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Record W4413133313 · doi:10.46919/archv6n4espec-15357

Índice de peritonite de Mannheim na predição do resultado pós-operatório da peritonite

2025· article· pt· W4413133313 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJournal Archives of Health · 2025
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Regulation
Canadian institutionsManitoba Health
Fundersnot available
KeywordsMedicinePeritonitisGynecologySurgery

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.553
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.444
Teacher spread0.391 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it