O feto portador de restrição do crescimento fetal intra-uterino evolui sem alcançar o seu potencial genético de crescimento. Destacando, que o Crescimento Intra-Uterino Restrito (CIUR) condiz a um complexo heterogêneo, caracterizado pela maioria ser de fetos biologicamente pequenos, mas não se encaixam na condição patológica, a qual urge por monitoramento. Neste contexto, pode estar ou não relacionado a inúmeras doenças a qual necessitam ser diagnosticadas. O objetivo deste estudo foi analisar os fatores relacionados na etiologia e das complicações da restrição do crescimento intra-uterino. As informações existentes na literatura evidenciam a existência de vários desencadeantes nesta ocorrência, a qual abordam a associação de fatores maternos, placentários e fetais. Os distintos grupos possivelmente podem coexistir de modo simultâneo, sendo parte destes passíveis de prevenção.

Objective: The objective of this article is to conduct a comprehensive review of recent advances in understanding the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD) and innovations in its management, emphasizing how these developments can inform more effective therapeutic strategies. Initially, this study explores contemporary findings related to the molecular and cellular mechanisms contributing to AD pathology, including the aggregation of beta-amyloid and tau, neural inflammation, synaptic dysfunction, as well as the impact of genetic and environmental factors. Theoretical Framework: Alzheimer's disease (AD) presents itself as a growing challenge for global public health, given its rising prevalence and the significant impact on the affected individuals, their families, and the healthcare systems. Method: A systematic review was conducted using major scientific databases to collect relevant articles on recent advances in the understanding and management of Alzheimer's disease, from pathogenesis to treatment. Specific keywords were used to identify studies addressing new findings and interdisciplinary therapeutic strategies. This enabled the synthesis of effective approaches and the identification of research gaps, supporting evidence-based clinical practices. Results and Discussion: Recent research has identified novel genetic markers linked to Alzheimer's disease, enhancing early diagnosis. Studies have also demonstrated the efficacy of integrated cognitive therapies in slowing disease progression. Additionally, new pharmacological treatments targeting amyloid plaques have shown promise in clinical trials. However, challenges in uniform treatment efficacy across diverse populations highlight the need for tailored therapeutic approaches.

OBJETIVO: Mapear e analisar as evidências científicas sobre as aplicações de Large Language Models (LLMs) na avaliação psiquiátrica forense e na tomada de decisão médico-legal, identificando potenciais usos em triagem, análise de informações clínicas e periciais, elaboração de pareceres, apoio diagnóstico, predição de riscos, bem como limitações, implicações éticas e desafios relacionados à sua utilização em contextos forenses. MÉTODOS: Revisão de escopo realizada em 2026, conduzida conforme as recomendações do JBI e do PRISMA-ScR. Utilizou-se a estratégia PCC, sendo P: indivíduos submetidos a avaliações psiquiátricas ou psicológicas forenses, profissionais periciais e usuários de sistemas de apoio à decisão; C: aplicações de Large Language Models na avaliação psiquiátrica forense e na tomada de decisão médico-legal; C: psiquiatria forense, psicologia forense, perícias judiciais e demais contextos médico-legais. A pergunta norteadora foi: “Quais evidências científicas descrevem as aplicações de Large Language Models na avaliação psiquiátrica forense e na tomada de decisão médico-legal, e quais lacunas são identificadas na literatura?”. Foram incluídos estudos completos publicados nos últimos cinco anos, em todos os idiomas e relacionados ao uso de LLMs em contextos forenses. Excluíram-se estudos sem relação com inteligência artificial generativa, psiquiatria forense ou tomada de decisão médico-legal. RESULTADOS E DISCUSSÃO: Foram incluídos 14 estudos. As evidências demonstraram que os LLMs apresentam potencial para organizar grandes volumes de informações clínicas, apoiar hipóteses diagnósticas, analisar documentos periciais, identificar padrões psicopatológicos e auxiliar avaliações de risco. Em alguns cenários, os modelos alcançaram desempenho comparável ao de especialistas na identificação de transtornos psiquiátricos e avaliação de risco suicida. Contudo, também foram identificadas limitações relevantes, incluindo alucinações informacionais, vieses algorítmicos, instabilidade das respostas, dificuldades de interpretação probabilística e riscos relacionados à simulação sintomática assistida por IA. Além disso, persistem preocupações quanto à transparência, explicabilidade, validade pericial e segurança jurídica das decisões apoiadas por esses sistemas. CONCLUSÃO: Os LLMs apresentam potencial significativo como ferramentas assistivas na psiquiatria forense, mas sua utilização deve permanecer subordinada ao julgamento especializado, exigindo validação científica contínua, supervisão humana, governança ética e protocolos específicos para garantir confiabilidade, transparência e proteção dos direitos dos indivíduos avaliados.

