Bibliographic record
Abstract
La diabetes es una enfermedad cada vez mas prevalente, y actualmente afecta al 9,3% de los adultos de 20 anos o mayores en EE. UU. [1]. Los pacientes con diabetes constituyen un porcentaje desproporcionado de los pacientes que ingresan en el hospital, debido a los ingresos hospitalarios mas frecuentes por enfermedades cardiovasculares, cerebrovasculares y vasculares perifericas; insuficiencia renal; infecciones; y amputaciones de las extremidades inferiores. Aunque estudios fundamentales de los anos noventa demostraron una reduccion de los episodios microvasculares y macrovasculares con un control intensivo de la diabetes en pacientes ambulatorios [2–5], solo recientemente los datos han apoyado un control intensivo de la diabetes en pacientes hospitalizados. Historicamente se ha considerado que la hiperglucemia de los pacientes hospitalizados era un resultado esperado de una enfermedad estresante en pacientes con intolerancia a la glucosa. En el pasado, los medicos daban al tratamiento de la diabetes en pacientes ingresados una importancia secundaria en relacion con la enfermedad aguda, y con frecuencia prescribian la insulina en una pauta movil como unico metodo para abordar la hiperglucemia [6]. Sin embargo, actualmente se ha identificado que la diabetes es un factor de riesgo independiente de la evolucion desfavorable de los pacientes ingresados [7,8]. Estudios randomizados tambien han mostrado que el tratamiento intensivo de la hiperglucemia en la UCI (UCI) se asocia a menor morbilidad y mortalidad [9–11]. Este articulo va a revisar los efectos adversos de la hiperglucemia en pacientes hospitalizados y va a presentar recomendaciones terapeuticas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.007 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.983 | 0.986 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".