IDENTIFICAÇÃO DO FENÓTIPO DE FRAGILIDADE EM PACIENTES TRANSPLANTADOS DE RIM PELA EQUIPE MÉDICA DE UM CENTRO ÚNICO DE TRANSPLANTE RENAL.
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O fenótipo de fragilidade é caracterizado pela diminuição da capacidade do organismo em responder eficazmente a situações de estresse. Diversas escalas de fragilidade avaliam diferentes aspectos desse fenômeno. O presente estudo tem como objetivo analisar a relação entre a percepção da equipe médica e duas escalas de fragilidade amplamente utilizadas na área da geriatria: a Escala de Fragilidade do Cardiovascular Health Study (EFCHS) e a Escala de Edmonton. Métodos: Este estudo envolveu receptores de transplante renal do Hospital Israelita Albert Einstein, programa PROADI-SUS. Em nosso serviço, cada paciente é preferencialmente atendido pelo mesmo médico. A fragilidade foi avaliada em 276 indivíduos utilizando duas escalas diferentes: a Escala de Fragilidade do Cardiovascular Health Study (EFCHS, também conhecida como Escala de Fried) e a Escala de Edmonton (EFS). Após essa avaliação, cada médico da equipe foi questionado sobre a presença ou ausência de fragilidade ou pré-fragilidade nos pacientes que acompanha. Oito pacientes foram excluídos da análise devido à impossibilidade da equipe médica em classificá-los. A análise estatística foi realizada usando o software Jamovi. Resultados: Identificamos 175 pacientes frágeis ou pré-frágeis pela escala EFCHS e 166 pacientes frágeis ou pré-frágeis pela escala e Edmonton. A identificação do fenótipo de fragilidade pela equipe médica foi baixa: 33% (n=58) dos pacientes frágeis/pré-frágeis identificados pela escala de Fried foram classificados corretamente, enquanto que 35% (n=59) dos pacientes pacientes frágeis/pré-frágeis identificados pelo EFS foram classificados corretamente. A identificação dos robustos pela equipe médica foi alta: a equipe médica classificou corretamente 81% dos pacientes identificados como robustos pela escala de Fried e 82% dos pacientes identificados como robustos pelo EFS. Conclusão: A baixa sensibilidade da percepção clínica da síndrome de fragilidade pela equipe médica demonstra a complexidade desse fenótipo e reforça a necessidade da adoção de escalas padronizadas e validades para a correta identificação dessa síndrome.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".