O uso da tomografia computadorizada de baixa dose (TCBD) no rastreio de câncer de pulmão: revisão narrativa
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar o uso da tomografia computadorizada de baixa dose (TCBD) no rastreamento do câncer de pulmão (CP). Revisão bibliográfica: O CP representa a neoplasia com maior incidência e mortalidade no mundo e caracteriza-se por rápida progressão e diagnóstico tardio, fatores que limitam as opções terapêuticas e contribuem para a baixa sobrevida dos pacientes. Medidas de rastreio mostram-se favoráveis em pacientes assintomáticos com alto risco de neoplasia, contribuindo com um prognóstico favorável. A TCBD revela-se como a principal ferramenta de rastreio, apresentando maior sensibilidade na detecção precoce de neoplasia de pulmão e de câncer em estágio I, quando comparada à triagem por radiografia torácica. Entretanto, fatores como a relação custo-benefício, a alta exposição à radiação ionizante e risco de falsos positivos representam empecilhos que devem ser analisados e considerados antes da implementação da triagem generalizada por TCBD. Considerações finais: A TCBD é objeto de estudo devido à grande relevância de seu uso na triagem de câncer de pulmão, decorrente de análises bibliográficas e pesquisas anteriores.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".