IMPLICAÇÕES DA INSUFICIÊNCIA/DEFICIÊNCIA DA VITAMINA D NAS DOENÇAS AUTOIMUNES: UMA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Bibliographic record
Abstract
A vitamina D é um hormônio esteroide lipossolúvel com amplitude de efeitos biológicos que extrapolam a regulação do metabolismo do cálcio e da saúde óssea, que alcança preponderante papel na manutenção da homeostase sistêmica, relacionado ao crescimento, diferenciação e apoptose celular, regulação dos sistemas imunológico, cardiovascular e muscular e ao metabolismo da insulina; além de participar da modulação direta ou indireta de cerca de 3% do genoma humano. Frente o exposto, e considerando as graves complicações advindas da deficiência de vitamina D para a saúde e qualidade de vida, propôs-se neste trabalho um estudo descritivo, o qual relaciona a insuficiência/deficiência desta vitamina a algumas doenças autoimunes como o lúpus eritematoso sistêmico, o diabetes mellitus, a esclerose múltipla, a artrite reumatoide e a doença inflamatória intestinal (Doença de Crohn). Este estudo foi desenvolvido a partir de 58 artigos, dentre os quais incluem os de revisão, artigos originais de pesquisas clínicas e experimentais, publicados entre 2008 a 2020, obtidos a partir da pesquisa no banco de dados Pubmed®, Google Acadêmico e Scientific Electronic Library Online (SCIELO). Com base nos estudos relacionados às doenças autoimunes, pode-se concluir que a vitamina D exibe função imunomoduladora crucial, garantindo eficiente sistema de proteção. Estudos que versam sobre a suplementação de vitamina D, tanto para a prevenção quanto para o tratamento das doenças autoimunes existentes são necessários e de grande valia para o entendimento dessas implicações.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".