Câncer de mama masculino: uma revisão de literatura dos último dez anos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Revisar na literatura científica sobre o câncer de mama em homens nos últimos dez anos (2007-2017). Métodos: Desta feita, foi realizado por intermédio da condução de uma revisão bibliográfica básica e sistemática desenvolvida por meio de seleção de artigos em base de dados entre os anos 2007-2017, com o uso dos descritores câncer de mama, homens e incidência. Resultados: Observou-se que os resultados alcançados, com base nos artigos/publicações que existe uma grande influência genética em meio às ocorrências de câncer de mama masculino, como potenciais alterações. A maior frequência de ocorrências da neoplasia ocorre na faixa etária de mais de 60 anos e em indivíduos de cor branca, sendo que o câncer teve mais frequência em meio a Região Sudeste e Sul Conclusão: O câncer de mama é similar em homens e mulheres; todavia, os casos masculinos apresentam particularidades imuno-histoquímicas, mas não existem estudos suficientes para avaliar o impacto dessa característica no prognóstico e tratamento dessa neoplasia.
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 | 0.005 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".