A ANGÚSTIA E O DESESPERO EM TEMPOS DE PANDEMIA: UMA ABORDAGEM A PARTIR DA FILOSOFIA EXISTENCIALISTA

O texto objetiva refletir o momento pandêmico na perspectiva da filosofia existencialista, com recorte em dois conceitos, a saber, o desespero e a angústia. Não há a intenção de aprofundamento nos sentidos filosóficos que esses conceitos foram tratados ao longo da contemporaneidade, mas em pensá-los como lentes para ver alguns sentimentos vividos durante o distanciamento social decretado em função da Pandemia de COVID-19. A argumentação tem por base uma pesquisa qualitativa bibliográfica, centrada nos autores da filosofia como Kierkegaard, Nietzsche e Heidegger e alguns interlocutores. O horizonte do percurso reflexivo é uma possível colaboração na compreensão das tarefas humanas de ser em seus momentos históricos, mais especificamente do ano 2020

Síndrome de Torsades de Pointes: análise de casos: Torsades de Pointes Syndrome: case analysis

A Síndrome de Torsades de Pointes (TdP) é uma taquiarritmia ventricular polimórfica de pacientes com um intervalo QT longo congênito ou induzido por fármacos, cujo eletrocardiograma possui aspecto de “torção das pontas” e os sinais e sintomas característicos são síncope, palpitação ou mesmo evolução para fibrilação ventricular e morte súbita. O sexo mais frequentemente acometido é o feminino, o diagnóstico se baseia no eletrocardiograma e o tratamento preconizado é o sulfato de magnésio (MgSO4) intravenoso, a correção dos distúrbios eletrolíticos, principalmente a hipocalemia e o tratamento da causa base, na TdP farmacoinduzida. O objetivo do estudo é analisar os casos de Síndrome de Torsades de Pointes em pacientes com alterações do intervalo QT no eletrocardiograma. Trata-se de uma revisão bibliográfica integrativa, do tipo quantitativa, que utilizou as plataformas do PubMed, SciELO e Cochrane Library como bases de dados para seleção dos artigos, todos na língua inglesa. Foram utilizadas literaturas publicadas com recorte temporal de 2017 a 2022. De acordo com as literaturas analisadas, conclui-se que a TdP é uma taquiarritmia ventricular polimórfica com um mau prognóstico se não tratada precocemente com o MgSO4 intravenoso e, por ter diversas etiologias, é primordial que o diagnóstico preciso seja estabelecido de forma rápida, devido ao alto índice de mortalidade. Pacientes portadores da síndrome do QT longo congênita, bradicardia sinusal e bloqueio atrioventricular de 1º grau possuem predisposição para o desenvolvimento de TdP. Observa-se escassez na literatura a respeito das formas adequadas de prevenção da TdP, já que muitos pacientes que participam das triagens, muitas das vezes inefetivas, adquirem a síndrome após o uso de drogas que a predispõem, com prolongamento do intervalo QT, ou não sabem que possuem uma SQTL pré-existente, obrigatória para o desenvolvimento da TdP

Manifestações psiquiátricas na reumatologia: uma revisão sistemática / Psychiatric manifestations in rheumatology: a systematic review

Doenças reumatológicas, são doenças crônicas que geralmente apresentam múltiplas causas. São representadas principalmente pela artrite reumatoide e lúpus eritematoso sistêmico. Sabe-se, no entanto, que existe uma ligação entre os processos autoimunes subjacentes às doenças reumáticas e aos transtornos mentais. O objetivo desta revisão foi avaliar as manifestações psiquiátricas em pacientes com condições reumatológicas. Uma busca sistemática na literatura foi realizada, nos portais BIREME e PubMed de estudos publicados nos últimos 10 anos. A busca foi realizada utilizando descritores em português e seus correspondentes em inglês: “artrite reumatoide”, “lúpus eritematoso sistêmico”, “esclerose sistêmica” e “síndrome de Sjögren” e “manifestações psiquiátricas”. Os artigos que foram incluídos após leitura na íntegra, tiveram seus dados coletados em instrumento padronizado e elaborado antes do início da busca. foram identificados e adicionados através da estratégia de busca 14 artigos. Ansiedade, depressão, incapacidade cognitiva e insônia estão entre as manifestações psiquiátricas mais prevalentes. A frequente presença de manifestações psiquiátricas na reumatologia acende um alerta entre os profissionais para priorizar a qualidade de vida de seus pacientes, reduzindo suas limitações

