Aminotransferasas y perfil lipídico en pacientes ecuatorianos con infección activa por virus dengue
Bibliographic record
Abstract
El dengue es la arbovirosis con mayor incidencia a nivel mundial. Aproximadamente 100 millones de casos de dengue con signos de alarma y entre 250.000 y 500.000 casos de dengue grave, se registran anualmente. En Ecuador, en los últimos cuatro años se han registrado 83.472 casos de dengue. Estudios previos evidencian un incremento de los casos que cursan con disfunción hepática. El objetivo de este estudio fue analizar la asociación entre los niveles séricos de las enzimas aspartato aminotransferasa y alanino aminotransferasa y el perfil lipídico en pacientes con infección confirmada de Dengue. Se estudiaron 110 pacientes seleccionados sin distingo de edad, género o procedencia, cuyo diagnóstico fue confirmado virológica y serológicamente. Se incluyó un grupo control seronegativo al virus. En el perfil lipídico se evidenciaron diferencias significativas (p<0,003) en los valores de colesterol total y en infecciones secundarias; mientras que la frecuencia de elevación de ambas aminotransferasas fue alta en pacientes con dengue, no obstante, al comparar cuantitativamente los valores séricos no arrojaron cambios significativos, ni asociación. Se confirma la endemicidad del dengue, los cambios en el perfil lipídico, sin embargo, es evidente la necesidad de estudios poblacionales tomando en cuenta la genética de las poblaciones
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".