Sintomas vestibulares associados ao hipotireoidismo após infecção por COVID-19: relato de caso
Bibliographic record
Abstract
Os efeitos da infecção por SARS-CoV-2, responsável pela COVID-19, desde o início de 2020, foram descritos em muitas pesquisas realizadas até hoje. A doença, inicialmente vista como respiratória, mostrou-se complexa, afetando diversos órgãos e sistemas, incluindo auditivo, vestibular, cardiovascular, endócrino e neurológico. Algumas pessoas continuam com sintomas após a resolução da infecção, chamada de COVID-19 longa. Há indícios de que o vírus afete a glândula tireoide, desempenhando um papel em distúrbios tireoidianos. O artigo descreve um caso de um paciente masculino de 44 anos, antes saudável, que desenvolveu sintomas de vertigem após ter COVID-19. Além disso, foi diagnosticado com hipotireoidismo, uma condição caracterizada pela insuficiência dos hormônios tireoidianos. Após a infecção, o paciente apresentou queixa de tontura, cefaleia e alteração na pressão arterial. Os exames realizados revelaram alteração tireoidiana, confirmando o hipotireoidismo, e indicaram uma disfunção vestibular periférica à esquerda. Esse estudo destaca a possível relação entre a infecção por COVID-19 e alterações na glândula tireoide, bem como seus efeitos no sistema vestibular, contribuindo para uma compreensão mais abrangente das complicações da doença.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".