Índice de peritonite de Mannheim na predição do resultado pós-operatório da peritonite
Bibliographic record
Abstract
A peritonite continua a ser uma condição crítica associada a altas taxas de morbimortalidade, demandando intervenções cirúrgicas urgentes e avaliação prognóstica precoce. Nesse cenário, o Índice de Peritonite de Mannheim (MPI - Mannheim Peritonitis Index) desponta como uma ferramenta valiosa para estratificação de risco e predição de desfechos pós-operatórios. Este artigo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura brasileira acerca da utilização do MPI na prática clínica, com foco na sua acurácia prognóstica e impacto nos resultados pós-operatórios em pacientes com peritonite. Foram selecionados estudos que abordaram o uso do MPI em hospitais brasileiros, com especial atenção à correlação entre escores elevados e mortalidade, tempo de internação, necessidade de reintervenções e complicações. Os achados demonstram que o MPI apresenta sensibilidade significativa para a predição de desfechos adversos e pode ser um aliado na tomada de decisões terapêuticas. A utilização rotineira do índice pode auxiliar na individualização do tratamento e otimização de recursos hospitalares.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".