HEARTS en las Américas: un ejemplo mundial del uso de dispositivos automatizados de medición de la presión arterial validados clínicamente en la prevención y el manejo de las enfermedades cardiovasculares en entornos de atención primaria de salud
Bibliographic record
Abstract
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la causa principal de la carga de enfermedad en la Región de las Américas que, en el 2017, ocasionó más de dos millones de muertes, una tercera parte del total para ese año.Por sorprendente que parezca, existe la amenaza de que las ECV tengan un impacto aún mayor en los próximos años, en vista de la tendencia al aumento registrada en la última década (1).La presión arterial (PA) elevada es un factor de riesgo significativo para el desarrollo de las ECV, y causa más de 50% de las cardiopatías isquémicas y de los accidentes cerebrovasculares y 17% del total de muertes a nivel mundial (2).La prevalencia de la hipertensión (definida como PAS/PAD ≥140/90 mmHg o bajo tratamiento con medicamentos antihipertensivos) en América Latina y el Caribe es de 28% en mujeres y de 43% en hombres (3).Por lo tanto, la detección y el tratamiento eficaces de la hipertensión son fundamentales para la prevención de las ECV y la disminución de la morbilidad y la mortalidad por esta causa (4).
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 | 0.004 | 0.007 |
| 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 | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".