Enfermedad renal crónica de causa desconocida: investigaciones en Guatemala y oportunidades para su prevención
Bibliographic record
Abstract
El Centro para la Salud, el Trabajo y el Ambiente (CHWE por sus siglas en inglés) inició un proyecto de colaboración con Pantaleon, una empresa agrícola de caña de azúcar en Guatemala, para hacer frente a una epidemia de enfermedad renal crónica (ERC) de causa no tradicional (ERCnT) que afecta a las comunidades agrícolas en Centroamérica y otros lugares. Este artículo describe el conocimiento actual de la epidemia en Centroamérica, las manifestaciones clínicas, el tratamiento y el manejo; las hipótesis actuales de su etiología, la colaboración y el enfoque de CHWE-Pantaleon. Nuestro enfoque de Total Worker Health® (TWH) para abordar la salud renal en Guatemala incluye múltiples estudios de investigación con trabajadores de caña de azúcar, para evaluar la prevalencia, incidencia y factores de riesgo de la lesión renal aguda y la ERC; se incluye también el desarrollo e implementación de medidas de prevención mejoradas e intervenciones para proteger a los trabajadores abordando los factores de riesgo ya conocidos. Se examinan también las necesidades futuras de investigación y las implicaciones globales de la ERCnT, al igual que la producción de bienes y la economía, así como las recomendaciones actuales para las estrategias de prevención ocupacional y comunitaria.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".