El equipo corazón-cerebro: neurocardiología
Bibliographic record
Abstract
Las enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares ocupan los primeros lugares de morbimortalidad en México y el mundo.El sistema nervioso y el sistema cardiovascular comparten una red intrínseca de mecanismos fisiológicos y patológicos que competen al neurólogo y al cardiólogo.La neurocardiología abarca trastornos cardiacos que afectan al cerebro, trastornos cerebrales que afectan al corazón y enfermedades sistémicas que afectan a ambos órganos.La enfermedad cerebrovascular es la causa más importante de discapacidad, la segunda causa de deterioro cognitivo y la primera causa de epilepsia en el aduto mayor.A continuación presentamos algunos ejemplos que ayudan a entender las posibles implicaciones entre ambos sistemas (Fig. 1). Cardioembolismo cerebralEste mecanismo corresponde a un 25% de todos los infartos cerebrales, en especial en el contexto de fibrilación auricular (FA), generando una alta morbimortalidad sobre todo en población geriátrica.Los infartos cerebrales relacionados con FA tienden a ser más graves y discapacitantes que los debidos a otros mecanismos 1,2 .Recientemente se han descrito dos conceptos que cuestionan lo que creíamos saber: el primero es que no es necesaria la presencia de FA para generar trombosis intracavitaria; y el segundo, que la FA puede tener un origen cardiaco, cerebral o mixto.La aurícula izquierda sufre cambios eléctricos, estructurales y funcionales que pueden iniciar la trombogénesis, aun en ausencia de una arritmia demostrable.A este proceso se le conoce como cardiopatía auricular y abre una nueva línea de investigación en factores inflamatorios e inmunitarios de disfunción miocárdica, aun en ausencia de arritmias demostrables 3 .
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".