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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

<p style="text-align: justify;">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.</p>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.375
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.003

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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Admission routes1
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