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Avaliação de características clínicas e biomecânicas de cicatrizes resultantes do tratamento de sequelas de queimaduras comparando matrizes dérmicas: ensaio clínico prospectivo, randomizado e controlado

2022· dissertation· pt· W4280614280 on OpenAlexaboutno aff
Ivan de Rezende Almeida

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicWound Healing and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysicsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Abreviaturas dos títulos dos periódicos: de acordo com List of Journals Indexed in Index Medicus.DEDICATÓRIA Aos meus pais Guainumbi (in memoriam) e Margarete, meus maiores exemplos de humanidade e cuidado, pelo amor incondicional e diário incentivo ao estudo.Aos meus irmãos, Ana Luisa e Eduardo, pelo apoio, confiança e motivação que sempre me passaram nas diversas fases da minha vida.À minha família e amigos do coração, pelos momentos de felicidade que me proporcionam e que me fazem seguir em frente.AGRADECIMENTOS Ao Prof. Dr. Pedro Soler Coltro, orientador desta tese, pelos ensinamentos, paciência e confiança depositada em meu trabalho desde o início do projeto.Exímio cirurgião plástico e pesquisador, sempre foi um grande mestre na minha formação acadêmica e profissional.Agradeço a disponibilidade e toda a orientação que me prestou nesse período que levarei para toda a vida.Ao Prof. Dr. Jayme Adriano Farina Júnior, exemplo de dedicação e idoneidade, pelas valiosas sugestões na elaboração deste trabalho.Seus incansáveis estímulos e incentivos à pesquisa foram fundamentais para que esta tese se tornasse realidade.À Profa.Dra.Adriana da Costa Gonçalves, pela insubstituível e inestimável ajuda na elaboração e execução de nossas avaliações.Sua experiência, paciência e disponibilidade foram primordiais para que este trabalho fosse possível.À Dra.Fernanda Bianco Corrêa, incansável e exemplar cirurgiã, pela organização da metodologia, realização das cirurgias, orientação e ajuda sempre que precisei.À Profa.Dra.Elaine Caldeira de Oliveira Guirro, pelas valiosas sugestões para redação desta tese e por disponibilizar os aparelhos que foram utilizados no estudo.À fisioterapeuta Camila Silva de Carvalho, pela essencial ajuda para a coleta de dados na fase inicial do projeto.À toda a Equipe de profissionais da Unidade de Queimados da Unidade de Emergência do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo pela colaboração e auxílio no desenvolvimento científico para o tratamento dos queimados, além da competência, compaixão, respeito e dedicação com nossos pacientes.À Sra.Juliana Pischiottin, secretária do Programa de Pós-graduação em Clínica Cirúrgica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo, pela atenção e instrução durante todo o curso de pós-graduação, sempre muito solícita, competente e gentil.Aos médicos assistentes da Disciplina de Cirurgia Plástica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo, profissionais notáveis que me engrandeceram e me motivaram a melhorar a cada dia.Aos residentes da Disciplina de Cirurgia Plástica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo que me ajudaram nos agendamentos e logística de retorno dos pacientes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Randomized trial · Consensus signal: Randomized trial
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.088

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.327 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designRandomized trial
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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