DISPLASIA NEURONAL DE CÓLON: UM RELATO DE CASO
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A Displasia Neuronal Intestinal (DNI) é uma patologia que afeta os plexos nervosos submucosos do sistema nervoso entérico. O tipo B é responsável por quadros graves de constipação intestinal refratários ao tratamento clínico, acompanhados ou não por incontinência fecal retentiva e sangramento digestivo baixo, obstrução intestinal aguda ou episódios de enterocolite. Objetivo: O artigo possui como objetivo preencher as lacunas da literatura científica acerca do diagnóstico e tratamento da DNI. Metodologia: Foi analisado o prontuário médico de um paciente em ambulatório de especialista em coloproctologia, assim como a revisão de literatura sobre a patologia. Resultados: Afirma-se que o diagnóstico da DNI é realizado a partir da análise histopatológica das biópsias de reto de pacientes que apresentam constipação intestinal grave. As duas modalidades terapêuticas são representadas pelo tratamento clínico conservador que é realizado a partir de modificações na dieta, uso de laxativos e lavagens intestinais e pelo tratamento cirúrgico que pode ser realizado através de esfincterotomia, ressecção cirúrgica ampla ou colostomia temporária. Conclusão: O caso apresentado se mostrou relevante para a comunidade científica acerca da confirmação de diagnóstico e tratamento efetivo da doença, com bom desfecho para o paciente. Palavras-chave: Constipação intestinal, Cólon, Cirurgia Colorretal, Enema Opaco.
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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 | 0.000 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| 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".