A prevalência de perdas auditivas em crianças e adolescentes com câncer
Notice bibliographique
Résumé
O tratamento do câncer infantil provoca diversos efeitos colaterais, como a ototoxicidade, que é capaz de lesar estruturas da orelha interna e pode levar à perda auditiva. OBJETIVO: Estimar a prevalência de perda auditiva em crianças e adolescentes com câncer, utilizando três classificações: American Speech-Language-Hearing Association (ASHA), Pediatric Oncology Group Toxicity (POGT) e Perda Auditiva Bilateral (PAB). Forma de Estudo: Transversal. MATERIAL E MÉTODO: Analisou-se 94 pacientes atendidos entre 2003 e 2004. Os indivíduos foram submetidos à inspeção visual do meato acústico externo e avaliação audiológica. Para caracterização da amostra utilizou-se a estatística descritiva e para a análise da concordância da perda auditiva nas três classificações foi utilizada a estatística Kappa. RESULTADOS: Houve prevalência de perda auditiva de 42,5% pela ASHA, 40,4% pela POGT e 12,8% pela PAB. A concordância para POGT e PAB, e para PAB e ASHA foi fraca (respectivamente, k=0,36 e k=0,33). A concordância entre ASHA e POGT foi quase perfeita (k=0,96). CONCLUSÕES: A perda de audição é um efeito colateral importante nos pacientes com câncer. A monitorização auditiva é fundamental, pois possibilita detecção precoce e revisão do tratamento. Recomenda-se adotar uma classificação que contemple perdas auditivas leves, como proposta pela ASHA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».