DESAFIOS ASSOCIADOS À ANESTESIA EM NEONATOS PREMATUROS
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Neonatos prematuros, nascidos antes de completar 37 semanas de gestação, enfrentam desafios clínicos significativos, incluindo complicações relacionadas à anestesia. A prematuridade é uma das principais causas de mortalidade neonatal, exigindo abordagens específicas para o manejo anestésico, considerando as particularidades fisiológicas dessa população. Objetivo: O objetivo desta revisão foi analisar os impactos do uso de anestésicos em neonatos prematuros, com foco nos efeitos clínicos, fisiológicos e neurodesenvolvimentais. Metodologia: A revisão sistemática foi realizada conforme as diretrizes PRISMA, incluindo artigos originais publicados entre 2021 e 2025, selecionados das bases de dados PubMed e LILACS. Foram avaliados estudos que abordaram os efeitos dos anestésicos em neonatos prematuros, excluindo revisões e meta-análises. A qualidade dos estudos foi verificada por meio da escala de Newcastle-Ottawa. Resultados: A análise revelou que o manejo anestésico em neonatos prematuros é desafiador devido à imaturidade fisiológica, sendo necessário um planejamento cuidadoso para evitar complicações como instabilidade hemodinâmica e problemas respiratórios. A exposição precoce a anestésicos pode afetar o desenvolvimento neurocognitivo, principalmente em casos de múltiplas exposições. Estratégias como anestesia regional surgem como alternativas para minimizar os riscos. Discussão: A falta de protocolos padronizados e o uso variado de agentes anestésicos em neonatos prematuros refletem a escassez de estudos conclusivos. Técnicas regionais e o monitoramento rigoroso são cruciais para reduzir riscos de complicações respiratórias e hemodinâmicas. Estudos sugerem que a anestesia geral deve ser utilizada com cautela, visando minimizar os impactos neurodesenvolvimentais. Considerações Finais: É essencial o desenvolvimento de diretrizes específicas e a capacitação contínua dos profissionais de saúde para garantir a segurança no manejo anestésico de neonatos prematuros. Novos estudos devem explorar anestésicos menos neurotóxicos e protocolos mais eficazes.
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 | 0.009 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| 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".