Resultados de la Encuesta COVID-19. Impacto en la atención cardiovascular del Registro Nacional de Infarto ARGEN IAM-ST
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La pandemia declarada por la OMS por el virus SARS CoV2 llevó al sistema de salud argentino a prepararse para la atención de casos de COVID-19, pero se desconoce el impacto en este escenario sobre patologías prevalentes, como las cardiovasculares. Material y métodos: Se realizó una encuesta transversal en los centros que participan del registro ARGEN-IAM-ST, que se desarrolló para indagar sobre la organización institucional, la atención ambulatoria, la internación en cuidados críticos y el personal de la salud. Resultados: Se encuestaron 80 centros; el 55% eran de dependencias públicas y el 97% con servicio de cuidados críticos. El 91% de las instituciones formó un comité de crisis por la pandemia. El 65% de los centros tomó medidas de atención ambulatoria por el distanciamiento social. Para el 89% se redujeron los ingresos por patologías cardiovasculares, y la magnitud de la caída tuvo una media de 57% (DE ± 18). En 24% de los centros se registró personal de la salud contagiados con SARS-Cov2. Conclusión: Un elevado porcentaje de centros que participan del registro continuo ARGEN-IAM-ST crearon comités de crisis para reorganizar la atención; casi dos tercios de ellos tomaron medidas para seguimiento ambulatorio y se registró una importante caída de la ocupación de camas de pacientes cardiovasculares.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".