Enfermedad renal crónica de causa desconocida: investigaciones en Guatemala y oportunidades para su prevención
Notice bibliographique
Résumé
El Centro para la Salud, el Trabajo y el Ambiente (CHWE por sus siglas en inglés) inició un proyecto de colaboración con Pantaleon, una empresa agrícola de caña de azúcar en Guatemala, para hacer frente a una epidemia de enfermedad renal crónica (ERC) de causa no tradicional (ERCnT) que afecta a las comunidades agrícolas en Centroamérica y otros lugares. Este artículo describe el conocimiento actual de la epidemia en Centroamérica, las manifestaciones clínicas, el tratamiento y el manejo; las hipótesis actuales de su etiología, la colaboración y el enfoque de CHWE-Pantaleon. Nuestro enfoque de Total Worker Health® (TWH) para abordar la salud renal en Guatemala incluye múltiples estudios de investigación con trabajadores de caña de azúcar, para evaluar la prevalencia, incidencia y factores de riesgo de la lesión renal aguda y la ERC; se incluye también el desarrollo e implementación de medidas de prevención mejoradas e intervenciones para proteger a los trabajadores abordando los factores de riesgo ya conocidos. Se examinan también las necesidades futuras de investigación y las implicaciones globales de la ERCnT, al igual que la producción de bienes y la economía, así como las recomendaciones actuales para las estrategias de prevención ocupacional y comunitaria.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».