Revisão das diretrizes da Associação Médica Brasileira para o tratamento da depressão (Versão integral)
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: A depressão é uma condição freqüente, em geral recorrente e de curso crônico, associada com níveis altos de incapacitação funcional. A Associação Médica Brasileira, por meio do projeto "Diretrizes", buscou desenvolver guias para diagnóstico e tratamento das doenças mais comuns. O objetivo deste trabalho é o de atualizar as Diretrizes desenvolvidas em 2003, incorporando novas evidências e recomendações. MÉTODO: A metodologia utilizada foi a proposta pela Associação Médica Brasileira para o projeto Diretrizes. Assim, o trabalho foi baseado em diretrizes desenvolvidas em outros países aliadas a artigos de revisão sistemáticos, ensaios clínicos randomizados e, na ausência destes, estudos observacionais e recomendações de grupo de experts. A atualização foi realizada a partir de novas diretrizes internacionais publicadas a partir de 2003. RESULTADOS: São apresentados dados referentes a prevalência, demografia, incapacitação, diagnóstico e subdiagnóstico de depressão. Em relação ao tratamento, são mostrados dados sobre a eficácia do tratamento medicamentoso e psicoterápico das depressões, além do perfil de custos e de efeitos colaterais das diferentes classes de medicamentos disponíveis no Brasil, além do planejamento das diferentes fases do tratamento. CONCLUSÃO: As diretrizes têm como objetivo servir de orientação para a tomada de decisões clínicas baseada nas evidências científicas da literatura disponível.
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 | 0.021 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".