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Enregistrement W4406155824 · doi:10.55905/cuadv17n1-043

Prevalência de alterações dermatológicas em gestantes do Município de Santarém – Pará

2025· article· pt· W4406155824 sur OpenAlexaff
Luz Marina Silva Farias, Marina Nicolau Taketomi, Jorge Carlos Menezes Nascimento, Higson Rodrigues Coelho, Edna Ferreira Coêlho Galvão

Notice bibliographique

RevueCuadernos de Educación y Desarrollo · 2025
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueNeonatal skin health care
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A gravidez é um período de transformações fisiológicas, físicas e psicológicas na vida de uma mulher. Essas mudanças podem causar desequilíbrios hormonais e físicos, como alterações dermatológicas, que acabam afetando diretamente a autoestima da gestante. A pesquisa tem como objetivo analisar a prevalência das alterações dermatológicas mais percebidas pelas gestantes de Santarém-PA. Metodologicamente, esse trabalho é classificado como um estudo do tipo descritivo, transversal e de intervenção, com abordagem quantitativa. Por meio dos resultados, foi possível identificar que a maioria das gestantes apresenta alterações dermatológicas, podendo variar entre: estria, celulite, acne, hiperpigmentação, unhas quebradiças, queda de cabelo, Hirsutismo, rede haller e/ou tubérculos de Montgomery. Dentre essas, a hiperpigmentação foi a mais prevalente, seguida de estria e celulite. Os achados deste trabalho concordam com outras pesquisas, confirmam que modificações fisiológicas são comuns durante a gestação. Além disso, foi observada a escassez de cosméticos específicos para gestantes, destacando a necessidade de aprimoramento da indústria nesse setor. O conhecimento dessas alterações permite às gestantes e aos profissionais de saúde lidar melhor com essa problemática.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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