Infecciones asociadas al uso de catéteres en pacientes con diálisis peritoneal en la Unidad Nacional de Atención al Enfermo Renal Crónico (Unaerc)
Bibliographic record
Abstract
La enfermedad renal crónica (ERC) se desarrolla por la alteración estructural o funcional del riñón. Uno de los tratamientos es la diálisis peritoneal (DP), donde los pacientes pueden estar expuestos a posibles infecciones de la cavidad peritoneal, siendo una de las causas de morbimortalidad más importante en pacientes que tiene este tratamiento sustitutivo renal permanente. Staphylococcus aureus y Pseudomonas aeruginosa son los microorganismos aislados con más frecuencia. La identificación de bacterias causantes de las infecciones en pacientes en DP es importante para brindar un tratamiento efectivo mejorando de esta manera la calidad de vida del paciente, así como el no reemplazar este tratamiento por la hemodiálisis. El objetivo principal del presente estudio fue identificar las bacterias que causan infecciones asociadas al uso de catéteres en pacientes con diálisis peritoneal en Unaerc. Para ello se realizó un muestreo sistemático de 39 muestras de líquido peritoneal, tinción de Gram, cultivos en agar sangre de carnero y MacConkey y antibiograma. De 39 líquidos peritoneales cultivados, en 19 (48.7 %) fueposible aislar los agentes etiológicos. Las bacterias Gram positivo aisladas fueron Staphylococcus saprophyticus, S. aureus, S. epidermidis y Streptococcus sp, y las Gram negativo, de la familia Enterobacteriaceae (Enterobacter sp., E. agglomerans, C. freundii) asi como también Klebsiella pneumoniae.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 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".