Asociación Entre Enfermedad Renal Crónica No Terminal y Deterioro Cognitivo en Adultos Entre 55 a 65 años de Edad
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Según la Sociedad Latinoamericana de Nefrología e Hipertensión, se estima que en América Latina se hallan cifras de 300 pacientes con insuficiencia renal crónica por cada millón de habitantes, mientras que la Academia Americana de Neurología reporta que se pesquisan a los pacientes con deterioro cognitivo a partir de los 60 años. Objetivos: Demostrar la relación entre niveles de tasa de filtrado glomerular disminuidos y presencia deterioro cognitvo en pacientes con enfermedad renal crónica. Métodos: Se realizó un estudio transversal, observacional, descriptivo y analítico para relacionar los niveles de tasa de filtrado glomerular con la puntuación obtenida en el Test de Montreal Cognitive Assessment (MoCA test o MoCA). Resultados: Se obtuvo la evaluación del nivel de asociación entre las variables tasa de filtrado glomerular y puntuación del test de MoCA encontrándose que entre más baja esté la tasa de filtrado glomerular se obtendrán valores del Test de MoCA que demuestren la probabilidad de existencia de deterioro cognitivo en los pacientes con enfermedad renal crónica. Ambas variables son directamente proporcionales, con un valor p de significancia estadística de 0,000( muy significativo) y una fuerza de asociación del 76,55%. Conclusión: Se propone que en las consultas médicas se evalúe integralmente al paciente insuficiente renal crónico, en especial sus niveles de cognición para evitar empeorar su calidad de vida y capacidad funcional. Nuestro sistema de salud pública debería realizar más investigaciones acerca de este tema.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".