Consenso Latinoamericano de Reanimación Cardiopulmonar
Bibliographic record
Abstract
ARTÍCULO ESPECIAL ResumenDesde épocas remotas la humanidad ha intentado revertir la muerte, tal como en el episodio mitológico egipcio cuando Isis devolvió la vida a Osiris respirando dentro de su boca.A lo largo de la historia se aplicaron con este fin diversos métodos, iniciando la reanimación cardiopulmonar moderna en la década de 1950.Al evaluar las causas de muerte, la enfermedad cardiovascular continúa siendo la que ocupa el primer lugar.Aproximadamente la mitad se deben a enfermedad cardiaca isquémica, las cuales ocurren de manera súbita en hasta el 50% de los casos.A su vez, la enfermedad cardiaca isquémica es la causa del 80% de las muertes súbitas.Se estima que cada minuto mueren en el mundo 11 personas por paro cardiaco súbito, la mayoría adultos.En hombres es dos veces más frecuente que en mujeres y se presenta a una edad promedio de siete años menos.El 75-80% de los paros cardiacos extrahospitalarios (PCR-EH) ocurren en el domicilio de la víctima.El ritmo inicial del paro cardiaco puede ser arritmia ventricular (fibrilación o taquicardia ventriculares sin pulso), actividad eléctrica sin pulso o asistolia.El 20-38% de los paros cardiacos se presentan con arritmia ventricular, siendo más frecuente en eventos presenciados por testigos que en no presenciados.Se estima que la sobrevida al PCR
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.011 | 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".