Infección del tracto urinario en receptores de trasplante renal
Bibliographic record
Abstract
Introducción. La infección del tracto urinario (ITU) es común en receptores de trasplante renal (TR). La frecuencia de ITU depende de factores previos y posteriores al trasplante. Objetivos. Determinar la cronología de aparición de ITU sintomática, los microorganismos causantes y la incidencia de ITU resistente a antibióticos en receptores de TR. Diseño. Estudio retrospectivo. Lugar. Unidad de Trasplante Renal, Hospital Edgardo Rebagliati Martins, EsSalud, Lima, Perú. Participantes. Pacientes sometidos a TR. Intervenciones. Se revisó la historia clínica de 304 pacientes sometidos a TR en el período 2002-2011, con seguimiento de hasta cuatro años por paciente. Se constató 215 episodios de ITU sintomática confirmada mediante urocultivo en 84 receptores. Principales medidas de resultados. Incidencia, cronología, determinación microbiológica/ susceptibilidad, resistencia bacteriana, factores de riesgo, estrategias diagnósticas, presencia o no de bacteriemia y manejo terapéutico. Resultados. En 50% de los 84 receptores el episodio inicial ocurrió durante los primeros tres meses, y en 39% se constató más de un episodio de ITU. Las bacterias representaron la etiología más frecuente (94%), siendo la Escherichia coli (77%) el uropatógeno prevalente, con tasa productora betalactamasa espectro extendido (BLEE) en 38%, seguida de Klebsiella pneumonie (11%) con BLEE 65%. En 12% de los 215 episodios de ITU el hemocultivo fue positivo. Entre los factores de riesgo se detectó luego del trasplante 19% receptores con anormalidades anatómicas del tracto urinario. Conclusiones. La ITU ocurrió tempranamente luego del trasplante y la Escherichia coli fue el microorganismo etiológico más frecuente. La resistencia antibiótica estuvo presente en 37% de los 215 episodios de ITU, representando un desafío contínuo a resolver en la práctica clínica.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".