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Enregistrement W1896011700 · doi:10.20453/rmh.v3i3.376

Diabetes mellitus insulino dependiente en población de costa, sierra y selva del Perú

2013· article· es· W1896011700 sur OpenAlexaff
Segundo Seclén, M.B. Esteban Rojas, Héctor H. Valdivia, Bernardo Millones, Olivier Núñez, Walter Zegarra, José Miguel Martínez Carrión, GRUPO EPIDEMIOLOGICO DE ESTUDIO DE LA DI

Notice bibliographique

RevueRevista Médica Herediana · 2013
Typearticle
Languees
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineGeographyGynecologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente investigación describe la epidemiología de la diabetes mellitus insulinodependiente (Tipo I) en la población peruana, a través de 3 registros que tomaron como estudio al grupo etáreo menor de 15 años de la provincia de Lima, Cuzco y San Martín queen conjunto representan el 28% de la población peruana menor de 15 años. La fuente primaria de datos fueron los casos ocurridos en 25 hospitales entre 1980-1988, siendo los criterios de selección: haber sido diagnosticado de diabetes (OMS), haber tenido menos de 15 años de edad al diagnóstico, estar en insulino terapia y ser residente de su ciudad. El número de casos encontrados fueron 55, de los cuales 22 tuvieron menos de 15 años en 1988, con una prevalencia de 0.94/100,000 y una incidencia anual de 0.6/100.000. La fuente secundaria de datos fue la Asociación Peruana de Diabetes con 90% de validación de los casos registrados. La baja tasa de prevalencia e incidencia de diabetes mellitas insulina-dependientes (tipo-I) encontradas en la población peruana y comparadas con las de poblaciones caucásicas de Europa y USA, sugieren muy poca predisposición de nuestra raza mestiza para adquirir esta enfermedad.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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