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Tratamento de idosos com depressão utilizando tricíclicos, IMAO, ISRS e outros antidepressivos

2002· article· pt· W1978810483 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Psychiatry · 2002
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicTreatment of Major Depression
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsMedicineAdverse effectInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Antidepressivos são eficazes no tratamento da depressão em idosos. O sucesso do tratamento depende do tipo e da gravidade da depressão; das comorbidades com outras doenças psiquiátricas ou clínicas; da escolha adequada de antidepressivos, de sua eficácia e perfil de efeitos adversos; da orientação do paciente e de sua aderência ao tratamento. O manejo dos efeitos adversos em pacientes idosos, que usam muito mais medicações e apresentam mais doenças, é o ponto forte na escolha de antidepressivos. Em geral, os inibidores seletivos da recaptação de serotonina têm sido preferidos por apresentar menos riscos de complicações por efeitos adversos. Porém, diferentes antidepressivos podem ser preferíveis para diferentes pacientes. É indispensável que o médico conheça o paciente que irá tratar e o perfil de efeitos adversos e de possíveis interações medicamentosas dos antidepressivos para poder escolher o mais adequado para cada paciente. Neste artigo, são abordados os diferentes grupos de antidepressivos no tratamento agudo da depressão em idosos e o tratamento em populações especiais de idosos (idosos debilitados e idosos com demência).

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.327
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it