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RELAÇÕES LINFÓCITO/MONÓCITO, NEUTRÓFILO/LINFÓCITO, PLAQUETA/LINFÓCITO E TOXICIDADES EM PACIENTES DIAGNOSTICADOS COM CÂNCER DE CABEÇA E PESCOÇO

2022· article· pt· W4309124263 on OpenAlexaff
Camila Cristina Bender Simsen, Geórgia Muccillo Dexheimer

Bibliographic record

VenueRevista Destaques Acadêmicos · 2022
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicHead and Neck Cancer Studies
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

O câncer de cabeça de pescoço é o terceiro mais incidente no Brasil, afetando em sua maioria o sexo masculino. O prognóstico dos pacientes acometidos por tumores é associado com marcadores de progressão tumoral e apresenta relação com o sistema imunológico e suas respostas. Dentre os marcadores, as relações entre monócitos e linfócitos (RLM), neutrófilos e linfócitos (RNL) e entre linfócitos e plaquetas (RLP) vêm sendo apontadas como importantes indicadores tumorais e relacionados com a qualidade de vida. O presente estudo teve como objetivo avaliar as relações entre monócitos e linfócitos, neutrófilos e linfócitos e entre linfócitos e plaquetas como marcadores no prognóstico e de toxicidade precoce em pacientes com câncer de cabeça e pescoço de um hospital de médio porte da região do Vale do Taquari/RS. A pesquisa foi retroativa assim, analisando as evoluções médicas dos pacientes do estudo, disponíveis no programa Tasy do hospital. Os dados foram obtidos através da análise de hemogramas no período de janeiro de 2018 até o momento da coleta de dados em 2020. Dados como idade, sexo e data de início do tratamento foram levadas em conta, além de toxicidades agudas. Foram analisados um total de 197 prontuários, sendo que somente 10 puderam ser incluídos no estudo. As relações leucocitárias não apresentaram diferenças significativas, porém, alguns dos pacientes apresentaram diminuição da RNL e da RLP e aumento da RLM.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.335
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0040.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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