Escolha de alimentos durante a abstinência alcoólica: influência na fissura e no peso corporal
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a influência da fissura na escolha de alimentos doces e alteração do peso corporal em pacientes alcoolistas. Métodos: Vinte e um pacientes alcoolistas em tratamento no Centro de Atenção Psicossocial de álcool e drogas (CAPSad), Ouro Preto/MG, foram selecionados para participar deste estudo (14 homens e 7 mulheres, com idade entre 25 e 64 anos). Foi aplicado questionário para avaliar a fissura (craving) e o consumo alimentar. A alteração do peso corporal e do índice de massa corporal (IMC) foi estimada por métodos antropométricos para avaliar o estado nutricional. As avaliações foram realizadas no momento inicial e final, contemplando até três meses de tratamento. Resultados: As mulheres apresentaram ganho de peso (1,9 ± 1,86 kg) e os homens, perda de peso corporal (-0,13 ± 2,09 kg) (p = 0,04). Não houve diferença estatística quando essa variação de peso foi comparada entre os abstinentes (AB) e não abstinentes (NA) (Homens: AB = 0,39 ± 2,19 kg; NA: -1,06 ± 1,75 kg/Mulheres: AB: 2,73 ± 1,95 kg; NA: 1,42 ± 1,85 kg). A presença de fissura inicial e final foi semelhante entre os que recaíram e os abstinentes. Os abstinentes mantiveram menor fissura e maior sensação de bem-estar com o consumo de alimentos fontes de carboidratos simples ou complexos. Conclusão: Os alcoolistas que conseguiram se abster tiveram menor grau de fissura com maior bem-estar com o consumo de alimentos fontes de carboidratos. Houve mudanças do peso corporal ao longo do tempo de acompanhamento dos alcoolistas em tratamento para a abstinência.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".