“Usos del Dióxido de Cloro como prevención y tratamiento de Covid-19 desde la percepción del usuario”
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El dióxido de cloro fue utilizado como prevención y tratamiento de COVID-19, en tiempo de pandemia; sin embargo, aún no existe medicina basada en evidencia que respalde su beneficio. Objetivo: Analizar el uso del dióxido de cloro como prevención y tratamiento del COVID-19 desde la percepción de los usuarios, los motivos de su administración y sus efectos positivos y negativos. Método: La investigación se la realizará en la ciudad de Ambato, en un lapso de tiempo de Abril- Septiembre 2022, se empleó una metodología cualitativa-descriptiva porque se realizará un análisis del problema de estudio a través de entrevistas con las diferentes opiniones que se obtendrán de los participantes para un acercamiento profundo y vivencial sobre el tema en 15 adultos pertenecientes a la parroquia Huachi Loreto del cantón Ambato, en Ecuador, los entrevistados se sitúan entre los 30 - 45 años y porque se realizará un análisis del problema de estudio a través de entrevistas con las diferentes opiniones que se obtendrán de los participantes y porque detalla las características de una población o fenómeno que se está estudiando, teniendo una delimitación temporal o geográfica y transversal ya que se basa en el seguimiento de los mismos sujetos o acontecimientos a lo largo de un cierto periodo de tiempo. Resultados: Los resultados muestran que el dióxido de cloro fue utilizado tanto para el tratamiento como para la prevención de COVID-19, lo que motivó su uso fue el desconocimiento de la enfermedad y su alta mortalidad al inicio de la pandemia, además de la influencia de las personas cercanas a la población en estudio y por último el efecto del dióxido de cloro fue solamente positivo. Conclusiones: Todas las personas utilizaron dióxido de cloro ya sea como tratamiento o prevención para COVID-19, por múltiples causas que los motivaron, tuvieron efectos favorables; sin embargo, la OMS – OPS- MSP del Ecuador prohíbe su uso ya que carece de medicina basada en evidencia que justifique su efectividad.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".