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Impacto da pandemia da COVID-19 no diagnóstico, manejo e desfechos no câncer de ovário: uma revisão sistemática e meta-análise

2024· dissertation· pt· W4404181539 on OpenAlexaboutno aff
Lorena Alves Teixeira

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicCancer Risks and Factors
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Em primeiro lugar e especialmente ao Prof. Dr. Francisco José Candido dos Reis, professor extremamente dedicado, comprometido, inteligente, competente, homem sábio, organizado, educado, paciente, disponível e resiliente, nossa fonte contínua de estímulo, exemplo e com grande poder de visão em prol da ciência, da saúde, do ensino e da humanidade.Meus eternos agradecimentos por ser o mais perfeito e dedicado orientador, por nossas reuniões semanais presenciais e online tanto individuais como com o grupo de pesquisa que surgiu em plena pandemia da COVID-19.Obrigada por ter nos proporcionado várias oportunidades de pesquisa, aprendizado, conhecimento e crescimento.Agradeço também por manter as portas da continuação de minha formação acadêmica e pesquisa após termos concluído o mestrado com tantos resultados e desenvolvimento de novas habilidades.Eu cresci muito e amadureci graças a todo o seu valioso apoio, ensino e sabedoria.Minha eterna gratidão, respeito, amizade e respeito.Agradecimento especial às Profa.Dra.Fernanda Maris Peria, Profa.Dra.Sophie Françoise Mauricette Derchain e Profa.Dra.Angelica Nogueira Rodrigues que prontamente e gentilmente aceitaram participar de minhas avaliações no doutorado, pelas análises e discussões minuciosas, pelo apoio, ensino contínuos e pelas contribuições excepcionais no aprimoramento deste projeto e de minha carreira profissional e acadêmica.A todos os amigos, irmãos e ao grupo de pesquisa e da telemedicina do Prof.Dr. Francisco.Esta oportunidade surgiu de um grande projeto temático em plena pandemia: Avaliação do impacto da pandemia COVID-19 nas linhas de cuidados para tumores ginecológicos e da mama.A participação no projeto temático que integrou dados de uma coorte de mulheres com neoplasias malignas ginecológicas ou da mama com dados públicos do sistema único de saúde (SUS) e resultados globais (Revisões sistemáticas) para compreender em profundidade o impacto da pandemia COVID-19 nas linhas de cuidados associadas a essas doenças foi um grande aprendizado.Agradeço ao coordenador Prof. Dr. Francisco José Candido dos Reis pelo convite e oportunidade.À Suelen Soares Bezerra que nunca mediu esforço para me apoiar com todas as questões burocráticas da pós-graduação, dedicação e profissionalismo de sempre e à Suleimy Cristina Mazin por contribuir com a organização e o desenvolver dos dados estatísticos.À Universidade de São Paulo, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto e ao Departamento de Ginecologia e Obstetrícia por todo apoio e pela disponibilidade e contribuição de toda a banca do doutorado, a todos que contribuíram de forma direta e indireta para a conclusão deste alvo, meus sinceros agradecimentos.Agradecimento mais que especial aos melhores pais do mundo, queridos e amados, Analúcia Alves Guimarães Teixeira e Gilberto José Teixeira, pelo amor incondicional e apoio de sempre, coragem, sabedoria e incentivo constantes.Quaisquer palavras nunca serão suficientes para expressar a minha eterna gratidão.Mãe e pai, eu os amo infinitamente.Toda a honra aos dois.Às minhas amadas irmãs Larissa e Luciana, à tia Maria, por todo amor e ensinamento, ao meu cunhado Daniel e aos meus sobrinhos Lucca e Davi, responsáveis por acelerar meus processos de vida e de profissão.Aos meus sogros Tê e Zé, por todo amor e apoio de sempre.Ao meu primeiro, único e eterno amor, meu querido e amado marido Alexandre Guedes da Silveira, minha alma gêmea, meu porto seguro, fonte de tudo que há de melhor no ser humano, dono deste coração tão puro e sábio, homem iluminado por Deus.Agradeço por ser o maior presente de Deus em minha vida, por sempre me encorajar e por nunca ter me deixando desistir de realizar todos os meus sonhos, além de construir vários sonhos em unidade aos meus.Este nosso casamento ficou marcado não somente pela aliança com nosso Pai, pelo nosso amor, mas também por ter ocorrido em pleno lockdown e condução deste doutorado.Foi um conjunto de acontecimentos e experiências que ficaram e ficarão marcados para sempre.Meu amor, nunca conseguirei expressar os meus sentimentos de gratidão por tudo o que você já fez e faz por mim todos os dias.Eu te amo infinitamente.A Deus, por ter me chamado e me escolhido para estar aqui, me mostrando o poder de ser iluminada por Ti, pelo dom da vida, por ter me feito acessá-Lo e por ter me dado a posse de tudo o que jamais teria imaginado que existisse, por Sua fonte de amor incondicional e infinito, por me ensinar em todo o processo de crescimento e desenvolvimento, me tornando alguém melhor a cada dia.Com o Senhor aprendi que As coisas impossíveis aos homens são possíveis a Deus -Lucas 18:27.Obrigada Senhor Jesus Cristo.O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAPES) -Programa CAPES EPIDEMIAS (Código do Financiamento 88887.506852/2020-00).A maior beleza do homem encontra-se na descoberta diária que ele faz de si mesmo (Parafraseando o aforismo grego gnōthi seauton utilizado por Sócrates) A presente tese encontra-se de acordo com: 1) Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT NBR 6023) para citação das referências; 2) Universidade de São Paulo.Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto.Diretrizes para Apresentação de Dissertações e Teses da Universidade de São Paulo (USP), Parte I (ABNT), versão atualizada 2020; 3) PROSPERO -International Prospective Register of Systematic Reviews; 4) PRISMA -Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020; 5) Abreviaturas dos títulos dos periódicos de acordo com

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How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Meta-analysis · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.127

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.063
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0130.033
Bibliometrics0.0060.007
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.085
GPT teacher head0.398
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designMeta-analysis
Domainnot available
GenreReview

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".

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Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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