Efeitos adversos no tratamento da hanseníase: uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A hanseníase é uma doença infecciosa crônica causada pelo Mycobacterium leprae, que afeta a pele, os nervos periféricos e outros órgãos. O diagnóstico clínico da doença é baseado em lesões cutâneas com perda sensorial e pode ser confirmado por testes histopatológicos e sorológicos. A transmissão ocorre principalmente pelo trato respiratório superior e os pacientes multibacilares são considerados a principal fonte de infecção. O tratamento da hanseníase é feito com poliquimioterapia (PQT), que consiste no uso de rifampicina, clofazimina e dapsona. A PQT tem sido eficaz na eliminação da bactéria, mas não reverte os danos nervosos. No entanto, a terapia pode causar efeitos colaterais, como anemia hemolítica, dermatite esfoliativa, reações de hipersensibilidade, descoloração da pele intolerância gastrointestinal e interações medicamentosas. A vigilância dos efeitos adversos é essencial para prevenir complicações e garantir a adesão ao tratamento. O abandono do tratamento é preocupante, pois pode levar à recidiva da doença, resistência aos medicamentos e complicações crônicas. Objetivo: Realizar revisão de estudos que demonstrem de maneira científica os efeitos adversos das drogas utilizadas no tratamento da hanseníase para auxiliar no progresso do tratamento melhorando a adesão ao mesmo. Metodologia: Essa revisão sistemática foi realizada obtendo os estudos randomizados que abordam o tratamento e seus efeitos colaterais em pacientes com hanseníase, das bases de dados da Embase, Cochrane Library, LILACs e PubMed e de acordo com os itens de relatório preferidos para Revisões Sistemáticas (PRISMA 2020).
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".