticas que podem interferir nas suas patogêneses, transmissões, respostas à terapia antirretroviral e a vacinas.    

Libras no atendimento a pessoa surda no serviço de odontologia: uma revisão de literatura / Freedonms in service to the deaf person in the dentistry service: a literature review

Introdução: A surdez compreende a perda total ou parcial da percepção normal dos sons. Na antiguidade era considerada algo discriminador, pessoas surdas eram vistas como doentes merecedoras de pena e vítimas da incompreensão da sociedade. Objetivo: discutir a importância da língua brasileira de sinais (LIBRAS) no atendimento a pessoas surdas nos serviços de odontologia. Metodologia: este trabalho é uma revisão integrativa da literatura. Procurou explorar a língua brasileira de sinais no atendimento a pessoas surdas por profissionais da Odontologia. A pesquisa foi baseada no levantamento de artigos científicos publicados entre os anos 2009 e 2019 nas bases dados on line Literatura Latino Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS), Scientific Electronic Library Online (SciELO) e Periódicos Capes. Resultados e Discussão: Os resultados dessa pesquisa demonstraram uma deficiência na literatura a respeito do assunto abordado, tendo em vista a existência de poucas publicações sobre esta temática, Conclusão: A partir dessa revisão de literatura foi possível observar a necessidade do conhecimento da linguagem de sinais pelos profissionais da Odontologia, permitindo que este público tenha acesso a um atendimento mais completo e eficaz, garantindo assim, a manutenção da saúde bucal desses pacientes. 

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