Síndrome de Allgrove e amiotrofia: uma associação rara

A Síndrome de Allgrove é uma doença rara hereditária, causada por mutações no gene AAAS, que possui uma tríade clássica de sintomas caracterizada por alacrimia, acalasia e insuficiência adrenal. Além da tríade, sinais neurológicos como disfunção autonômica, microcefalia, disfunção cognitiva ou demência leve, doença do neurônio motor/amiotrofia e outros podem ser mencionados em até 70% dos casos. Nessa perspectiva, o objetivo desse trabalho é a realização de um estudo observacional e exploratório sobre os artigos publicados nos últimos 5 anos sobre associação rara entre a síndrome de allgrove e amiotrofia, uma vez que essa é uma comorbidade rara da síndrome. Dos 140 resultados obtidos na pesquisa, apenas 9 abordaram de forma objetiva sobre o tema, sendo utilizados na confecção do estudo. Segundo a literatura, a amiotrofia é uma comorbidade rara da síndrome de Allgrove, que possui grande relevância devido ao seu curso rápido e progressivo

Sepse: avaliação da qualidade do atendimento em setor de urgência e emergência: Sepsis: assessment of the quality of emergency and emergency care

A Sepse corresponde à presença de uma disfunção orgânica fatal provocada por uma resposta anormal do hospedeiro a um processo infeccioso, que pode progredir para um choque séptico. No decorrer dessa pesquisa, cuja metodologia foi a revisão integrativa de literatura, foram utilizados artigos científicos publicados em periódicos nacionais entre os anos de 2015 e 2022, retirados da base de dados Medline e Lilacs, sendo buscados a partir dos descritores: “Sepse”, “Qualidade do atendimento” e “Urgência e Emergência”. Com o objetivo de analisar a efetividade das ações de cuidados de Enfermagem aplicadas ao sepse adulto, a partir da análise de dados reunidos nesta revisão integrativa, foi possível concluir que a implantação de protocolos para o tratamento resultou em melhorias significativas nos indicadores de qualidade nos cuidados com a sepse, a exemplo da melhoria do fluxo e de atenção aos pacientes e redução da mortalidade nos setores de urgência e emergência

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

NEOTROPICAL ALIEN MAMMALS: a data set of occurrence and abundance of alien mammals in the Neotropics

Biological invasion is one of the main threats to native biodiversity. For a species to become invasive, it must be voluntarily or involuntarily introduced by humans into a nonnative habitat. Mammals were among first taxa to be introduced worldwide for game, meat, and labor, yet the number of species introduced in the Neotropics remains unknown. In this data set, we make available occurrence and abundance data on mammal species that (1) transposed a geographical barrier and (2) were voluntarily or involuntarily introduced by humans into the Neotropics. Our data set is composed of 73,738 historical and current georeferenced records on alien mammal species of which around 96% correspond to occurrence data on 77 species belonging to eight orders and 26 families. Data cover 26 continental countries in the Neotropics, ranging from Mexico and its frontier regions (southern Florida and coastal-central Florida in the southeast United States) to Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay, and the 13 countries of Caribbean islands. Our data set also includes neotropical species (e.g., Callithrix sp., Myocastor coypus, Nasua nasua) considered alien in particular areas of Neotropics. The most numerous species in terms of records are from Bos sp. (n = 37,782), Sus scrofa (n = 6,730), and Canis familiaris (n = 10,084); 17 species were represented by only one record (e.g., Syncerus caffer, Cervus timorensis, Cervus unicolor, Canis latrans). Primates have the highest number of species in the data set (n = 20 species), partly because of uncertainties regarding taxonomic identification of the genera Callithrix, which includes the species Callithrix aurita, Callithrix flaviceps, Callithrix geoffroyi, Callithrix jacchus, Callithrix kuhlii, Callithrix penicillata, and their hybrids. This unique data set will be a valuable source of information on invasion risk assessments, biodiversity redistribution and conservation-related research. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications. We also request that researchers and teachers inform us on how they are using the data