Predictor de mortalidad, utilidad de trauma score revisado. (RTS)
Bibliographic record
Abstract
La principal causa de muertes y discapacidad en la población adulta joven es el trauma. A nivel mundial se estimó 278,6 millones de personas sufrieron traumas en especial relación con accidentes de tránsito. En países latinoamericanos las estadísticas se duplican versus con las potencias mundiales y que del 20% al 40% de la ocupación hospitalaria fue relacionada a esta causa. La presente investigación se realizó con el objetivo de valorar como predictor de mortalidad a la escala Trauma Score Revisado (RTS) en el servicio de emergencias del hospital General Docente Ambato (HGDA). Fue de carácter observacional-documentado de enfoque cuali-cuantitativo, de diseño no experimental, analítico sintético y de corte retrospectivo tranversal. Se definió que las variables de las constantes vitales se encontraron en un porcentaje normal en la mayoría de pacientes atendidos y en lis que no se pudo realizar el cálculo de la escala fue por la limitación de falta de información por un llenado incompleto de las historias clínicas, además que en la atención pre-hospitalaria como en el triage hace falta la implementación de RTS para mejorar el tiempo en la atención que influirá en el pronóstico de estos pacientes críticos.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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 teacher head, 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".