DETECÇÃO DE LACTOSE EM FORMULAÇÕES ALIMENTÍCIAS COMERCIAIS UTILIZANDO UM BIOSSENSOR À BASE DE LECTINA DO COGUMELO AGARICUS BISPORUS
Bibliographic record
Abstract
Com o envelhecimento populacional observa- se aumento do número de pessoas idosas que são hospitalizadas. Elsi- Brasil apontou que 75,3% dos idosos brasileiros dependem exclusivamente dos serviços prestados no Sistema Único de Saúde, sendo que 83,1% realizaram pelo menos uma consulta médica nos últimos 12 meses. Nesse período, foi identificado ainda 10,2% dos idosos foram hospitalizados uma ou mais vezes. OBJETIVO: Descrever as consequências do aumento do tempo de permanência de hospitalização de pacientes idosos. MÉTODOS: Revisão integrativa: Realizar uma revisão integrativa da literatura científica sobre hospitalização do idoso e seus impactos na saúde e no tempo de permanência. RESULTADOS: A permanência prolongada no ambiente hospitalar também está associada a diversos riscos e complicações para essa população específica. A partir disso, a revisão foi avaliada em 5 finalidades com base nas pesquisas até o ano de 2022. CONCLUSÃO: A revisão proposta fornece uma estrutura integrativa para avaliar os riscos de aumento do tempo de permanência na hospitalização de idosos.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".