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Record W4381513507 · doi:10.51161/hematoclil2023/19874

ANEMIA HEMOLÍTICA AUTOIMUNE E SEU DIAGNÓSTICO: UMA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2023· article· pt· W4381513507 on OpenAlexaff
Liane Raquel Alves dos Santos Sampaio, Antoniel de Oliveira Soares

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicIron Metabolism and Disorders
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsAnemiaMedicineInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: A anemia hemolítica autoimune (AHAI) é uma espécie de hemólise adquirida e descompensada, ocasionada pela atuação do sistema imune do indivíduo contra os antígenos de seus eritrócitos.Na anemia hemolítica autoimune por anticorpos quentes, os anticorpos reagem mais facilmente na temperatura de 37°C.Se tratando da AHAI por anticorpos frios, os anticorpos ligam-se aos eritrócitos em temperaturas entre 4° e 18°C.Quando a hemólise é confirmada, se torna necessária uma análise mais aprofundada para que seja estabalecido se a hemólise é imune, utilizando o teste direto de antiglobulina (TDA).O TAD mostra que a imunoglobulina G está associada à membrana dos eritrócitos.Em alguns casos, os autoanticorpos também podem ser das classes IgM e IgA.Objetivo: Trazer informações a respeito da anemia hemolítica autoimune, tendo como foco o seu diagnóstico.Materiais e métodos: As informações foram extraídas de materiais que datam de 2012 a 2022.Resultados: A anemia hemolítica autoimune fria manifesta-se como anemia hemolítica crônica ou aguda, ocasionando fadiga e palidez.As crises hemolíticas apresenta dor nas costas, dor de cabeça, vômitos, hepatoesplenomegalia, urina escura, entre outros.No caso da AHAI quente, as menifestações dependerão da velocidade do desenvolvimento e severidade da anemia.Se a anemia hemolítica for grave, podem aparecer sintomas como febre, síncope ou insuficiência cardíaca e dor torácica.Deve ser seguida uma abordagem gradual para quando o paciente apresentar anemia.Análises iniciais alertarão o médico para sugestão de hemólise como princípio causador da anemia, incluindo: anemia normo/macrocítica, bilirrubina não conjugada aumentada, contagem de reticulócitos elevada, haptoglobulina diminuída e esfregaço de sangue apresentando policromasia, aglutinação, esferócitos, entre outros.O TAD tem como objetivo detectar anticorpos ou componentes do complemento associados as hemácias.Conclusão: É de elevada importância que o diagnóstico da anemia hemolítica autoimune seja feito de forma adequada.Sendo assim, a fase do diagnóstico deve ser executada com cautela e atenção, pois o resultado impactará diretamente no tratamento a ser aplicado no paciente.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.029

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0150.013
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.281 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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