Relación de PM2,5 y Enfermedad Respiratoria Aguda en un territorio de Colombia: Modelos Aditivos Generalizados
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El efecto deletéreo de material particulado fino exterior sobre la salud respiratoria de la población de niños y de adultos mayores, es de interés en salud pública. Objetivo: Establecer el efecto de la contaminación por Material Particulado de menos de 2,5 μm de diámetro (PM2,5), sobre la Enfermedad Respiratoria Aguda (ERA) en los menores de 5 y personas de mínimo 65 años, ajustado por variables meteorológicas y climáticas, en los municipios del Área Metropolitana del Valle de Aburrá (Colombia), 2008 a 2015. Materiales y métodos: Estudio ecológico con información de la red de vigilancia de calidad del aire y de registros de prestación de servicios de salud. Se construyeron Modelos Aditivos Generalizados con función de enlace Poisson y suavización spline. Para cada rezago distribuido se calculó la medida de la asociación e intervalo de confianza. Resultados: Los casos de ERA aumentaron significativamente en los menores de 5 años en Envigado y Caldas (43,3% vs 29,6%) y en los de 65 y más años, en Medellín (13,2%) por cada incremento de 10 µg/m3 en PM2.5 al día quince a partir de la exposición. Conclusiones: Los eventos diarios respiratorios tuvieron especial frecuencia en Medellín y en municipios de la zona sur.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".