Valoración del estudio alérgico en niños con atopia
Bibliographic record
Abstract
ResumenIntroducción: la atopia se define como la tendencia a producir anticuerpos IgE específicos frente a alérgenos y se expresa clínicamente como dermatitis-eccema, asma y rinoconjuntivitis.En los últimos años se ha documentado el aumento de la prevalencia de atopia en los países desarrollados.La detección de los alérgenos implicados es necesaria para unas medidas terapéuticas óptimas.El objetivo del estudio es describir el perfil de sensibilizaciones en los niños con atopia del municipio de Zaragoza.Material y métodos: durante el verano de 2009 se revisaron las historias clínicas de los niños de 0-14 años, de las consultas de 6 pediatras de Atención Primaria.Se obtuvo una muestra de 194 niños con clínica y estudio alérgico positivo en los últimos 5 años.Resultados: distribución por sexo: 62,9% varones y 37,1% mujeres.Hallazgos clínicos: asma: 78%, rinitis: 68%, conjuntivitis: 50% y dermatitis: 29%; con frecuencia se asociaron diferentes diagnósticos.Los alérgenos positivos fueron: gramíneas: 48%, hongos: 35%, árboles: 34%, animales: 26%, alimentos: 24%, ácaros: 19% y malezas: 18%.Conclusiones: las causas más importantes de sensibilización en nuestro estudio son primero las gramíneas y luego la Alternaria; olivo, animales, ácaros y malezas les siguen por este orden.En nuestra zona geoclimática, si hay síntomas en invierno o al final del verano se debe estudiar el ciprés, plátano de sombra, Chenopodium y Salsola.La alta sensibilización a alimentos encontrada se corresponde con otros estudios.La identificación de las sensibilizaciones permite relacionarlas con la clínica, tomar las medidas terapéuticas oportunas y mejorar la calidad de vida de los niños.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".