Preditores de incapacidade funcional em pessoas com acidente vascular cerebral isquêmico: dois a três anos do ictus
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: Analisar fatores clínicos e sociodemográficos associados à incapacidade funcional em pessoas com acidente vascular cerebral isquêmico (AVCI) entre 2 e 3 anos do evento. Método: Coorte prospectiva com 241 participantes. Foram utilizados instrumentos para caracterização sociodemográfica e clínica, a Escala de Rankin-m e um protocolo de ligação telefônica. Os dados foram analisados com testes Qui-quadrado de Pearson ou Exato de Fisher e Modelo de Poisson robusto, com significância de 5%. Resultados: Dos participantes, 62,6% apresentaram Rankin de 0 a 2. A análise multivariada mostrou que maior déficit neurológico (6–13 e ≥14) foi 2,35 (IC 95% 1,13;4,05) e 4,4 (IC 95% 2,09; 6,83) vezes mais associado a incapacidade moderada a grave; não realização de trombólise e recorrência do AVCi foram, respectivamente, 3,02 (IC 95%: 1,32;3,74) e 3,82 vezes (IC 95%: 1,49;3,47) mais associados a incapacidade moderada a grave. Conclusão: O evento impactou a capacidade funcional, com maior déficit neurológico, não realização de trombólise e recorrência do AVC como principais preditores de incapacidade. Estratégias como ampliação da trombólise, atendimento precoce, reabilitação contínua e controle de fatores de risco podem reduzir as incapacidades.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".