Prevalencia e intensidad de síntomas en pacientes que reciben quimioterapia ambulatoria
Bibliographic record
Abstract
Introducción. La quimioterapia antineoplásica es una de las modalidades de tratamiento del cáncer sistémico que se lleva a cabo mediante la administración de fármacos citotóxicos, sin embargo, provoca síntomas durante su administración. Objetivo. Determinar la prevalencia e intensidad de síntomas en pacientes que recibieron el tratamiento de quimioterapia ambulatoria en una unidad de tercer nivel de atención. Metodología. Investigación cuantitativa, transversal, retrospectiva y analítica. Realizada del 1ro de marzo al 1ro de abril del 2022 en el servicio de quimioterapia ambulatoria de una Unidad de tercer nivel de atención. Muestra de 50 pacientes de 18 a 65 años de edad sin distinción de sexo con diagnóstico de tumores sólidos. Se utilizó el instrumento “Edmonton Symptom Assesment System (ESAS)” Resultados. El agotamiento y la dificultad para dormir son los principales síntomas que se presentan durante el tratamiento con quimioterapia, mientras que la sensación general de malestar y la dificultad para respirar se presentan como los menos frecuentes. En cuanto a la intensidad de los síntomas, el agotamiento y la dificultad para dormir son los síntomas que se presentan con mayor intensidad, frente al dolor y dificultad para respirar que son los síntomas con menos intensidad. Por medio del análisis estadístico complementario se determinaron diferencias del puntaje de intensidad de los síntomas entre participantes. Conclusión. Se identificó la prevalencia e intensidad de los síntomas en pacientes en tratamiento con quimioterapia.
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 | 0.001 | 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 | 0.000 | 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) | 0.004 | 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".