Mortalidad por diabetes mellitus en Ecuador 2001- 2016: estudio de tendencias y análisis espacio-temporal [Mortality from Diabetes Mellitus in Ecuador 2001-2016: trends and spatial-temporal analysis]
Bibliographic record
Abstract
Objetivos. Analizar la tendencia temporal de la mortalidad por diabetes mellitus (DM) e identificar la presencia de conglomerados espacio-temporales de alta y baja mortalidad en el Ecuador en el período 2001 a 2016.Materiales y métodos. Se llevó a cabo un estudio ecológico mixto. Se calcularon las tasas de mortalidad específica y ajustada por edad para el periodo 2001 a 2016 en el Ecuador. Se utilizó un análisis de regresión joinpoint para el análisis de las tendencias y la metodología desarrollada por Kulldorf para el análisis de conglomerados espacio-temporales. Resultados. Durante el período 2001-2016, se registraron 57.788 defunciones por DM en el Ecuador. En el análisis joinpoint las tasas ajustadas por edad en hombres reportaron un ascenso significativo del porcentaje de cambio anual (PCA) del 2,4% (2001-2016; p<0,001); en las mujeres el PCA ascendió 1,50% (2001-2016; p<0,001). En el análisis espacio-temporal se detectaron dos conglomerados de alta mortalidad estadísticamente significativos, el conglomerado primario conformado por las provincias: Santa Elena, Guayas, Manabí y Los Ríos, se reportó un Riesgo Relativo (RR) de 2.04 (p < 0,001); el conglomerado secundario formado por la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas reportó un RR de 1,32 (p < 0,001)Conclusiones. En el Ecuador se ha detectado un incremento estadísticamente significativo de la mortalidad por DM en ambos sexos, en la mayor parte de los grupos etarios durante el periodo 2001-2016 Las provincias de Santa Elena, Guayas, Manabí, Los Ríos y Santo Domingo, acumulan la mayor cantidad de muertes por DM.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".