Prevalência de alterações dermatológicas faciais devido ao uso de máscaras na pandemia da COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Com a pandemia da COVID-19 e o uso de máscaras para a prevenção da contaminação pelo novo SARS-CoV-2, houve o início ou aumento de casos de dermatoses pelo uso deste equipamento de proteção individual, uma patologia que ficou conhecida como ‘maskne’. Desta forma, este estudo teve como objetivo verificar a prevalência das alterações dermatológicas faciais devido ao uso de máscaras na pandemia da COVID-19 através de um questionário online enviado de forma eletrônica (e-mail, link de acesso e/ou Qr-code). Este questionário buscou por meio de 25 perguntas saber além das dermatoses, sobre as condições dermatológicas, tipo de pele, disfunção hormonal, quantidade de tempo de exposição solar, ambientes de utilização da máscara, quais as áreas faciais mais atingidas com problemas dermatológicos, quais os tratamentos propostos e produtos utilizados para melhorar os problemas faciais dos voluntários que aceitaram participar da pesquisa. Por fim, concluiu-se que 95,6% dos participantes que tiveram alterações foram mulheres, 51,5% apresentaram acne e 10,3% dermatite na região de utilização da máscara, além disso, 57,9% destas, relataram ter realizado auto tratamento ao invés de buscar ajuda profissional.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".