Bibliographic record
Abstract
Há, na atualidade, evidências bem estabelecidas de que o baixo peso tem implicações importantes para a saúde, além da infância e da juventude, como sugerido pelas teorias de doenças de origens fetais 1 .Nesta teoria, postula-se que o útero subnutrido leva a alterações permanentes na fisiologia e metabolismo, o que em parte pode explicar a maior incidência de doenças cardiovasculares, acidente vascular cerebral 2,3, 4 e Diabetes tipo 2 nessa população 5 .Além disso, o menor peso ao nascer está associado a maiores taxas de mortalidade por todas as causas 6 .Uma área em que a evidência ainda está em estágios iniciais é aquela que direciona a ligação entre peso ao nascer e doenças comuns do adulto.Essas condições incluem infecções virais do trato respiratório, cefaléia e distúrbios gastrointestinais e representam entre 18-40% do tempo destinado aos cuidados do indivíduo na clínica médica geral 7,8 .Adicionalmente, essas condições de saúde também têm um impacto econômico significativo.No Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido (NHS) estima-se o gasto de $ 2,2 bilhões de dólares/ano 7 no tratamento dessas doenças comuns do adulto, sendo que as mesmas são responsáveis por parte do absenteísmo ao trabalho naquela região 9 .Tal impacto é significativo na economia, principalmente ao relacionar a doença que desencadeou o processo de redução na promoção de saúde à necessidade de intervenções na fase adulta.Todas essas evidências nos levam ao processo de melhor entender os aspectos epidemiológicos da população de baixo peso ao nascer 10 .Em pesquisas anteriores, Belingham-Young 11 introduziram a noção de que o peso pode estar relacionado com doenças comuns do adulto.Até o momento, tais desfechos possuem impactos limitados no campo da epidemiologia e acompanhamento em longo prazo desse grupo de indivíduos.Neste contexto, o estudo relatado pelo pesquisadores 12 vem preencher a lacuna nesta li-
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 | 0.001 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".