Diferenças de prognóstico entre hipertensos em uso de IECA e BRA e de outras classes anti-hipertensivas com covid-19 em UTI
Bibliographic record
Abstract
Introdução: hipertensos com covid-19 apresentam pior prognóstico. A suprarregulação da Enzima Conversora de Angiotensina 2 por uso de IECA/BRA pode justificar isso: o vírus a utiliza para penetrar na célula. Objetivo: comparar o prognóstico em hipertensos com covid-19 usuários de IECA/BRA com de outros anti-hipertensivos. Metodologia: estudo observacional de coorte histórica. Analisaram-se prontuários de adultos hipertensos com covid-19 admitidos em UTI de hospital referência no Distrito Federal de março-novembro de 2020. Excluíram-se aqueles com óbito iminente, malignidade, DPOC, ICC, imunossupressão, gravidez e pacientes transferidos. Dividiram-se os indivíduos usuários de IECA/BRA de outros anti-hipertensivos. Foram definidores de mau prognóstico: óbito, insuficiência cardíaca ou renal, sepse, CIVD, tempo prolongado em VM e de internação em UTI. Avaliaram-se os dados com SPSS para correlações estatísticas, significativas se p < 0,05 e intervalo de confiança que não passe por 1. Resultados: dos 60 incluídos, idade média foi de 60,85 anos, 63% eram homens, com tempo médio em UTI de 19,98 dias. 13,3% usam IECA, 20% BRA, 26,6% combinado de BRA e IECA; 13% usaram outras classes e 35% não tratam HAS ou desconhece o esquema. Não houve correlação entre uso de BRA/IECA e pior prognóstico. Conclusão: os resultados reforçam as recomendações da SBC: IECA/BRA são nefro e cardioprotetores edevem ser mantidas durante a infecção. Há poucos estudos nesta temática em UTI no Brasil, sendo este relevante.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".