Mucinose folicular: revisão da literatura e relato de um caso
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A mucinose folicular é uma condição dermatológica rara, caracterizada pelo acúmulo anormal de mucina nas unidades foliculares da pele ou nos folículos pilosos. Apesar de sua natureza incomum, essa condição desperta interesse clínico devido à sua variedade de apresentações clínicas e desafios diagnósticos associados. Objetivo: Elaborar uma revisão de literatura acerca do tratamento da MF, bem como apresentar um relato de caso sobre o tema. Materiais, sujeitos e métodos: Materiais e métodos: Para a elaboração desse artigo foi realizada consulta de artigos publicados nos últimos 15 anos no banco de dados do PubMED e consulta em livro-texto de Dermatologia (2018). Resultados e discussão: Evidências mostram que terapias tópicas com corticosteroides podem resolver casos leves e localizados. Enquanto, medicamentos imunobiológicos e fototerapia são opções que podem trazer resultados satisfatórios nos casos de difícil controle. Considerações finais: Embora a MF seja uma doença leve e autolimitada na maioria dos casos, pode afetar significativamente a qualidade de vida do paciente, portanto, são necessárias mais pesquisas para que sejam estabelecidos tratamentos mais eficazes.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".