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Record W4321083034 · doi:10.47820/recima21.v4i2.2767

COVID-19 E SUA PRIMEIRA ONDA: UMA ANÁLISE RETROSPECTIVA DOS PRIMEIROS CASOS EM UMA CIDADE FRONTEIRIÇA DO BRASIL

2023· article· pt· W4321083034 on OpenAlex
Welisson Barbosa Costa, Samuel Chagas de Assis, Natalia Gurgel do Carmo, Arthur Dias Mendoza, Rafael Dos Santos da Silva, Luís Fernando Boff Zarpelon, Maria Leandra Terêncio

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218 · 2023
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation during COVID-19 pandemic
Canadian institutionsIntertek (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GynecologyInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

O objetivo deste estudo retrospectivo, de centro único, é incluir todos os casos da primeira onda de casos de COVID-19 no Hospital Padre Germano Lauck, em Foz do Iguaçu - PR, Brasil, de abril a julho de 2020, confirmados por RT-PCR em tempo real e analisar as características epidemiológicas e clínicas. Descrevemos e analisamos, retrospectivamente, as características clínicas e epidemiológicas dos casos da primeira onda de COVID-19 na cidade de Foz do Iguaçu, no Brasil. Os dados categóricos são descritos por frequência e proporções, enquanto os dados numéricos são descritos pelo desvio padrão (DP) e pelo intervalo interquartil mediano (IQM). A idade média dos pacientes foi de 39 anos, incluindo 415 homens (44%) e 535 mulheres (56%). As comorbidades prevalentes foram diabetes, hipertensão e doença cardiovascular. Tosse, cefaleia e mialgia foram os sintomas comuns associados à COVID-19. A idade foi o principal fator de risco para a morte, assim como a hipertensão e o diabetes. Este estudo encontrou que a primeira onda de COVID-19 em Foz do Iguaçu apresentou características semelhantes aos estudos realizados durante o mesmo período epidemiológico. Quando comparadas com análises posteriores de diferentes cepas do vírus COVID-19, foi observado que houve uma predominância de diferentes sintomas e idades de casos graves entre as infecções causadas pelas variantes Ômicron e Delta.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.235
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.011
Science and technology studies0.0070.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0050.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.007

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 head0.073
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.322 · 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