CÂNCER DE MAMA: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA INTEGRATIVA SOBRE O DIAGNÓSTICO E O PROGNÓSTICO
Bibliographic record
Abstract
O câncer de mama representa a segunda neoplasia maligna mais frequente em todo o globo e o mais incidente entre mulheres, o que o coloca como uma das principais causa de morte. O objetivo geral realizar um estudo amplo e atualizado sobre o câncer de mama, não com o intuito de esgotar o assunto, mas sim de corroborar com as discussões sobre a prevenção, o prognóstico e o tratamento dos(as) pacientes já diagnosticados(as). A metodologia aplicada no presente estudo foi uma revisão do tipo sistemática integrativa utilizando descritores, cadastrados em bancos de terminologia, aplicados no Periódicos Capes e utilizando critérios de inclusão e exclusão. Os resultados foram um apanhado atualizado com 10 artigos selecionados para a discussão dos resultados que abordaram a ineficiência dos programas de prevenção e de disagnósticos precoces, principalmente, devido da má distribuição de mamógrafos e por falta de inclusão de faixas etárias mais amplas na rede básica de saúde brasileira, afim de realizarem a mamografia, levam diversos pacientes a prognósticos ineficientes e tardios. Conclui-se que os fatores a serem analisados para verificar o grau de severidade de um câncer de mama são bastante variados, contudo, quanto antes for realizado o diagnóstico, mais decisivo é o prognóstico.
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 | 0.019 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".