COVID-19 E LESÃO RENAL: UMA REVISÃO DA LITERATURA
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: A lesão renal na COVID-19 ainda não está totalmente elucidada, mas sabe-se que ela é diversa e multifatorial. Os maiores estudos realizados apontam a prevalência de alguns fatores de risco associados à uma maior propensão para o desenvolvimento da lesão renal. Além disso, tem sido discutida nesse cenário a importância da avaliação e detecção precoce da lesão renal, o que auxiliaria na predição de prognóstico e, ainda, o desfecho clínico durante o tratamento da infecção pelo vírus. MATERIAIS E METÓDOS: O presente estudo trata-se de uma revisão da literatura. Os dados apresentados provêm de artigos científicos publicados entre os anos de 2019 e 2020. A busca de artigos científicos foi realizada nos bancos de dados SCIELO, PUBMED. DISCUSSÃO: Sabe-se que vários são os fatores envolvidos na relação entre COVID-19 e lesão renal, desde danos diretos causados pelo vírus até mecanismos inespecíficos que desencadeiam uma série de prejuízos à saúde. Além disso, quando associado a fatores de risco como idade avançada e hipertensão a infecção pelo coronavírus pode ocasionar complicações renais e aumento da mortalidade. Desse modo, faz-se necessário o desenvolvimento de mecanismos para realização de uma investigação minuciosa do estresse renal causado pelo vírus com o intuito de auxiliar no diagnóstico precoce e na prevenção de quadros mais graves. Ainda assim, a recuperação da função renal é difícil e necessita de um acompanhamento com especialista para monitoramento da sua evolução. CONCLUSÃO: Por mais que diversos artigos tenham sido publicados, ainda se faz necessário o desenvolvimento de maiores estudos que determinem com segurança os mecanismos fisiopatológicos, a detecção precoce da lesão renal e o seu manejo específico.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".