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INTERFERÊNCIAS DOS FATORES PRÉ-ANALÍTICOS NOS EXAMES LABORATORIAIS

2023· article· pt· W4380683593 on OpenAlex
Raylla Pires Gonçalves Morais, José Guilherme Ferreira Marques Galvão, Íris Costa e Sá Lima, Carla Islene Holanda Moreira, Beatriz Raíssa Silva Varela

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

VenueRevista interdisciplinar em saúde · 2023
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and biological studies
Canadian institutionsGeomechanica (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

RESUMO: A fase pré-analítica inicia-se quando a análise é solicitada, passando pela aquisição da amostra e finda ao se iniciar a análise propriamente dita, com taxas de reprovação nesta fase variando de 46% a 68,2% por amostra insuficiente, coleta inadequada, manuseio e envio, e identificação correta. Os exames de rotina é a mais propensa a erros, pois depende muito de processos manuais e ocorre principalmente fora do laboratório clínico. As causas mais comuns de erros pré-analíticos são hemólise, identificação incorreta do paciente, amostra insuficiente e coagulação da amostra. OBJETIVO: O objetivo desse estudo é identificar as interferências causadas na fase pré-analítica nos exames laboratoriais. METODOLOGIA: Os critérios de inclusão utilizados para a seleção dos artigos científicos foram: artigos disponíveis e completos; artigos nacionais e internacionais com publicação em idiomas português e inglês estes traduzidos para a língua vernácula; e publicados no período de 2018 a 2022. Os critérios de exclusão foram: artigos inferiores a 2017, artigos que não condiz com a temática do estudo e publicações de artigos repetidos nas bases de dados. RESULTADOS: A revisão integrativa foi realizada em abril de 2023 para identificar as interferências acometidas pelos erros pré analíticos dos exames laboratoriais. Dez estudos examinaram erros que a fase pré analítica pode acometer dentro do laboratório de análises clínicas. CONCLUSÃO: Portando a pesquisa visa apresentar soluções corretas em exames laboratoriais, com o intuito de diminuir e apresentar aos profissionais dos laboratórios, erros que possam acometer, alertando aos profissionais meios de reverter um futuro problema, no intuito de liberar exames altamente seguros e eficazes, apresentando credibilidade ao laboratório. PALAVRAS-CHAVES: Análises clínicas; Amostras; Exames laboratoriais; Fase pré-analítica.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.278
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.006
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.026

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 head0.027
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.262 · 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