CANCER DE PELE NÃO MELANOMA: REVISÃO INTEGRATIVA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O câncer de pele não melanoma (CPNM) compeende grupo de neoplasias com alta incidência na população mundial. É dividido em carcinoma basocelular (CBC) e de células escamosas (CEC). Por ser de grande prevalência, entender o processo de oncogênese e a relação com íons, proteínas e receptores celulares no CPMN pode contribuir para que novas terapêuticas sejam avaliadas. Objetivo: Entender o processo da oncogênese dos tumores de pele não melanomas e sua relação com a imunolocalização do IP3R. Método: Revisão integrativa da literatura com síntese de evidências. A base de dados foi o PUBMED; a estratégia de busca: “carcinoma espinocelular, AND/OR carcinoma basocelular, AND/OR IP3R, AND/OR imunoistoquímica”. Foram considerados para revisão os trabalhos publicados entre 2018 e 2023. Foram incluídos 40 trabalhos, integralmente lidos e resumidos. Resultados: CPNMs são os tumores malignos mais comuns em todo o mundo, sendo 75-80% o CBC, e até 25% o CEC. As interações moleculares de forma geral, envolvem grande participação de moléculas supressoras tumorais, assim como de procto-oncogenes. Além disso, canais iônicos voltagem dependente controlam o fluxo citosólico de íons, dentre eles o cálcio. O IP3R (receptor do fosfatidil inositol-3) permite a saída de cálcio do retículo endoplasmático para que seja utilizado pela célula para atividades fisiológias como proliferação, angiogênese, motilidade e capacidade de invasão. Conclusão: O IP3R, pelas características de expressão imunoistoquímica, parece estar relacionado também, à fisiopatologia do CPNM.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".