Estudo comparativo entre as técnicas de nissen e Boix-Ochoa em ratos
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Comparar, em ratos, a eficiência das técnicas de Nissen e Boix-Ochoa no tratamento do refluxo gastroesofagiano (RGE) induzido pela operação de Heller. MÉTODO: Foram usados 30 ratos Wistar, com idades entre 40 e 60 dias de vida e peso corporal entre 210 g e 342 g. Os animais foram distribuídos em três Grupos (A, B, C) de 10 ratos. Em todos os animais realizou-se a operação de Heller. No Grupo B ela foi seguida de uma operação de Nissen e, no Grupo C, de uma operação de Boix-Ochoa. A pressão intra-gástrica necessária para produzir RGE foi medida em todos os animais: antes de qualquer procedimento; imediatamente após as operações de Heller, Nissen e Boix-Ochoa; e seis semanas depois, quando os animais foram mortos. RESULTADOS: Verificou-se que tanto a recuperação da perda de peso, que caracteriza o quadro de RGE, como a reconstituição mais fisiológica dos gradientes pressóricos gastroesofagianos são obtidos de forma mais eficiente pela técnica de Boix- Ochoa. CONCLUSÃO: As operações de Nissen e Boix- Ochoa são eficientes no tratamento do RGE induzido pela técnica de Heller, em ratos. A segunda, no entanto, restaurou, de forma mais adequada, os valores fisiológicos dos parâmetros estudados neste trabalho: o peso corporal e os gradientes pressóricos gastroesofagianos.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".