Percurso do diagnóstico de malignidades
Bibliographic record
Abstract
No Brasil aproximadamente 15% das mortes decorre do câncer, representando um grave problema de saúde pública, mais de 7% por malignidades hematológicas. O diagnóstico é complexo e grande parte da falha à quimioterapia decorre do início tardio do tratamento. Analisamos quantos trabalhos recentes na literatura abordam o tempo transcorrido desde os primeiros sintomas até o diagnóstico dos pacientes que apresentam alguma malignidade, especialmente as hematológicas, bem como desempenhamos uma pesquisa sobre a temática. Realizamos uma revisão da literatura médica usando a metodologia descrita por Jacobsen et al. (2017), consultando as bases de dados científicas Scielo e Pubmed, observando o intervalo de tempo entre 2015 a 2019. A pesquisa realizada no Hospital Universitário Antônio Pedro se deu por meio de um questionário aplicado aos pacientes que frequentam o ambulatório de quimioterapia. Foram identificadas 276 publicações no PubMed e 44 publicações no Scielo, ao final selecionou-se 7 artigos, onde apenas um se referia a malignidades hematológicas. O questionário está em andamento e foram incluídos até o momento 39 pacientes, o maior grupo os portadores de neoplasias hematológicas, 41,02%; 48,72% buscaram atendimento médico dias após o início dos sintomas; 38,46% tiveram diagnóstico em estágio avançado; serviço inicial com maior procura foi a Unidade Básica de Saúde, 51,29%.Em todos os artigos selecionados e analisados bem como em nossa pesquisa os indivíduos têm um atraso significativo na busca por diagnóstico final, portanto, do tratamento, o que pode resultar em resposta insatisfatória, podendo levar a óbito. Palavras-chave: Câncer; Diagnóstico; Tempo.
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 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".