Neoplasia do colo de útero e mortalidade: uma metanálise
Bibliographic record
Abstract
O câncer de colo de útero, causado principalmente pelo HPV, é prevalente em mulheres, especialmente em países em desenvolvimento devido ao acesso limitado a rastreamento e vacinação. A mortalidade é alta onde esses serviços são escassos. A prevenção envolve vacinação e rastreamento regular. Esta revisão visa estimar a sobrevida em cinco anos. A metodologia incluiu estudos observacionais sobre a sobrevida em 5 anos de mulheres com câncer de colo de útero. Bases de dados como Google Scholar, ScienceDirect e MEDLINE foram usadas. Dois revisores independentes realizaram triagem e extração de dados. A escala de Newcastle-Ottawa avaliou o risco de viés. Análises estatísticas foram feitas usando JASP, versão 0.18.3, com meta-análise e testes de sensibilidade. Após a busca sistemática, 11.738 artigos foram identificados, resultando em 13 estudos incluídos na revisão após triagem e avaliação. A sobrevida em 5 anos foi de 0,76 (IC 95% [0,67, 0,85]), com alta heterogeneidade (I² = 99,452%). A maioria dos estudos apresentou risco de viés aceitável. Análises de sensibilidade confirmaram a robustez dos resultados. Esta meta-análise estima a sobrevida em 5 anos de mulheres com câncer de colo de útero em 0,76 (IC 95% [0,67, 0,85]), alinhada com a literatura existente. A alta heterogeneidade (I² de 99,452%) reflete diferenças nos estudos incluídos. Limitações incluem possíveis viéses de seleção e publicação. Os achados reforçam a necessidade de melhorar rastreamento e tratamento, especialmente em regiões com acesso limitado a cuidados de saúde. Futuras pesquisas devem explorar fatores de variabilidade na sobrevida e realizar análises de subgrupos para obter estimativas mais precisas.
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 | 0.006 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.017 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".