ATUAÇÃO DO MÉDICO INTENSIVISTA NA PREVENÇÃO, DIAGNÓSTICO E TRATAMENTO DE SEPSE EM PACIENTES CENTRO DE TERAPIA INTENSIVA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A sepse pode ser definida como uma síndrome clínica formada por uma resposta inflamatória sistêmica associada a um quadro de infecção, que leva o organismo a uma disfunção orgânica, podendo ser causada por bactérias, vírus, fungos ou protozoários. Objetivo: discutir à luz das evidências disponíveis na literatura sobre a atuação do médico intensivista na prevenção, diagnósticos e tratamento de sepse em pacientes no Centro de Terapia Intensiva. Metodologia: Trata-se de uma pesquisa bibliográfica de abordagem qualitativa. Para tal utilizou-se a BVS, na seguinte base de informação: LILACS; PUBMED; MEDLINE e Google Acadêmico em março de 2024, onde foram encontrados 30 artigos, excluídos 14 e selecionados 16 artigos. Resultados e Discussão: A aplicação da metodologia de análise de conteúdo temática e a leitura reflexiva emergiram quatro categorias temáticas, conforme apresentada a seguir: Sepse no Centro de Tratamento Intensivo; Fisiopatologia Cardiovascular do paciente de alta complexidade; Estratégias de identificação e diagnósticos de sepse no Centro de Tratamento Intensivo; Protocolo de Sepse no Centro de Tratamento Intensivo: Prevenção e Tratamento. Conclusão: é de extrema importância o diagnóstico precoce desta síndrome, haja vista o alto risco de mortalidade quando identificado tardiamente, pois sua evolução é rápida e compromete muitos órgãos, podendo até mesmo evoluir para uma falência múltipla de órgãos.
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 | 0.009 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".