Consultas pré-anestésicas pediátricas: impactos do perfil epidemiológico e risco cirúrgico no planejamento perioperatório
Bibliographic record
Abstract
Este estudo retrospectivo descreve o perfil epidemiológico e os principais fatores de risco pré-operatórios em pacientes pediátricos de 0 a 13 anos, atendidos na consulta pré-anestésica do Hospital de Clínicas da Universidade Federal do Triângulo Mineiro (HC-UFTM) entre 2016 e 2019. A análise incluiu 370 pacientes, com média de idade de 5,9 anos, predominando o sexo masculino (66,76%) e a faixa etária de 5 a 9 anos. As especialidades mais frequentes foram cirurgia pediátrica (29,73%) e urologia (23,24%), com ênfase em procedimentos como hernioplastia (17,84%) e orquidopexia (10%). Entre os pacientes, uma proporção significativa apresentou histórico de prematuridade (17,30%) e alterações no desenvolvimento, sendo o retardo neuropsicomotor a alteração predominante.A maior parte dos pacientes foi classificada como ASA I (68,11%), indicando baixo risco cirúrgico, e a técnica anestésica mais utilizada foi a anestesia geral (81,9%). A consulta pré-anestésica resultou na liberação para cirurgia em 88,38% dos casos, enquanto uma minoria precisou de reavaliação, principalmente devido a infecções respiratórias superiores. Exames complementares e físicos apresentaram alterações em 9,46% e 14,05% dos casos, respectivamente, com hemograma e eletrocardiograma alterados como as principais anormalidades detectadas.Esses achados reforçam a importância da consulta pré-anestésica na identificação precoce de fatores de risco, facilitando o planejamento personalizado do cuidado perioperatório em pediatria. O estudo fornece informações valiosas para a prática clínica, orientando estratégias para prevenção de complicações, aprimoramento do atendimento pré-operatório e uma gestão hospitalar mais eficiente em pediatria.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 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 | 0.001 |
| 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".