Tratamentos de infecções por Staphylococcus aureus resistente à meticilina: uma revisão sobre novas possibilidades
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho tem, como objetivo, apresentar uma revisão de literatura sobre os tratamentos possíveis para os casos de infecção por Staphylococcus aureus resistente à meticilina. A pesquisa foi realizada através da busca por assunto de publicações científicas no período compreendido entre janeiro de 2021 a janeiro de 2022, disponíveis no Portal de Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Foram analisados os 100 artigos mais relevantes reportados pelas buscas, sendo considerada a proporção de artigos para cada palavra-chave pesquisada. Em seguida, foram analisados os artigos de acordo com os critérios da metodologia chegando-se a um total de 28 artigos. Concluiu-se que, apesar de grande parte dos antibióticos convencionais disponíveis atualmente não possuírem uma grande eficácia no tratamento das infecções causadas por Staphylococcus aureus resistente à meticilina, a ciência contemporânea tem buscado novos recursos que possam potencializar ou substituir o efeito da antibioticoterapia convencional com o objetivo de fazer com que o resultado terapêutico se torne mais efetivo e, dentre estes recursos, destacam-se o emprego de nanopartículas conjugadas aos antibióticos e a terapia à base do produto natural Lactoquinomicina-A.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".