Nutroterapia no tratamento de feridas e queimaduras: artigo de revisão
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".