QUAL A RELAÇÃO ENTRE O SONO E O PERÍODO PANDÊMICO?
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar na literatura as alterações do sono associadas ao período pandêmico.Metodologia: Trata-se de uma revisão de literatura, para a qual utilizouse as bases de dados PUBMED e LILACS, sendo aplicados os descritores "Sleep" "AND" "Pandemic" OR "Covid-19" através da pergunta norteadora "Qual a relação entre o sono e o período pandêmico?".A pesquisa foi limitada a artigos publicados entre 2020 e 2022, em língua portuguesa, inglesa e espanhola, sendo incluídos 4 artigos para este estudo.Resultados: Identificou-se nos estudos que além da pandemia acarretar alterações no sono em pessoas que não apresentavam disfunções antes desse período, as alterações intensificaram-se na população que já apresentava, exemplo disso são os profissionais da area da saúde que com o aumento da carga horária e o medo da contaminação sofreram alterações no sono.Além disso, observou-se que não ocorreram apenas alterações na rotina, mas também psicológicas como ansiedade, depressão e estresse.Considerações finais: Conclui-se que distúrbios do sono e a COVID-19 apresentam relação, seja por meio do distanciamento social ou por sequelas deixadas pelo momento pandêmico e a COVID-19.Sendo assim, nota-se a importância da discussão sobre essa temática para que sejam realizadas mais pesquisas referentes ao tema e assim, o cuidado seja especializado e multiprofissional.
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 | 0.007 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".