Cambios en la hemoglobina (Hb) de trabajadores mineros expuestos a gran altura y factores asociados
Bibliographic record
Abstract
Determinar la variación de la Hb en dos grupos de trabajadores mineros a diferentes altitudes. Metodología: Estudio analítico longitudinal realizado en una empresa privada. La Hb se obtuvo de los exámenes de entrada y los controles anuales de los trabajadores en dos sedes: a nivel del mar y en la serranía peruana (4100 msnm); por personal capacitado y con equipos calibrados a las condiciones ambientales. Se analizó su variación en el transcurso de los años con la prueba estadística PA-GEE y se obtuvieron los valores de p. Resultados: De los 376 trabajadores, el 89% (322) eran hombres, la mediana de edad era 32 años (rango: 20-57) y el 84% (304) laboraba a gran altura. En el análisis multivariado, ser varón (p < 0.001), el índice de masa corporal (IMC) (p = 0.021) y trabajar a gran altura (p < 0.001) se asociaron a la mayor variación de la Hb en el tiempo, ajustado por edad, antigüedad y tipo de trabajo. Discusión: Lo encontrado debe ser tomado en cuenta para la vigilancia en salud de trabajadores expuestos a condiciones similares y prevenir el mal de montaña crónico. Conclusión: El cambio de la Hb en mineros se asoció a ser varón, el IMC y trabajar a gran altura.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".