Bibliographic record
Abstract
A Hanseniase, doenca infectocontagiosa, causada pelo Mycobacterium leprae manifesta-se por meio de sinais e sintomas dermatoneurologicos. O exame dos contatos domiciliares e um pilar para o controle da doenca e oportuniza diagnosticar novos casos de Hanseniase com precocidade. A forte associacao entre positividade ao PGL-I e adoecimento indica que o teste sorologico ML Flow pode ser um exame util para identificar os contatos com maior risco de adoecer. Objetivos: Associar os resultados do teste ML Flow com a predisposicao para o desenvolvimento da doenca no contato domiciliar e no caso indice com sua classificacao clinica, e tracar o perfil epidemiologico dos casos e contatos. Material e Metodos: Estudo prospectivo, com todos os pacientes diagnosticados com Hanseniase ao longo de um ano, virgens de tratamento e seus contatos domiciliares, em seis municipios do Grupo de Vigilância Epidemiologica XXIX, Sao Jose do Rio Preto, Sao Paulo, Brasil (SJRP/SP). O projeto foi aprovado pelo Comite de Etica em Pesquisa do Instituto Adolfo Lutz. Todos os casos e contatos realizaram exames dermatologicos, avaliacao neurologica simplificada e teste ML Flow. A amostra de sangue dos pacientes e seus contatos foram encaminhados ao Instituto Adolfo Lutz de SJRP-SP para realizacao do ML Flow. Os dados foram analisados no EPI INFO.7. Realizou-se a distribuicao da frequencia das variaveis estudadas e, para verificar associacao entre elas considerou-se significantes o valor-p=0,05. Resultados: Foram realizados exames em 26 novos casos de Hanseniase e em 72,4% (n=44) dos seus contatos domiciliares. Os casos, em sua maioria, eram homens (n=16/61,5%), acima de 35 anos (n=20/77%), ensino fundamental incompleto (n=18/69,3%), casados(n=12/46,2%), estavam empregados (n=14/53,8%), possuiam casa propria (n=17/65,4%). Quanto aos dados clinicos houve predominio das formas multibacilares (n=22/86,4%), baciloscopia positiva (n=16/61,5%) e sem deficiencia fisica (n=17/65,4%). A positividade do teste ML Flow nos casos foi de 53,8% (n=14) e se associou a baciloscopia positiva e formas multibacilares (valor-p<0,05). O acrescimo do teste ML Flow para o diagnostico da hanseniase foi de 7,7%. A media, em meses, de aparecimento dos sintomas para os casos que tiveram ML Flow positivo foi menor (31,7) do que para os que tiveram ML Flow negativo (38,75). Quanto aos contatos, houve predominio de mulheres (n=23/52,3%) acima de 35 anos (n=23/52,3%) com ensino fundamental completo (n=25/56,8%), solteiros (n=19/43,2%) e empregados (n=22/50%). A vacina Bacillus Calmette-Guerin (BCG) foi aplicada em 81,8% (n=36) dos contatos. Dos 12 (27,3%) contatos domiciliares positivos para o ML Flow, todos conviveram com casos multibacilares, sete com casos que tambem possuiam baciloscopia positiva e seis com parentes consanguineos. Conclusao: O teste MLFlow mostrou-se eficaz tanto para selecionar os contatos domiciliares que possuem predisposicao para o desenvolvimento da doencaquanto para auxiliar na classificacao correta dos casos de Hanseniase. Os contatos dos doentes multibacilares, com baciloscopia positiva e consanguineos, parecem estar mais expostos ao bacilo da Hanseniase. O ML Flow e um teste rapido, de facil execucao, realizavel em laboratorios de referencia e nas unidades basicas de saude locais, de acordo com o SUS, onde deve ser feito o diagnostico e tratamento da Hanseniase.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.809 | 0.767 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".