PERFIL EPIDEMIOLÓGICO E CLÍNICO-FUNCIONAL DE PACIENTES VÍTIMAS DE TRAUMATISMO CRANIOENCEFÁLICO
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: O objetivo foi avaliar o perfil epidemiológico e clínico-funcional dos pacientes vítimas de TCE atendidos em um hospital público de referência em atendimento ao trauma em Goiânia. Métodos: É um estudo transversal analítico realizado em um hospital referência em trauma entre março a julho de 2021. Foram avaliados pacientes internados nas enfermarias, advindos da Unidade de Terapia Intensiva ou emergência, que se enquadraram nos critérios de elegibilidade da pesquisa. Foram coletadas informações dos prontuários eletrônicos e aplicadas a Escala de Coma de Glasgow, o Montreal Cognitive Assessment, a escala Medida de Independência Funcional e o Medical Research Council. Resultados: A amostra foi composta por 70 indivíduos, sendo 58% homens, com média de idade de 40,40 (±15,41) anos. Os finais de semana corresponderam aos dias de maiores ocorrências e internações, a principal causa de TCE foi o acidente motociclístico e o uso de álcool esteve associado em 41,5% dos casos. O diagnóstico de TCE leve foi o mais frequente e foram identificados déficit cognitivo e prejuízo na independência funcional. Conclusões: As maiores vítimas de TCE atendidas em um hospital referência em trauma do estado de Goiás são homens em idade produtiva envolvidos em acidentes motociclísticos sob a influência do uso de álcool. Predominou-se lesões de grau leve e identificou-se que as maiores repercussões funcionais dos indivíduos foram na cognição e na independência para desempenhar as atividades diárias do dia-a-dia.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".