Elaboração de um instrumento para identificação precoce de pacientes em coma aperceptivo
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A elaboração de um instrumento que possa auxiliar na identificação precoce de evolução ao coma aperceptivo possivelmente terá impacto sobre a abordagem de pacientes neurocríticos graves, otimizando o cuidado desses pacientes, como também, nos casos de confirmação do diagnóstico de ME, oportunizando aos familiares dos possíveis potenciais doadores o ato da doação de órgãos em um momento delicado de suas vidas. Objetivo: Construir um instrumento de rastreio para identificação precoce de pacientes com possível evolução para lesão irreversível das estruturas que mantém a consciência em um hospital terciário de alta complexidade em Fortaleza - CE. Metodologia: Trata-se de um estudo metodológico de coorte prospectivo, com abordagem quantitativa, em que foram incluídos pacientes neurocríticos admitidos no Hospital Geral de Fortaleza (HGF) no período de janeiro a dezembro de 2021. A população foi constituída por todos os pacientes que deram entrada no serviço de emergência do HGF, com queixas neurológicas e que se encaixaram nos critérios de inclusão da pesquisa. Nesses casos, realizou-se a avaliação inicial, análise dos prontuários para dados de avaliação clínica e laboratorial e o desfecho final. Estes foram acompanhados até o 5º dia, no local onde se encontravam internados, onde foi feita uma nova avaliação de segmento da ficha e seu desfecho final do internamento. Foram registradas também variáveis de dados sociodemográficos, tais como: Idade, sexo, procedência; bem como dados de diagnósticos clínicos, Escala Coma de Glasgow de entrada e no momento da abertura do protocolo de ME, dados referentes aos protocolos abertos de ME. Os dados, organizados em planilha do Excel®, foram exportados para o software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 23.0, para análises descritivas e inferenciais. Resultados: A quantidade de pacientes que evoluíram para óbito até o 5º dia de internação com e sem abertura de protocolo de ME foi maior (65%), que a quantidade após o quinto dia de internação (35%). Os escores de Glasgow Coma Scale Pupils Score (GCS-P), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Hunt Hess, Hemorragia Intracerebral (ICH) e Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) foram preditores para a ME entre os pacientes investigados. Houve identificação dos seguintes fatores associados à morte encefálica: faixa etária de até 64 anos; procedência de hospital e Unidade de Pronto Atendimento (UPA); setor de admissão de emergência neurológica e sala de reanimação; tabagismo e ex-tabagismo; etilismo; renal crônica e de diabetes mellitus. Quanto aos fatores relacionados ao quadro clínico dos pacientes que se associaram à ME, houve destaque para: pacientes em Intubação Orotraqueal (IOT); sedados; em uso de antibiótico e drogas vasoativas; com Escala de Coma de Glasgow grave; e sem reação pupilar à luz. Com base na análise de dados, foi criado o instrumento para identificação precoce de pacientes com risco de evolução para morte encefálica, composto por 17 itens. Conclusão: Espera-se que o instrumento criado com foco na identificação precoce do quadro agudo de critérios clínicos de morte encefálica possa ser utilizado em outras instituições, com vista a aperfeiçoar a identificação de potenciais doadores, viabilizando assim maior efetividade na oferta de órgãos para transplante.
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 | 0.019 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".