Estado de vacunacion y condicion serologica del personal de salud de Cordoba, Argentina. Sector Publico y Privado
Bibliographic record
Abstract
Introducción: el personal de salud (PS) tiene mayor riesgo de exposición/transmisión de enfermedades, siendo la vacunación un medio eficaz para reducirlo.Objetivos: evaluar estado de vacunación del lPS. Detectar factores de vacunación incompleta. Estado serológico (VHB, VHC, VIH).Material y métodos: estudio multicéntrico, observacional, descriptivo de corte transversal. Se encuestó 30 % del PS de 3 instituciones públicas y 2 privadas de Córdoba en marzo/abril de 2013. Recomendaciones Argentina: hepatitis B (HB), sarampión/rubéola (SR), difteria, tétanos, pertusis (dT/dTpa) e influenza. Análisis bivariado, prueba del Chi-cuadrado. Epidat 3.1.Resultados: total 676 encuestas. Esquema completo 20 % (estudiantes 38 %, médicos 18 %, enfermeros 18 %, radiología 7 %, limpieza 5 %). Esquema vigente dT/dTpa: 78 %. Esquema HB: 64 %. Influenza 2012: 55 %. SR: 46 %. Motivos de vacunación incompleta: 28 % desconocía indicación, 23 % falta de interés, 2 % otros motivos, 2 % no acepta vacunación, 45 % no contestó. Conocen su condición serológica de VIH 63 %, VHB: 52 %, VHC: 44 %. Sector público (n = 546) vs privado (n = 130): esquema completo 21,24 % vs 14,61 % (p = 0,08). HB 66 % vs 54 % (p = 0,0099) dT/dTpa 81 % vs 65 % (p = 0,0001). SR 46 % vs 45 % (p = 0,87). Influenza 56 % vs 49 % (p = 0,12).Conclusión: el esquema de vacunación es incompleto en alto porcentaje de encuestados, principalmente personal de limpieza; causa predominante: desconocimiento de indicación y desinterés. Mayor cobertura para dT/dTpa y HB. No hay diferencias entre sector público y privado respecto de esquema completo. El sector público presenta mejor cobertura para HB y dT/dTpa, estadísticamente significativa. El test del VIH es el realizado con mayor frecuencia. Son necesarias campañas para concientizar y mejorar niveles de cobertura de vacunación.
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 | 0.001 | 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) | 0.007 | 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 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".