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Alteraciones hematológicas en pacientes portadores del virus de lnmunodeficiencia Humana

2020· article· es· W3010666769 on OpenAlexvenueno aff
Santiago Pacheco Toro, Sandy Fierro Vasco, Juan Vega Vasco, Silvana Vega Vasco

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicHIV/AIDS oral health manifestations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyHuman immunodeficiency virus (HIV)HumanitiesVirology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La infección por el Virus de la Inmunodeficiencia Humana, VIH se presenta con una variedad de alteraciones hematológicas y pueden verse como complicación de la propia enfermedad o vinculadas al tratamiento. Se caracteriza por una eritropoyesis ineficaz causada por infecciones oportunistas, neoplasias y fármacos. En este artículo se quiere determinar las alteraciones hematológicas más frecuentes que se producen en pacientes portadores del virus de la inmunodeficiencia humana atendidos en el Hospital Enrique Garcés, localizado en Quito, Ecuador. Se realizó un muestreo aleatorio simple para universo finito. El estudio es de tipo descriptivo retrospectivo de una serie de casos en la Unidad de atención integral a pacientes con VIH-SIDA del Hospital Enrique Garcés. Se revisaron las historias clínicas de los pacientes atendidos en el año 2017. Se obtuvo una muestra de 105 pacientes. Se evidenció que la mayoría (86,7%) de los casos corresponde al sexo masculino con una edad promedio de 33 años. La prevalencia de anemia fue del 13.3 %. Las mujeres presentaron más alta prevalencia de anemia. La leucopenia fue más frecuente en el grupo de pacientes con valores de CD4 inferiores 200 cells/μ. Se concluye que la prevalencia de anemia no fue muy elevada, predominó en el sexo femenino con un patrón normocítico hipocrómico. La leucopenia fue más frecuente en el grupo de pacientes con valores de CD4 inferiores 200 cells/μ. Las plaquetas en la mayoría de pacientes estuvieron en rango normal.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.077
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.292 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2020
Admission routes1
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