Perfil epidemiológico de pacientes diagnosticados com Guillain-Barré e internados nos hospitais públicos do Distrito Federal (DF)
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A síndrome de Guillain Barré, uma polineuropatia desmielinizante inflamatória aguda, resulta frequentemente em comprometimentos graves de muitas estruturas e funções corporais, com consequentes limitações de atividades. Esse estudo se propôs a observar o perfil epidemiológico de pacientes internados e diagnosticados com a síndrome nos hospitais públicos do DF, a fim de cooperar para a melhor tomada de decisão clínica e com políticas públicas a favor da melhor conduta para esses pacientes. Métodos: Os dados foram coletados da plataforma pública “Sala de Situação” em pesquisa realizada no dia 20/02/2020 com CID G61.1 (síndrome de Guillain-Barré) na aba atenção hospitalar / AIH do ano de 2009 até 2019. Resultados: Foram encontrados 377 casos de internação; os três anos com maiores frequência de forma descendente foram 2018, 2009 e 2016, respectivamente; as maiores frequências acumuladas foram em março e agosto; o pico de faixa etária se encontrou entre os 30-44 anos; e a população masculina possuiu maior frequência de internações pela síndrome. Conclusões: Segundo o estudo, podemos traçar, através de dados secundários, um perfil epidemiológico de internação para pacientes internados com a síndrome de Guillain-Barré condizente com a literatura consolidada. Palavras-chave: Síndrome de Guillain-Barré, polineuropatia desmielinizante inflamatória aguda, hospitais públicos
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".