Custos hospitalares associados aos eventos adversos medicamentosos: Revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Contexto: Os eventos adversos medicamentosos (EAMs) estão entre as causas mais rotineiras durante o processo de cuidado no ambiente hospitalar.É caracterizado como qualquer ocorrência clínica desfavorável que possa acometer o paciente durante o período de tratamento não sendo atribuída à evolução natural da doença de base. Objetivo: Analisar os custos da assistência prestada aos pacientes acometidos por EAM. Metodologia: Revisão sistemática com escrita pautada no check list PRISMA e Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology Statements (MOOSE) com consulta nas bases de dados da literatura PubMed,Embase,Cochrane e LILACS no mês de fevereiro de 2020. Os estudos foram selecionados a partir dos descritores controlados e seus sinônimos: “Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos” e “Custos Hospitalares”. O risco de viés foi analisado por meio da ferramenta Newcastle-Ottawa. Resultados: A análise incluiu oito estudos e evidenciou que há intenso aumento dos custos associados a ocorrência de EAM, bem como consequências negativas como aumento do tempo de internação, necessidade de mão de obra especializada e exposição a danos do paciente. Conclusão: Esta análise poderá ser um poderoso instrumento gerencial para as instituições de saúde como demonstrativo dos custos decorrentes dos EAMs, bem como fornece subsidio para pesquisas futuras.
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 | 0.065 | 0.151 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.012 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".