Neuropatia periférica induzida por quimioterápicos: sintomas e o risco de queda em mulheres idosas com câncer
Bibliographic record
Abstract
Dedicatória Dedico este trabalho às minhas irmãs, Cintia, Daniele e Hellen, que sempre foram as maiores incentivadoras para a realização dos meus sonhos, dando todo o suporte necessário e me encorajando em cada passo percorrido.Aos meus pais, Célia e Djalma, por toda confiança depositada, e por me incentivarem a ser uma profissional melhor a cada dia.À minha noiva, Bruna, que está ao meu lado em cada desafio, me apoiando e vibrando comigo em todos os momentos destes últimos anos.Agradecimentos Agradeço imensamente a Deus, por ser a minha base sólida e a quem eu posso confiar minhas angústias, medos, vontades e sonhos, e no qual sou grata pela oportunidade de viver este momento.Á minha orientadora, Thais de Oliveira Gozzo, por ter me aceitado como aluna e sobre o apoio na execução deste trabalho, e no qual eu tenho grande respeito e admiração.Agradeço pelos ensinamentos, conselhos e paciência.Ao Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP-USP), por ser excelência no ensino e pesquisa, proporcionando oportunidades de aprendizado e avanço na área da saúde por meio do desenvolvimento de pesquisas.À Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (EERP-USP), por mais uma vez ter sido a responsável pela minha formação, mostrando que o ensino supera barreiras e incentivando os seus alunos a sempre irem além.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".