Sobrevivencia de pacientes con Enfermedad Renal Crónica Tradicional y no Tradicional en clínicas de hemodiálisis del Instituto Guatemalteco de Seguridad Social de Escuintla, Suchitepéquez y Retalhuleu, Guatemala
Bibliographic record
Abstract
A nivel mundial, la enfermedad renal crónica (ERC), representa un problema de salud ingente, con un incremento de 82.3 % de muertes en las últimas dos décadas, ya sea por la ERC secundaria a diabetes o hipertensión arterial entre otras, o la enfermedadrenal crónica de causa no tradicional (ERCnT), relacionada con las condiciones extremas de trabajo agrícola en Mesoamérica, la inadecuada rehidratación y al estrés por calor. Debido a la falta de datos sobre las características epidemiológicas de estasenfermedades, se realizó un estudio sobre la sobrevivencia de 55 pacientes con ERC y ERCnT, en tres departamentos de la costa sur de Guatemala, por medio de un estudio transversal retrospectivo en pacientes en estadio V con tratamiento de hemodiálisisen el Instituto Guatemalteco de Seguridad Social (IGSS). Se aplicó el análisis estadístico de Kaplan-Meier para calcular las tasas de sobrevivencia a 5 años. Se determinó que la ERCnT tiene una mayor sobrevivencia (69.6 %) con respecto a ERC (38.9 %) yuna mayor tasa de sobrevivencia en mujeres (58.8 %) que en hombres (47.4 %). Al comparar las vías de acceso vascular en la hemodiálisis, los pacientes con fístula tienen menor tasa de mortalidad (22.9) que los que utilizaban catéter (39.0). La tasa de incidencia de mortalidad general en pacientes con ERC y ERCnT durante el período de enero de 2013 a agosto 2019 fue de 29.1 por 100 años/personas. La mayor tasa de mortalidad en estos pacientes estuvo asociada a eventos cardiovasculares (36.4 %).
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".