Demência secundária à lesão cerebral traumática em região frontotemporal: um relato de caso
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A demência caracteriza-se pela deficiência cognitiva persistente que influencia negativamente as atividades diárias do paciente, podendo ser classificada em primária ou secundária a depender da etiologia. Diante dos conflitos diagnósticos na clínica médica atual e devido aos vários subtipos demenciais existentes, descrevemos um estudo de caso sobre uma Síndrome Demencial de etiologia incerta de um paciente em faixa etária pré-senil. Métodos: Foram realizadas três consultas ambulatoriais no período de quatro meses, com a realização do Mini Exame do Estado Mental (MEEM) e da Avaliação Cognitiva Montreal (MOCA), além de exames laboratoriais e de imagem para a elucidação do caso. Relato de Caso: Homem de 47 anos, com antecedentes pessoais de etilismo crônico por 35 anos, de tabagismo, de hipertensão arterial sistêmica e de traumatismo crânio encefálico (TCE) em região frontotemporal em 2006, desenvolveu transtornos neurocognitivos. Discussão: Na avaliação dessa síndrome demencial, procedemos com investigação clínica e complementar, em busca do diagnóstico e tratamento, na qual a história pregressa do paciente levou às hipóteses diagnósticas. Considerações finais: De acordo com os resultados dos exames, observou prejuízo da função cognitiva e redução volumétrica de massa encefálica após o TCE, obtendo melhora significativa após uso de Trazodona por doze meses.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".