A European football tournament (EURO 2004) took place in Portugal, from the 12 June to the 4 July 2004. Portugal’s Northern Regional Health Authority serves a population of 3.2 million people. This region hosted 12 matches, more than any other region. We describe the communicable disease surveillance activities in the region, during EURO 2004. Ten foodborne outbreaks, seven cases of meningococcal disease and one case of legionnaires’ disease, were detected. Visitors were not affected, furthermore, cases among residents seemed not to be influenced by the presence of thousands of visitors. A similar pattern has been observed at other mass gatherings where special surveillance activities were implemented. This does not reduce the importance of public health surveillance during such mass gatherings. Furthermore, evaluation of this special activities should be an opportunity to put, issues of communicable disease surveillance resources, priorities, organisation and training back on the agenda.
On 13 January 2004, the Autoridade de Saúde of Póvoa do Varzim in the north of Portugal was informed that several children and staff of a school had become ill
As ocorrências ambientais na Unidade de Conservação de Proteção Integral (UC) no Parque Estadual do Cocó (PEC), representam um problema constante que leva à degradação ambiental. Esse estrago foi gerado inicialmente pela implementação das atividades e práticas de extração de salineira que foram desenvolvidas no passado e que progressivamente afetaram a funcionalidade do ecossistema, mesmo que, ao adensamento urbano na zona metropolitana de Fortaleza, o que gerou uma pressão constante sobre esta área. Portanto, o monitoramento espaço-temporal torna-se indispensável para assegurar a proteção e gestão ambiental. Nesse sentido a utilização do sensoriamiento remoto auxilia na monitorização e seguimento dos fatores que incidem na transformação do parque. Este trabalho objetiva analisar o comportamento da saúde da vegetação nas condições ambientais entre o período 2015 - 2021 para identificar padrões de mudanças da cobertura, através do algoritmo Change Vector Analysis (CVA). A metodologia utilizou a plataforma de geoprocessamento Google Earth Engine (GEE) e a linguagem de programação Python como ferramenta para processar e manipular dados de sensoriamento remoto para identificar 4 categorias de mudanças: sem alteração, alagamento, recrescimento e degradação dentro do PEC.
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