Quimioterapia antineoplásica e nutrição: uma relação complexa
Bibliographic record
Abstract
A quimioterapia utiliza compostos químicos com objetivo de erradicar tumores, mas por não possuir especificidade para células tumorais agridem também células normais, trazendo efeitos colaterais, principalmente, ao aparelho gastrintestinal, causando prejuízo das condições nutricionais do cliente, gerando deficiências e sintomas desagradáveis. Estudo descritivo, exploratório, realizado em 2006 num município do interior do Estado de São Paulo-Brasil, objetivou identificar alterações nutricionais apresentadas pela pessoa com câncer em tratamento quimioterápico, utilizando entrevista e questionário semi-estruturado. Foram consultadas 13 pessoas adultas, com idades acima de 50 anos, portadora de variados tipos de cânceres, em tratamento antineoplásico. O uso de antineoplásicos levou a apresentação de náuseas, anorexia, fadiga, disgeusia, incômodo com odor da comida, constipação, rápida sensação de saciedade, xerostomia e mucosite. A avaliação física revelou alopecia, esclerótica ictérica, unhas manchadas, pele descorada, mucosa oral desidratada, língua saburrosa, alteração nas capacidades físicas para trabalho e perda de peso na maioria deles. As pessoas referiram baixa ingesta hídrica, redução na ingesta alimentar, intolerância a carne e feijão, aumento do consumo de frutas, vegetais, legumes e sucos. Esses dados indicam que o tratamento quimioterápico colabora para a alteração nutricional do doente com câncer apontando para a necessidade de intervenção precoce dos desequilíbrios visando ao sucesso terapêutico.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".