Anticoncepción como prevención de complicaciones por enfermedades crónicas asociadas al embarazo.
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Las enfermedades crónicas son padecimientos de larga duración, según la OMS indicó que cada día mueren a nivel mundial 830 mujeres por enfermedades crónicas relacionadas con el embarazo o el parto, considerándose uno de los problemas de salud pública. Objetivo. Identificar los métodos anticonceptivos como prevención en las complicaciones por enfermedades crónicas asociadas al embarazo en las pacientes del Hospital Teodoro Maldonado Carbo del 2018 – 2019. Método. El diseño y tipo de la investigación fue cuantitativa, de tipo retrospectiva, transversal y descriptiva, la población fue de 83 casos, mientras que la muestra se escogieron 47 casos de mujeres embarazadas con diagnóstico de enfermedades crónicas, entre mayo del 2018 a mayo del 2019, como instrumento se utilizó una ficha de recolección de datos validada por juicio de expertos. Resultados. Los métodos anticonceptivos mayormente utilizados fueron los métodos inyectables (21,3%), pastillas (14,9%), rango de edad; de 35 a 44 años (46,8%), el nivel de instrucción; secundaria (48,9%), grupo étnico; mestiza (44,7%), Lugar de residencia; Guayaquil (44,7%), Enfermedad crónica, Insuficiencia renal crónica en hemodiálisis 12,8% al igual que la Hipertensión arterial crónica, Número de embarazo frecuente; 3er embarazo (34%), años de padecimiento con la condición clínica; 0 a 3 años (63,8%), Complicación médica; Síndrome HELLP (38,3%), uso de métodos anticonceptivos recomendado por el médico tratante; si el (27,7%) y no el (72,3%). Conclusión. La población estudiada, reconoce que el nivel de conocimiento sobre los métodos anticonceptivos fue regular, ya que muchas no lo aplicaban y si lo empleaba de la forma inadecuada.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| 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) | 0.004 | 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".