Seroprevalencia de la infección por Trypanosoma cruzi en la población rural de Miraflores, estado Monagas. Estabilidad y diferencia de reactividad de epimastigotes fijados
Bibliographic record
Abstract
"Se evaluó la seroprevalencia de anticuerpos IgG anti-Trypanosoma cruzi, en la población rural de Miraflores, estado Monagas.En el estudio participaron 106 individuos (edades: 4 a 79 años) de cualquier género. El diagnóstico serológico fue realizado mediante laprueba de ELISA utilizando antígenos fijados de las formas epimastigotes de T. cruzi. Se evaluó la estabilidad del antígeno utilizado y lasdiferencias en la reactividad de dos cepas distintas de T. cruzi (complejo Tulahuen-Brasil y cepa RG1). La seropositividad de anticuerposde tipo IgG anti-T. cruzi, con la cepa RG1 y la mezcla de cepas Tulahuen-Brasil, fue 2,8%. Se observó una correlación positiva entre laedad de los pacientes y la densidad óptica de la determinación de anticuerpos tipo IgG anti-T. cruzi presentada por la prueba de ELISA,para las dos cepas. La cepa Tulahuen-Brasil mostró mayor reactividad que aquella obtenida con la cepa RG1. Los antígenos fijados (mezclade cepas Tulahuen-Brasil) mantuvieron su estabilidad y reactividad por un período de 5 años, lo cual hace de este tipo de antígeno unexcelente candidato para las pruebas de diagnóstico. En la zona de estudio estuvieron presentes las variables epidemiológicas de riesgo parala reactivación de la infección en esta región de Venezuela"
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".