Cribado de problemas de alcohol e intervención breve en urgencias: una oportunidad para la prevención
Bibliographic record
Abstract
Se ha comprobado una fuerte asociacion entre consumo de alcohol y lesiones. Dos recientes estudios internacionales han analizado la implicacion del alcohol en las lesiones, teniendo en cuenta variables contextuales. Los pacientes con alcoholemia positiva o que informaron haber consumido alcohol antes de la lesion tenian mayor probabilidad de ser admitidos en urgencias por lesiones que los pacientes no traumaticos, y las pautas perjudiciales de consumo predecian, a nivel individual, el riesgo relacionado con el alcohol y la probabilidad de atribuir la lesion al consumo de dicha sustancia. Los servicios de urgencias (SU) estan en una posicion privilegiada para identificar e intervenir sobre individuos con consumo de riesgo o que ya han desarrollado problemas relacionados con el alcohol, pues se encuentran en un �momento receptivo� tras el evento impactante. Se han analizado diferentes instrumentos de cribado para la identificacion de los problemas de alcohol en los pacientes que acuden a urgencias. Se propone la utilizacion del cuestionario RAPS4-QF (Rapid Alcohol Problems Screen, 4 items + 2 preguntas de cantidad-frecuencia) por su optimo rendimiento en el marco de los SU. Diversos estudios han puesto de manifiesto el buen resultado de la intervencion breve entre estos pacientes, con una reduccion del consumo no siempre significativa frente al grupo control, y una reduccion significativa de los problemas relacionados con el alcohol (por ejemplo, nuevas lesiones e ingresos hospitalarios), comparada con el grupo control. Sin embargo, identificacion precoz e intervencion breve siguen siendo una asignatura pendiente en los SU de todo el mundo.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".