Test del verde de indocianina: ¿es realmente útil en cirugía de colon y recto?
Bibliographic record
Abstract
El verde de Indocianina (Indocyanine Green-ICG) es un polvo liofilizado de color verde, soluble en agua y con unas propiedades que lo hacen muy útil en la práctica clínica. PROPIEDADES MOLECULARES: Fórmula química: (sal monosódica 2-{7-[1,1-dimetil-3-(4-sulfobutil)benz[e]- indolin-2-iliden]hepta-1,3,5-trienil}-1,1-dimetil-1H-benz[e]indolio-3-(butil-4- sulfonato) Contiene una proporción de yoduro de sodio inferior al 5% como contaminante. Peso molecular: 774,97 daltons. Haciendo un breve repaso a su historia, cabe destacar que fue desarrollado por primera vez durante la 2ª Guerra Mundial por Eastman Kodak como colorante fotográfico sensible a los infrarrojos y en 1956 fue testado para el uso en humanos en la Clínica Mayo. Tres años más tarde, en el año 1959 la Food and Drug Administration (FDA) aprobó su uso para estudios de dilución de colorante y para el diagnóstico de la función hepática y en el año 1975 autorizó su empleo para la realización de angiografías oftálmicas. Es en 1991cuando la compañía Pulsion la comercializa en Alemania y más recientemente, en 2007 se registra como medicamento en nuestro país. A pesar de ser un compuesto con una toxicidad muy baja (0,005% complicaciones), se han descrito efectos indeseables leves como náuseas, urticaria, erupción cutánea y taquicardia y reacciones anafilactoides como laringoespasmo, broncoespasmo e hipotensión arterial. Incluso están descritos casos anecdóticos de shock anafiláctico en relación con partidas defectuosas del producto. Aunque no hay suficientes datos para determinar su teratogenicidad está contraindicado su uso en embarazadas, neonatos y prematuros. Además, no debe emplearse en pacientes con alergia al yodo, con hipertiroisismo y también es recomendable evitar su uso en pacientes con hepatopatías importantes.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".