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Enregistrement W3010666769 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i1.1.1145

Alteraciones hematológicas en pacientes portadores del virus de lnmunodeficiencia Humana

2020· article· es· W3010666769 sur OpenAlexvenueno aff
Santiago Pacheco Toro, Sandy Fierro Vasco, Juan Vega Vasco, Silvana Vega Vasco

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS oral health manifestations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyHuman immunodeficiency virus (HIV)HumanitiesVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La infección por el Virus de la Inmunodeficiencia Humana, VIH se presenta con una variedad de alteraciones hematológicas y pueden verse como complicación de la propia enfermedad o vinculadas al tratamiento. Se caracteriza por una eritropoyesis ineficaz causada por infecciones oportunistas, neoplasias y fármacos. En este artículo se quiere determinar las alteraciones hematológicas más frecuentes que se producen en pacientes portadores del virus de la inmunodeficiencia humana atendidos en el Hospital Enrique Garcés, localizado en Quito, Ecuador. Se realizó un muestreo aleatorio simple para universo finito. El estudio es de tipo descriptivo retrospectivo de una serie de casos en la Unidad de atención integral a pacientes con VIH-SIDA del Hospital Enrique Garcés. Se revisaron las historias clínicas de los pacientes atendidos en el año 2017. Se obtuvo una muestra de 105 pacientes. Se evidenció que la mayoría (86,7%) de los casos corresponde al sexo masculino con una edad promedio de 33 años. La prevalencia de anemia fue del 13.3 %. Las mujeres presentaron más alta prevalencia de anemia. La leucopenia fue más frecuente en el grupo de pacientes con valores de CD4 inferiores 200 cells/μ. Se concluye que la prevalencia de anemia no fue muy elevada, predominó en el sexo femenino con un patrón normocítico hipocrómico. La leucopenia fue más frecuente en el grupo de pacientes con valores de CD4 inferiores 200 cells/μ. Las plaquetas en la mayoría de pacientes estuvieron en rango normal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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