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Record W2962208707 · doi:10.23857/dc.v5i3.921

Nueva clasificación clínica de la infección por virus Dengue: ¿qué tan útil es en áreas endémicas?

2019· article· es· W2962208707 on OpenAlexaff
Teresa Isabel Véliz-Castro, Nereida Josefina Valero-Cedeño, Violeta Maricela Dalgo-Flores, Maritza Cabrera-Hernández, María José Pinos-Cedeño, Ányelo Alberto Duran-Mojica, Luis Gallardo-Villasmil, Víctor Saldaña‐Núñez, Mariana Torres-Portillo

Bibliographic record

VenueDominio de las Ciencias · 2019
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicMosquito-borne diseases and control
Canadian institutionsBlueDot (Canada)
Fundersnot available
KeywordsDengue feverHumanitiesMedicineDengue virusViral infectionVirologyPhilosophyVirus

Abstract

fetched live from OpenAlex

La infección por el virus Dengue es considerada hoy día una emergencia epidemiológica, debido al incremento de áreas geográficas endémicas y a los cambios en el patrón de la infección, incrementando el riesgo de morbimortalidad. El Dengue tiene un espectro de severidad variado, con evolución clínica y resultados impredecibles. La mayoría de las infecciones presentan un cuadro clínico autoresolutivo, pero otros resultan en formas graves de la enfermedad. Las limitaciones del esquema de clasificación de la Organización Mundial de la Salud de 1997 han sido tema de discusión. Una afirmación, es que el dengue hemorrágico y el síndrome de choque por dengue equivalen a formas graves de la enfermedad. Sin embargo, a partir de numerosos estudios, se ha revelado una significativa proporción de casos clínicamente graves que se encuentran en la clasificación de Fiebre Dengue, lo cual ha ocasionado manejo inadecuado y desmejoras en el pronóstico de los pacientes. La clasificación de 2009, propone la detección oportuna de pacientes en riesgo de evolucionar a dengue grave, sin embargo, persisten dificultades para la clasificación. En el presente artículo se plantea analizar estos criterios y su aplicación en países endémicos como Venezuela, donde pudieran generarse demanda de hospitalizaciones ante un signo de alarma en un paciente que pudiera manejarse de forma ambulatoria, o que haya alguna manifestación inusual aún no especificada. Se propone con este esbozo caracterizar un complejo sindromático de complicaciones en dengue, descripción y documentación de las mismas, con el propósito de optimizar el abordaje clínico del paciente.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.062

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.004

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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