Relação entre hipóxia intermitente e malignização: uma revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
Justificativa/Problema: O conhecimento dos estudos existentes até o momento que relacionam HI e malignização é necessário para melhorar a prevenção e o tratamento da população. Objetivos: A presente revisão tem como objetivo elucidar a possível relação entre HI e o desenvolvimento de câncer. Metodologia: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura, realizada no período de Maio de 2023 até Dezembro de 2023, que objetiva responder a seguinte pergunta: “Existe relação entre hipóxia intermitente e o desenvolvimento de câncer?”. Para tanto, utilizou-se a base de dados Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MedLine) para a obtenção dos resultados. Foram utilizados os descritores “Hypoxemia”, “Apnea”, “Cancer”, “Malignancy” separados pelo operador booleano “AND” e incluídas suas variações no Medical Subject Headings (MeSH). Resultados: Após a leitura e análise dos artigos, foram selecionados 10 para os resultados dessa revisão, que evidenciaram uma relação entre pacientes com hipóxia intermitente e a ocorrência de malignização. Conclusão: A influência da hipóxia intermitente no aumento ou redução da ocorrência de câncer se mostra de maneira distinta de acordo com o sítio em que esse ocorre e amostra avaliada.
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 | 0.015 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| 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".