Efecto de COVID-19 en el diagnóstico de Chagas congénito en tres departamentos de Bolivia
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Evaluar el impacto de la COVID-19 en el tamizaje y la cobertura diagnóstica de la enfermedad de Chagas en mujeres gestantes y recién nacidos (RN) en tres departamentos de Bolivia. Material y métodos: Estudio cuantitativo, observacional y retrospectivo, de series temporales (unidad mensual, 2018–2022), con comparación prepandemia, pandemia y pospandemia. Se usaron fuentes programáticas departamentales; análisis descriptivo y regresión logística de la “brecha de control” neonatal. Resultados: El tamizaje disminuyó en gestantes y RN en los tres departamentos. Santa Cruz: gestantes 78 966, 68 338 y 45 266; RN 9 666, 8 720 y 4 182. Cochabamba: gestantes 138 175, 106 785 y 58 946; RN 5 482, 3 892 y 1 640. Chuquisaca: gestantes 35 779, 30 597 y 14 414; RN 4 303, 2 836 y 1 246. La positividad materna descendió: Santa Cruz 15,2%, 13,6% y 10,8%; Cochabamba 9,9%, 8,31% y 7,1%; Chuquisaca 21,1%, 16,9% y 14,1%. La transmisión vertical registrada permaneció <3% en los tres contextos. La brecha de control neonatal fue heterogénea: en Santa Cruz se redujo de prepandemia a pandemia y aumentó en pospandemia (OR 2,6; p<0,001); en Cochabamba no hubo cambios significativos; en Chuquisaca se observó un patrón mixto (prepandemia a pandemia OR 1,09; pandemia a pospandemia OR 0,83; p<0,001). Conclusiones: La COVID-19 contrajo la cobertura de tamizaje materno-infantil de forma heterogénea, con brechas pospandemia persistentes. Las bajas tasas de transmisión vertical probablemente reflejan subdiagnóstico. Urge recuperar cobertura, fortalecer la vigilancia y optimizar el algoritmo diagnóstico neonatal.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».