Prevalencia de vaginosis bacteriana y factores asociados en mujeres de edad reproductiva
Bibliographic record
Abstract
La vaginosis bacteriana (VB) es una de las principales causas de morbilidad en mujeres en edad fértil. El objetivo fue determinar la prevalencia de VB y factores asociados en mujeres de 15 años, que consultaron a la unidad mínima de salud Tres Pinos, a los puestos de salud San Nicolás, Chispán, El Guayabal y el centro de salud de Estanzuela, Zacapa, durante febrero de 2016. Se realizó un estudio descriptivo transversal en 444 mujeres a quienes se les hizo una entrevista según un cuestionario estructurado y un examen cérvico-vaginal, prueba de KOH, medición de pH vaginal, búsqueda microscópica de células clave y morfología del agente etiológico. La prevalencia de vaginosis bacteriana fue del 78.15% (IC 95% 74.23-82.07%) y la media de edad afectada fue de 33 ± 8 años. Los factores asociados fueron: Escolaridad primaria, 182 (40.90%); no tener relaciones sexuales durante la menstruación, 307 (69.14%); planificación familiar, 132 (29.73%). De las mujeres que presentaron vaginosis, 193 (43.46%) cumplieron con los criterios de Amsel. Se realizó el cálculo de Chi 2 y Odds Ratio (OR), sin embargo, no se encontró asociación estadísticamente significativa entre las variables estudiadas. En Estanzuela, la VB representa una de las principales causas de morbilidad debido al inadecuado diagnóstico y tratamiento, reflejado así una alta prevalencia y contribuyendo a las múltiples complicaciones gineco-obstétricas en la población guatemalteca.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".