Doença de Sjögren: Manifestações dolorosas, neuropatia de fibras finas e potenciais marcadores laboratoriais
Bibliographic record
Abstract
crianças em minha ausência e privação.A vocês, minha família, meu muito obrigada.Minha gratidão ao meu exímio orientador, Prof. Dr. Eduardo Melani Rocha, por todo apoio, compreensão e auxílio durante todos esses anos, desde o projeto piloto, até o decorrer de toda a pesquisa.Obrigada por muitas vezes ter abdicado das suas inúmeras atribuições para me ajudar e orientar.Sem seu apoio, compreensão, conhecimento, amizade e confiança, nada disso seria possível.Será sempre uma inspiração para mim.Meu agradecimento à Dra.Fabíola Reis de Oliveira, por sua delicadeza, profissionalismo, atenção, apoio e orientações.Sua paciência em ensinar e sua determinação nas pesquisas são admiráveis.Agradeço a Universidade de São Paulo, Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto e o Departamento de Oftalmologia, Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço.Meu obrigada a todos os colegas e colaboradores da Casa 19 por sempre estarem dispostos a contribuírem e agregar.Em especial à Adriana de Andrade Batista Murashima e Lilian E. Costa Mendes da Silva que estiveram ao meu lado durante toda a fase de análise do material biológico dos pacientes em pesquisa.Não poderia deixar de registrar meus agradecimentos aos alunos de iniciação científica, Mateus Maia Marzola, Rafael Costa e Silva Souza e Beatriz Carneiro Cintra, que gentilmente me auxiliaram.E por fim, agradeço a disponibilidade e confiança dos pacientes do grupo controle e dos portadores de doença de Sjögren na realização desta pesquisa.APOIO FINANCEIRO O estudo desenvolvido nessa tese recebeu apoio financeiro das seguintes instituições governamentais brasileiras: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAPES).
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".