Condiciones laborales de los pacientes con ERCnT que asisten a la Unidad Nacional de Atención al Enfermo renal Crónico (Unaerc)
Bibliographic record
Abstract
La enfermedad renal crónica de causa no tradicional (ERCnT) es de etiología multifactorial y no se conoce con exactitud el factor que la provoca. Se asocia a factores como trabajo agrícola, estrés térmico, deshidratación y exposición a químicos. Este estudio transversal describe las condiciones laborales de pacientes con ERCnT que asisten a terapia de hemodiálisis en Unaerc (previo al inicio del tratamiento), y los factores que pudieron predisponer la enfermedad. Se utilizó un diseño de muestreo no probabilístico por cuotas, obteniendo una muestra de 107 pacientes sin antecedentes de diabetes mellitus y < 60 años. Los resultados mostraron que el 76.6 % (82/107) fueron de género masculino, el 26.2 % (28/107), diagnosticados entre 31-40 años y el 38.3 % (41/107) provenían del departamento de Guatemala. El 24.3 % (26/107) y el 15.9 % (17/107) se dedicaban a trabajos agrícolas y al comercio, respectivamente. La mayoría (26.9 %; 7/26) de los trabajadores agrícolas se dedicaban al corte de caña de azúcar; el 57.9 % (62/107) trabajaban para una institución, donde solamente un 17.8 % (19/107) tenían contrato escrito. El 43 % (46/107) trabajaban 6 días/semana, el 57.9 % (62/107) realizaban jornadas de > 8 h/día y el 56.1 % (60/107) no tenían horas extras remuneradas. El 68.2 % (73/107) ganaba menos del salario mínimo y el 70.1 % (75/107) no recibía prestaciones laborales. El 36.4 % (39/107) estuvo expuesto a químicos, el 91.5 % (98/107) se exponía 8 h/día al sol. Solamente 83.2 % (89/107) descansaba durante la jornada laboral.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".