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Enregistrement W4309124263 · doi:10.22410/issn.2176-3070.v14i3a2022.3087

RELAÇÕES LINFÓCITO/MONÓCITO, NEUTRÓFILO/LINFÓCITO, PLAQUETA/LINFÓCITO E TOXICIDADES EM PACIENTES DIAGNOSTICADOS COM CÂNCER DE CABEÇA E PESCOÇO

2022· article· pt· W4309124263 sur OpenAlexaff
Camila Cristina Bender Simsen, Geórgia Muccillo Dexheimer

Notice bibliographique

RevueRevista Destaques Acadêmicos · 2022
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O câncer de cabeça de pescoço é o terceiro mais incidente no Brasil, afetando em sua maioria o sexo masculino. O prognóstico dos pacientes acometidos por tumores é associado com marcadores de progressão tumoral e apresenta relação com o sistema imunológico e suas respostas. Dentre os marcadores, as relações entre monócitos e linfócitos (RLM), neutrófilos e linfócitos (RNL) e entre linfócitos e plaquetas (RLP) vêm sendo apontadas como importantes indicadores tumorais e relacionados com a qualidade de vida. O presente estudo teve como objetivo avaliar as relações entre monócitos e linfócitos, neutrófilos e linfócitos e entre linfócitos e plaquetas como marcadores no prognóstico e de toxicidade precoce em pacientes com câncer de cabeça e pescoço de um hospital de médio porte da região do Vale do Taquari/RS. A pesquisa foi retroativa assim, analisando as evoluções médicas dos pacientes do estudo, disponíveis no programa Tasy do hospital. Os dados foram obtidos através da análise de hemogramas no período de janeiro de 2018 até o momento da coleta de dados em 2020. Dados como idade, sexo e data de início do tratamento foram levadas em conta, além de toxicidades agudas. Foram analisados um total de 197 prontuários, sendo que somente 10 puderam ser incluídos no estudo. As relações leucocitárias não apresentaram diferenças significativas, porém, alguns dos pacientes apresentaram diminuição da RNL e da RLP e aumento da RLM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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