Impacto da COVID-19 na gravidade e prognóstico de indivíduos com obesidade: uma revisão sistemática
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Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: A maioria dos pacientes com obesidade apresenta resistência à insulina e hiperatividade do sistema renina-angiotensina-aldosterona, o que pode estar relacionado aos piores resultados perante infecção pelo SARS-CoV 2. Além disso, a enzima conversora de angiotensina 2 tem maior expressão no tecido adiposo quando comparado com o pulmão, sendo suscetível a invasão do vírus nos adipócitos tornando-o um importante reservatório viral permitindo propagação para demais órgãos. OBJETIVO: Identificar se a obesidade pode ser preditor de maior gravidade e pior prognóstico da Doença do Coronavírus 2019 (COVID-19). MATERIAIS E MÉTODOS: Revisão sistemática sob o código PROSPERO CRD42020200617 com estudos observacionais através das bases de dados PubMed, Portal Regional da BVS, SciELO, Science Direct e Cochrane, e buscas manuais por meio do cruzamento “Prognosis" OR “Patient Acuity” AND "Coronavirus Infections" AND "Obesity”. Foram incluídos estudos observacionais que avaliaram o impacto da COVID-19 em indivíduos com obesidade de ambos os sexos que apresentaram pontuação ?7 na escala Newcastle-Ottawa. RESULTADOS: Foram incluídos 9 estudos totalizando uma amostra de 179.047 pacientes adultos com idade entre 18 a 80 anos, com IMC mínimo <24 kg/m2 e máximo >35 kg/m2. Verificou-se que indivíduos com obesidade apresentam aumento das taxas de admissão de cuidados agudos e críticos, necessidade ventilação mecânica invasiva (VMI), pneumonia e desenvolvem COVID-19 grave, aumentando assim seu tempo de permanência hospitalar. CONCLUSÃO: Indivíduos com obesidade desenvolvem maior gravidade e pior prognóstico da COVID-19, visto que apresentam aumento das taxas de admissão de cuidados agudos e críticos, necessidade de VMI, tempo de permanência hospitalar, gravidade e letalidade.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.003 |
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 it