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Enregistrement W3030491942 · doi:10.36829/63cts.v7i1.917

Caracterización de factores sociodemográficos, epidemiológicos y clínicos de pacientes masculinos con ERCnT en la Unidad Nacional de Atención al Enfermo Renal Crónico

2020· article· es· W3030491942 sur OpenAlexaff
María Camila Cotacio Figueroa, Josue Cortes Zarate, María Fernanda Chavarría González, José Antonio Nieto Solís, Brenda N. Acabal, Naara González, Janira N. Acajabón, Cindy A. Oliva, Julio Boj, Karla Lagne, Gerardo Arroyo

Notice bibliographique

RevueCiencia Tecnologí­a y Salud · 2020
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La ERCnT es un daño funcional del riñón que no está asociada con una historia de diabetes ni hipertensión, con una disminución de la tasa de filtración glomerular por debajo de 60 mL/min/1.73 m 2, cuya causa aún no ha sido claramente establecida. El objetivo de esta investigación fue la caracterización de pacientes de sexo masculino con ERCnT que están siendo atendidos en la Unidad Nacional de Atención al Enfermo Renal Crónico (Unaerc), para lo cual se realizó un estudio de tipo descriptivo, transversal. La muestra la constituyó 83 pacientes de sexo masculino, en donde se analizaron variables sociodemográficas, epidemiológica y clínicas. Para recolectar los datos se utilizó la técnica de entrevista. Para analizar las variables obtenidas se aplicó estadística descriptiva, analizando la información mediante tablas de distribución de frecuencia y porcentaje. Se obtuvo que en factores sociodemográficos la mayoría de pacientes que padecen ERCnT provenían de los departamentos de Jutiapa, Jalapa y Escuintla, que la mayoría era de raza ladina, con vivienda de block y que indican tener acceso a los servicios básicos de agua, luz y extracción de basura. En factores epidemiológicos predominan pacientes con edades entre 18-28 años, agricultores con largas jornadas de trabajo expuestos al sol, que consumían bebidas carbonatadas y alcohólicas. En factores clínicos la mayoría no presenta antecedentes familiares de enfermedad renal.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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