Diseño de un dispositivo de asistencia ventilatoria temporal de lazo cerrado basado en bolsa válvula-mascarilla
Bibliographic record
Abstract
Desde inicios del 2020, el mundo se ha visto afectado por la COVID-19 causada por el SARS-CoV-2, que en agosto lo padecen más de 31 millones de pacientes, algunos de los cuales presentan el síndrome de distrés respiratorio, que requiere de ventilación mecánica. Por el alto número de contagios, la disponibilidad de ventiladores para el tratamiento es escasa. Se presenta la descripción de un prototipo de un dispositivo de asistencia ventilatoria temporal de lazo cerrado de bajo costo; el AR_CODEX, basado en una bolsa válvula-mascarilla (BVM), que contribuye al mantenimiento ventilatorio mínimo del paciente durante un tiempo corto en casos donde no hay disponibilidad de ventiladores mecánicos. Para esto, se diseñó y construyó un sistema mecánico ajustable que compresiona la bolsa de ventilación, el cual cuenta con sensores de flujo y presión. Además, se elaboró una interfaz gráfica para un adecuado monitoreo del paciente y un sistema de control para variables como volumen, presión máxima, frecuencia respiratoria y relación inspiración:espiración. Por otro lado, existe un problema de sensibilidad en el sensor de flujo debido a varios factores, como la variación del voltaje en los motores. Adicionalmente, la implementación de un lazo cerrado es importante para compensar variaciones aleatorias en el funcionamiento del dispositivo. Es necesario realizar pruebas en animales para evaluar el correcto funcionamiento de AR_CODEX en seres vivos.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".