“Usos del Dióxido de Cloro como prevención y tratamiento de Covid-19 desde la percepción del usuario”
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: El dióxido de cloro fue utilizado como prevención y tratamiento de COVID-19, en tiempo de pandemia; sin embargo, aún no existe medicina basada en evidencia que respalde su beneficio. Objetivo: Analizar el uso del dióxido de cloro como prevención y tratamiento del COVID-19 desde la percepción de los usuarios, los motivos de su administración y sus efectos positivos y negativos. Método: La investigación se la realizará en la ciudad de Ambato, en un lapso de tiempo de Abril- Septiembre 2022, se empleó una metodología cualitativa-descriptiva porque se realizará un análisis del problema de estudio a través de entrevistas con las diferentes opiniones que se obtendrán de los participantes para un acercamiento profundo y vivencial sobre el tema en 15 adultos pertenecientes a la parroquia Huachi Loreto del cantón Ambato, en Ecuador, los entrevistados se sitúan entre los 30 - 45 años y porque se realizará un análisis del problema de estudio a través de entrevistas con las diferentes opiniones que se obtendrán de los participantes y porque detalla las características de una población o fenómeno que se está estudiando, teniendo una delimitación temporal o geográfica y transversal ya que se basa en el seguimiento de los mismos sujetos o acontecimientos a lo largo de un cierto periodo de tiempo. Resultados: Los resultados muestran que el dióxido de cloro fue utilizado tanto para el tratamiento como para la prevención de COVID-19, lo que motivó su uso fue el desconocimiento de la enfermedad y su alta mortalidad al inicio de la pandemia, además de la influencia de las personas cercanas a la población en estudio y por último el efecto del dióxido de cloro fue solamente positivo. Conclusiones: Todas las personas utilizaron dióxido de cloro ya sea como tratamiento o prevención para COVID-19, por múltiples causas que los motivaron, tuvieron efectos favorables; sin embargo, la OMS – OPS- MSP del Ecuador prohíbe su uso ya que carece de medicina basada en evidencia que justifique su efectividad.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».