Tratamento com imunobiológicos na rinossinusite crônica
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: realizar uma revisão sistemática sobre o uso de imunobiológicos no tratamento de pacientes portadores de rinossinusite crônica. Materiais e Métodos: trata-se de uma revisão sistemática que analisou criteriosamente 10 publicações, datadas dos últimos 5 anos (2018-2023), que abordaram o uso de imunobiológicos no tratamento da rinossinusite crônica. Foram utilizadas, como base de dados Pubmed e BVS (Biblioteca Virtual em Saúde), tendo como critérios de inclusão ensaios clínicos e ensaios clínicos randomizado. Foram excluídos da análise os estudos que não abordavam a temática. Como ferramenta de análise dos trabalhos, foram utilizadas a Escala Jadad e a Escala de Avaliação de Qualidade NEWCASTLE – OTTAWA. Resultados: foram analisados 10 artigos, entre ensaios clínicos, estudos observacionais e estudos de coorte. Demonstrou-se que imunobiológicos (como Benralizumabe, Omalizumabe, Reslizumabe, Dupilumabe e outros) são capazes de reduzir sintomas de rinossinusite – como rinorreia e congestão nasal – e comorbidades, como asma, além de melhorar a qualidade de vida dos pacientes monitorados e que receberam tratamento durante o período de avaliação. Conclusão: o tratamento com os imunobiológicos avaliados nesta revisão sistemática mostrou superioridade clínica, laboratorial e endoscópica em relação ao placebo. Além disso, mostraram boa segurança, tolerabilidade e poucos efeitos adversos.
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 | 0.014 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".