Eficacia de clúster of cuádruple differentiation (CD4) en pronóstico de pacientes con HIV.
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El virus de la inmunodeficiencia humana (HIV) es aquel que destruye determinadas células del sistema inmunitario, alterando o anulando su función. Un conteo de CD4 por debajo de 200 células/mm3 indica daño serio al sistema inmune, es una señal del SIDA en personas infectadas con HIV, considerándose un problema de salud pública, tanto por las impresionantes cifras de morbilidad y mortalidad. Objetivo. Determinar la eficacia de Clúster of cuadrupe differentiation (CD4) en pronóstico de paciente con HIV del Hospital Teodoro Maldonado Carbo del año 2018. Metodología. El diseño de investigación fue cuantitativa, de tipo retrospectiva, descriptiva y transversal. La población fue de 543 casos y la muestra de 100 pacientes tomados de las historias clínicas del sistema AS400 del 2018, se realizó una ficha de recolección de datos que constó con 13 ítems, fue validado por juicios de especialistas y expertos en salud calificando validez, pertinencia y coherencia. Resultados. Entre los resultados con mayor frecuencia el 57% cumplieron con el pronóstico en la eficacia del CD4, de sexo masculino (81%), de 25 a 35 años de edad (30%), Mestizos (81%), de la provincia del Guayas (85%), afiliación tipo activo (71%), presentaron complicaciones (73%), tuberculosis (34%), el valor inicial del CD4 a 3 meses fue en pacientes entre 200 y 500 células/mm3 con un (51%), valor a los 6 meses fue mayor de 500 células/mm3 con un (52%). Conclusión. Se concluyó que más de la mitad tienen eficacia del CD4, sin embargo muchos pacientes presentaron complicaciones durante el tratamiento.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| 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".