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Record W4385833652 · doi:10.34117/bjdv9n8-059

Nutroterapia no tratamento de feridas e queimaduras: artigo de revisão

2023· article· pt· W4385833652 on OpenAlex

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

VenueBrazilian Journal of Development · 2023
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicWound Healing and Treatments
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A pele é o maior órgão do corpo humano sendo composta por três camadas: epiderme, derme e hipoderme, cada uma com funções e características própria. Está sujeita a fatores intrínsecos e extrínsecos capazes de alterarem sua constituição, sendo que uma lesão na pele, denominada ferida, prejudica o desempenho de suas funções. Essas lesões podem ser resultado de ilimitadas e variadas injúrias como traumas, isquemias, cirurgia, excesso de pressão ou agressão térmica, que agridem a estrutura do tecido tegumentar. Algumas doenças como insuficiência vascular arterial ou venosa, diabetes mellitus, úlceras por pressão podem predispor ao surgimento de feridas que agregam morbidade importante aos pacientes. Nesses casos a causa de base sempre deve ser tratada, mas para adequada cicatrização dessas feridas o aporte de vitaminas, macro e micronutrientes é essencial . Nessa revisão narrativa 54 artigos foram convenientemente selecionados em diversas bases da dados. Conclui-se que no processo de cicatrização de feridas em que tanto o sistema imunológico quanto a cascata de coagulação precisam funcionar de maneira coesa e adequada, o aspecto nutricional necessita oferecer substrato para que isso aconteça. E a abordagem multidisciplinar é o pilar para tratamento dos pacientes.

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)0.002
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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.198
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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 head0.026
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.288 · 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