Consulta Follow -up COVID, no Baixo Alentejo
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Existem várias razões pelas quais a pandemia pode ter consequências na saúde mental. A criação de uma consulta de seguimento de doentes COVID teve como objetivo avaliar o seu estado clínico e aferir as necessidades de seguimento e terapêutica. Métodos: Foram referenciados doentes com mais de 18 anos, com COVID-19, da área de abrangência da ULSBA. As sequelas psiquiátricas foram avaliadas aplicando a Brief Symptom Inventory e a Clinical Global Impression. Aos doentes que apresentavam quadros sugestivos de declínio cognitivo foi ainda aplicado o Montreal Cognitive Assessment. Resultados: Foram identificados quatro outcomes: doentes sem história pregressa de doença mental, que não desenvolveram sequelas neuropsiquiátricas, pelo que tiveram alta; doentes com doença mental previamente identificada que não apresentam alterações, mantendo o seu seguimento habitual; doentes com história pregressa de doença mental em crise aguda ou sem seguimento recente devido à pandemia, que foram encaminhados para o seu acompanhamento psiquiátrico ambulatório habitual; e doentes sem história pregressa de doença mental que, na avaliação estandardizada apresentam psicopatologia, pelo que iniciaram acompanhamento psiquiátrico. Conclusão: Esta consulta permitiu monitorizar 98 doentes, com resultados satisfatórios na identificação precoce de sequelas neuropsiquiátricas. Sempre que necessário, foi feito o acompanhamento em consulta da especialidade.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".