Lesiones en el tobillo y el pie
Bibliographic record
Abstract
Puntos clave La práctica deportiva conlleva cierto riesgo de sufrir lesiones en el tobillo y el pie debido a la naturaleza de los movimientos, impactos y demandas físicas que se ejercen sobre estas áreas. El esguince de tobillo es una de las lesiones más comunes que se producen durante la práctica deportiva. La solicitud de radiografía no es obligatoria. Considerar las Reglas de Ottawa para solicitarla si: – Dolor en el hueso maleolar (maléolo lateral o maléolo medial) o en el hueso del mediopié (zona del escafoides o del quinto metatarsiano). – Incapacidad para caminar durante al menos cuatro pasos inmediatamente después de la lesión y en la evaluación en la sala de urgencias. Las medidas de tratamiento habituales para las lesiones de tobillo y pie pueden variar según la gravedad y el tipo de lesión, básicamente incluyen: reposo, aplicación de frío, vendajes compresivos (vídeos 1 y 2) o de soporte, elevación del pie, medicamentos para el dolor y la inflamación, fisioterapia y uso de calzado adecuado. Es posible prevenirlas en gran medida siguiendo ciertas recomendaciones (calentamiento apropiado, uso de calzado adecuado, fortalecimiento y estiramiento de los músculos, técnica deportiva adecuada, e incremento gradual la intensidad del ejercicio).
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".