O canabidiol tem ocupado posição crescente no debate da saúde coletiva brasileira, sobretudo em função das controvérsias regulatórias, das formas de acesso adotadas e das repercussões sobre a organização do Sistema Único de Saúde. Inserido em um contexto marcado pela herança do paradigma proibicionista das políticas de drogas, o uso terapêutico do canabidiol passou a ser mediado por arranjos normativos excepcionais, com forte dependência de importações, autorizações administrativas individuais e decisões judiciais. Este estudo teve como objetivo analisar o canabidiol no contexto da saúde coletiva brasileira, abordando suas evidências científicas, os processos de regulação sanitária, as formas de acesso adotadas e as implicações dessas dimensões para a formulação e implementação de políticas públicas de saúde. Trata-se de uma revisão integrativa da literatura, de caráter descritivo e analítico, conduzida a partir de bases científicas e documentos normativos nacionais. Os achados mostram um cenário de expansão do mercado e do volume de autorizações sanitárias, acompanhado por fragilidades no controle de qualidade, inconsistências informacionais em produtos importados e deslocamento do acesso para a via judicial. A judicialização se consolida como elemento estruturante da regulação prática, produzindo respostas fragmentadas e assimetrias no sistema de saúde. Conclui-se que a análise do canabidiol como tecnologia em saúde demanda abordagem integrada, articulando regulação sanitária, avaliação tecnológica e organização do cuidado, de modo a subsidiar respostas públicas mais consistentes no âmbito da saúde coletiva.

Este estudo teve como objetivo analisar o papel da inteligência artificial (IA) como ferramenta de governança e planejamento em saúde coletiva, com foco em seus impactos na formulação de políticas públicas, na alocação de recursos e na redução das desigualdades em saúde. Para isso, realizou-se uma revisão integrativa da literatura, de abordagem qualitativa e caráter analítico-crítico, orientada por uma questão norteadora construída a partir da lógica da governança em saúde. A busca foi realizada nas bases PubMed, SciELO e Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), complementada por literatura cinzenta e documentos institucionais de organismos nacionais e internacionais, abrangendo publicações entre 2017 e 2025. Observou-se que os efeitos da IA dependem diretamente da governança dos dados, da transparência dos algoritmos e da existência de marcos regulatórios alinhados aos princípios da Saúde Coletiva. Além disso, o uso de bases de dados incompletas ou pouco representativas pode reproduzir vieses estruturais, comprometendo a equidade no acesso e nos resultados em saúde. Para mitigar esses vieses, recomenda-se auditoria independente de modelos, padronização de conjuntos de dados, participação de comitês multidisciplinares e capacitação contínua de equipes de saúde pública. Conclui-se que a IA pode fortalecer a racionalidade decisória e apoiar estratégias orientadas à equidade, desde que utilizada como instrumento de apoio à decisão humana, incorporada de forma ética, regulada e institucionalmente responsável, e acompanhada de medidas que assegurem inclusão, transparência e mitigação de desigualdades.