Desempenho das diretrizes AGA, Fukuoka e Europeia nos incidentalomas mucinosos do pâncreas submetidos à ultrassonografia endoscópica com punção por agulha fina
Bibliographic record
Abstract
Introdução: As lesões císticas pancreáticas são comuns e não são exclusivamente benignas. Existem 3 diretrizes que ajudam a indicar cirurgia no caso de haver algum fator de risco, sinal de malignidade ou acompanhar o paciente com exames de imagem.
 Objetivo: Revisar e comparar o desempenho dessas diretrizes em neoplasias mucinosas identificados de forma incidental.
 Método: A revisão da literatura foi feita colhendo informações publicadas em plataformas virtuais em português e inglês. O material para leitura e análise foi selecionado das plataformas SciELO, Google Scholar, Pubmed e Scopus. Inicialmente foi realizada busca por descritores “neoplasia cística mucinosa. neoplasias intraductais pancreáticas. ultrassonografia endoscópica. aspiração por agulha fina” com busca AND ou OR, considerando o título e/ou resumo. Após, considerando-se somente os que tinham maior relação ao tema, foi realizada a leitura da íntegra dos textos.
 Resultados: Foram incluídos 37 artigos.
 Conclusão: A Diretriz Europeia- DE-2018 mostrou-se mais precisa para ser utilizada em pacientes com neoplasia mucinosa assintomática após o diagnóstico obtido pela USE-PAF.
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 | 0.004 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| 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".