PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DE PACIENTES COM DOENÇA RENAL CRÔNICA AVANÇADA EM TRATAMENTO CONSERVADOR: UM ESTUDO DE COORTE
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Com o aumento da prevalência da doença renal crônica (DRC) associada à maior expectativa de vida e maior número de comorbidades, faz-se necessário promover melhor qualidade de vida ao paciente idoso com DRC avançada, o que pode ser alcançado com o tratamento conservador, definido como tratamento da doença sem dialise, visando retardar a progressão da perda da função renal residual, manejo de sintomas, minimizar intercorrências e oferecer suporte psicossocial, por meio de uma abordagem multiprofissional. O ambulatório multiprofissional de cuidados paliativos para portadores de DRC estágio V foi iniciado em 2018 em hospital do interior de SP. Objetivo: Avaliar o perfil epidemiológico dos pacientes em seguimento ambulatorial e opção por tratamento conservador da DRC avançada. Métodos: Coorte retrospectiva com pacientes adultos com DRC avançada e opção por tratamento conservador de jan/2018 a jun/2024. Resultados: Foram incluídos 30 pacientes, com idade 83,8 ± 10 anos, predominância do sexo feminino (56,7%) e com taxa de filtração glomerular de 15,1 ± 5,3. A doença de base foi nefroesclerose hipertensiva (30%), seguido de doença renal do diabetes (23,3%), nefropatia obstrutiva (20%) e sequela de injúria renal aguda (10%). As comorbidades mais prevalentes foram hipertensão arterial sistêmica (93,3%), insuficiência cardíaca (50%), diabetes melito (43,3%) e depressão (33,3%). A opção pelo tratamento conservador foi do paciente/familiares (53,3%). O escore PPS (Palliative Performance Scale) foi 60 (40-100), sendo que 10% dos pacientes pioraram PPS durante seguimento. O escore ESAS (Edmonton Symptom Assessment System) foi mantido (53,3%) ou melhorou (30%). Houve taxa de internação hospitalar de 46,6%, com 57,1% de reinternações. Apenas 10% dos pacientes mudaram de opinião devido a piora sintomática e iniciaram método dialítico (diálise peritoneal). As principais causas de dropout foram perda de seguimento durante a pandemia da Covid-19 (40%) e óbito (30%). Conclusão: O manejo conservador do paciente com DRC avançada, quando realizado por equipe multiprofissional e envolvendo planejamento compartilhado de ações, pode melhorar a qualidade de vida dos pacientes.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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".