El cáncer de mama en niñas y adolescentes como población vulnerable
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: el objetivo principal de esta revisión es identificar las mejores evidencias específicas disponibles en la literatura científica sobre el cáncer de mama en niñas y adolescentes.Metodología: búsqueda avanzada en distintas bases de datos de las que se han recopilado 8 artículos con altos índices de impacto según JCR publicados en los últimos 5 años y disponibles a texto completo.Resultados: existen factores de riesgo modificable y no modificables relacionados con el cáncer de mama en niñas y adolescentes. Es de gran importancia el conocimiento de la enfermedad, las pruebas diagnósticas, la imagen de la mujer con cáncer de mama y su preocupación por el embarazo tras el diagnóstico en este grupo poblacional. Es necesario establecer sistemas enfermeros específicos para las afectadas o en riesgo de presentar cáncer de mama, así como para su familia.Conclusión: La figura de la enfermera cobra aún mayor importancia en este ámbito. Los profesionales de enfermería deben estar perfectamente formados y tener una cartera de servicios para la prevención del cáncer de mama en niñas y adolescentes, pruebas diagnósticas específicas para este grupo vulnerable y el cuidado de la población afectada. El apoyo educativo sería la estrategia de elección para llevarlo a cabo.
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".