Impacto en la sobrevivencia del inicio programado de diálisis peritoneal (DP) en pacientes con enfermedad renal crónica (ERC)
Bibliographic record
Abstract
El IGSS es la principal institución de atención de pacientes con ERC en Guatemala. En 2009 se inició el Programa de Salud Renal (PSR) para detectar, prevenir y retardar la progresión de la ERC y referir a los pacientes al mejor tratamiento disponible (DP, hemodiálisis o trasplante). El estudio se hizo para determinar si el PSR tiene impacto en la supervivencia de los pacientes que ingresan de manera programada. Se realizó un estudio descriptivo, longitudinal en pacientes que ingresaron al programa de DP de enero 2012 a julio 2013. Los de inicio programado fueron vistos tres veces en la Clínica de Salud Renal y los no programados llegaron de emergencia al Hospital de Enfermedades; a todos se dio seguimiento por un año. Se revisaron expedientes y laboratorios y se aplicaron promedios, prueba de ?2 y curvas de supervivencia. Se incluyeron 169 pacientes, 58 programados y 111 de urgencia. No existen diferencias entre grupos en las características basales. Según la Curva de Kaplan-Meier hay supervivencia significativa en el grupo de inicio programado (89.6%) vr los de emergencia (73.8%) (p .015). No hubo significancia al año en cuanto a calidad de diálisis expresada por el modelo matemático de KT/V (66 vr 59.5%, p = .450), peritonitis (22.4 vr 21.6%, p = .787) o cambio a hemodiálisis (10.3 vr 9.9%, p = .968). El inicio programado de DP tiene un impacto positivo en la supervivencia de los pacientes. No existen diferencias en los demás marcadores de calidad de diálisis luego de un año de seguimiento.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".