A terapêutica endoscópica é segura e eficiente no tratamento de lesões localizadas no reto?
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O câncer colorretal está entre as neoplasias malignas mais comuns em todo mundo e as lesões pré-malignas que levam ao seu surgimento são os pólipos em seus variados tipos. Como forma minimamente invasiva a ressecção endoscópica desponta como método preferencial nas lesões focadas. Objetivo: Efetuar revisão verificando se a terapêutica endoscópica é segura e eficiente no tratamento de lesões localizadas no reto. Método: Revisão narrativa colhendo informações publicadas em plataformas virtuais (SciELO, Google Scholar, Pubmed e Scopus). Inicialmente foi realizada busca por descritores relacionados ao tema, os quais foram identificados por meio do DeCS/MeSH, a saber: “câncer colorretal, adenoma, mucosectomia, displasia, pólipo” e seus equivalentes em inglês “colorectal cancer, adenoma, mucosectomy, dysplasia, polyp” com busca AND ou OR, considerando o título e/ou resumo. Após, foram escolhidos somente os que tinham maior similitude, e realizada a leitura na íntegra dos trabalhos. Resultados: Foram avaliados 41 artigos. Conclusão: Com a evolução dos conceitos e com a melhora tecnológica, há possibilidade de diagnosticar cada vez maior lesões não-polipoides ou superficiais (superficialmente elevadas, planas ou deprimidas) e as lesões ou tumores de espraiamento ou crescimento lateral (LST, Laterally Spreading Tumor) que por definição apresentem diâmetro maior que 10 mm. A mucosectomia pode ser indicada para o tratamento minimanente invasivo ou prevenção nos casos ainda não avançados e que possam ser curados endoscopicamente.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".