Bibliographic record
Abstract
O médico não tem tempo para estudar e manter-se atualizado na medida que seria necessário. No entanto, a medicina tem evoluído com uma velocidade espantosa e práticas atuais são substituídas por novas muito mais rapidamente nos últimos anos. O que fazer diante de problemas clínicos e questionamentos sobre eficácias de tratamentos? O médico tem várias opções, e uma delas é procurar as respostas em revisões da literatura. Entretanto, nem todas as revisões da literatura são bem feitas ou têm resultados confiáveis. A maioria representa a opinião pessoal dos autores e não há uma metodologia para a sua realização. Ultimamente, têm sido publicadas revisões sistemáticas da literatura, em que os autores delimitam uma questão específica para, então, buscar todos os estudos que respondam a essa pergunta. Uma revisão sistemática da literatura deve conter: objetivos, métodos, análise de qualidade de cada estudo incluído, resultados, conclusões e discussão. O médico precisa ter acesso a esses tipos de revisão e aprender a avaliar a sua qualidade. Um dos critérios recomendados é o que foi desenvolvido por Oxman e Guyatt. A Cochrane Collaboration tem desenvolvido métodos e técnicas para a realização de revisões com o mínimo de erros e opiniões pessoais, sendo, portanto, uma das maiores fontes de revisões da literatura de boa qualidade atualmente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.055 | 0.142 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.009 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".