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

Bioética, assistência médica e justiça social

O Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro garante o acesso universal e integral aos serviços de saúde. Entretanto, na prática, o SUS não tem permitido que os cidadãos desfrutem de uma assistência com equidade, reforçando a dificuldade de se atingir a justiça social em uma sociedade tão desigual e injusta como a brasileira. A ética propõe a equidade como base para resolver as distorções na distribuição da saúde, possibilitando o acesso universal. Este artigo tem como objetivo precípuo discutir como a bioética pode auxiliar para que haja maior equidade na assistência médica em nosso país

Educação em serviço: estratégia para a administração segura de medicamentos

A insegurança no sistema de medicação é um problema de saúde pública que além dos danos à saúde do paciente, gera prejuízo econômico por custos desnecessários, visto que os erros são evitáveis. Este estudo objetiva descrever a experiência do desenvolvimento de uma oficina de educação permanente para a segurança na administração de medicamentos. Trata-se de um relato de experiência realizado em um hospital universitário do interior do Rio Grande do Norte. O público-alvo foi a equipe de enfermagem composta por 32 colaboradores. A ação educativa utilizou como base pedagógica a Teoria da Problematização. Como resultado, os participantes identificaram três categorias referentes aos problemas e apontaram quatro categorias de soluções/ barreira de segurança. Em relação à palavra síntese, as mesmas foram agrupadas, posteriormente, em três categorias conforme seu sentido denotativo. Conclui-se que a ação educativa proporcionou momentos de reflexão acerca das práticas assistenciais e gerenciamento de seus riscos, além de tornar os participantes sujeitos ativos na busca de soluções das problemáticas. Ademais, recomenda-se, a partir dessa experiência, a educação permanente como estratégia fomentadora de práticas seguras baseadas em evidências científicas e boas condutas

Proceso de enfermería aplicada a un paciente con el síndrome de Marfan asociado a la aneurisma aórtica

Trata-se de um caso clínico que teve como objetivo traçar diagnósticos, intervenções e resultados de enfermagem em um paciente com Síndrome de Marfan internado na unidade de terapia intensiva no pós-operatório de correção de aneurisma de aorta. Foi desenvolvido em um Hospital Universitário, localizado no município de Natal-Brasil, em abril de 2011. Entre os principais diagnósticos de enfermagem identificados, destaca-se: Débito Cardíaco Diminuído; Risco de Infecção; Dor Aguda; Risco de Glicemia Instável; Integridade da Pele Prejudicada e Ansiedade. Percebeu-se que a aplicação do processo de enfermagem neste paciente contribuiu para delimitar o campo de atuação específico da enfermagem, bem como identificar os cuidados prioritários, contribuindo para uma melhoria na qualidade da assistência.Se trata del caso clínico que tuvo como objetivo describir diagnósticos, intervenciones y resultados de enfermería en un paciente con el Síndrome de Marfan internado en la unidad de terapia intensiva en el posoperatório de corrección de aneurisma de aorta. Fue desarrollado en el hospital Universitário, localizado en el municipio de Natal-Brasil, en abril de 2011. Entre los principales diagnósticos de enfermería identificados, se destacan: Débito Cardíaco Disminuido; Riesgo de Infección; Dolor Aguda; Riesgo de Glucemia Inestable; Integridad de la Piel Afectada y Ansiedad. Se percibió que la aplicación del proceso de enfermería en este paciente contribuyó para delimitar el campo de actuación específico de la enfermería, así como identificar los cuidados prioritarios, contribyendo para una mejoria en la calidad de la asistencia.It is a clinical case which aimed to trace diagnostics, interventions and results in a patient with Marfan Syndrome hospitalized in the intensive care unit after surgery for aneurysm of the aorta. This study was developed in a University Hospital located in Natal- Brazil, in April 2011. Among the main nursing diagnoses identified, there are: Decreased Cardiac Output; Risk of Infection; Acute Pain; Risk of Unstable Blood Glucose, Impaired Skin Integrity and Anxiety. It was noticed that the application of the nursing process in this patient helped to define the specific field of the nursing work as well as to identify the main care, contributing to an improvement in quality of support