El cáncer gástrico en México: mejoría, pero aún con mucho por hacerse
Bibliographic record
Abstract
El cáncer gástrico en México: mejoría, pero aún con mucho por hacerse ଝ Gastric cancer in Mexico: Improvement, but still a long way to go El cáncer gástrico (CG) es la segunda causa de mortalidad por cáncer a nivel mundial 1 , y también representa una de las cargas de cáncer más elevadas, cuando se mide en función de los años de vida perdidos ajustados por discapacidad 2 .Aproximadamente, el 65% de pacientes con CG se presentan con enfermedad localmente avanzada o con metástasis, y la mayoría presentarán enfermedad sistémica en algún momento del curso de su enfermedad 3 .En este número de la Revista Mexicana de GastroenterologÍa, Sánchez-Barriga 4 reporta, que entre 2002-2012, murieron 69,107 pacientes por CG en México.En el año 2000, hubo 5,003 muertes por CG y en el 2012, 5,459 individuos fallecieron por esta enfermedad.La tasa de mortalidad ajustada por edades para el CG fue de 5.6 por cada 100,000 habitantes en el 2012, y este estudio mostró que la tasa de mortalidad por CG en México disminuyó de 7.5 por cada 100,000 habitantes en el 2000 4 .Hay que interpretar estos datos con cautela.Las tasas de mortalidad pueden modificarse con el tiempo, debido a mejores diagnósticos, mejor tratamiento médico, un incremento en la identificación de los casos, y mejores registros, así como cambios en la prevalencia de los factores de riesgo.El estudio realizado por Sánchez-Barriga enfatiza la asociación entre la pobreza y el CG.El estado de Chiapas tuvo la tasa de pobreza más alta en México en el 2012 5 , con el 74.7% de la población viviendo en pobreza extrema 4 .Este estado, también tuvo la tasa de mortalidad más alta por CG en el 2000 (9.2; IC 95%: 8.2-10.3)y en el 2012 (8.2; IC 95%: 7.3-9).Además, Chiapas tuvo la tasa más alta de años de vida potenciales perdidos durante el periodo del estudio (97.4 en el 2000 y 79.6 en el 2012).Esta asociación podría explicarse por la prevalencia elevada de infección por H. pylori en áreas rurales,
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".