Bibliographic record
Abstract
Introdução: A Insuficiência Cardíaca (IC) é uma das principais causas de internação hospitalar no mundo e tem um elevado grau de morbidade e mortalidade, sendo um dos mais graves problemas de saúde pública que gera muitos gastos para o Estado. Os lncRNAs é um tipo de RNA que não traduz proteínas e apresenta mais de 200 nucleotídeos em sua composição, têm funções regulatórias transcricionais ou pós trancricionais bem complexas e que ainda não são totalmente claras. Estudos demonstraram que esse grupo de RNAs exerce influência sobre as doenças cardiovasculares, dentre elas a IC. Objetivo: Identificar na literatura o papel dos lncRNA na IC. Material e Métodos: Revisão integrativa com busca sistemática de estudos observacionais realizada nas bases PubMed, Cochrane Library e Embase. Nesta pesquisa foi adota a escala de Newcastle-Ottawa (NOS) para estudos observacionais para avaliar o risco de viés e a qualidade dos estudos. Resultados: Três artigos foram considerados elegíveis para a leitura na íntegra e composição do estudo. Os principais papéis desse tipo de RNA na IC foram relatados como marcadores biológicos para diagnóstico e prognóstico na IC devido à expressividade aumentada na corrente sanguínea, outra possível função que os estudos mostraram é que os lncRNA podem estar relacionados à capacidade funcional dos pacientes com IC. Após aplicação da escala NOS foi demonstrado má qualidade metodológica entre os artigos, portanto, um alto risco de viés. Conclusão: Pacientes com IC apresentam níveis elevados de expressão de lncRNA possuindo função de marcador biológico para diagnóstico e prognóstico dos pacientes, bem como modulador da capacidade funcional.
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 | 0.005 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".