Secuelas neurológicas post- COVID 19 y su influencia sobre la salud mental en América Latina
Bibliographic record
Abstract
La pandemia de COVID-19, originada por la variante mutante SARS-CoV-2, se detectó inicialmente en China. Este virus es muy contagioso y se propaga rápidamente entre las personas a través de la tos, las secreciones respiratorias y el contacto cercano. Causando secuelas que pueden afectar a la salud mental es por ello que el objetivo de esta investigación es determinar las secuelas neurológicas post- COVID 19 y su influencia sobre la salud mental en América Latina. Se utilizó un diseño documental de tipo descriptivo bibliográfico, se empleó el uso de operadores booleanos y términos MeSH para una correcta búsqueda de las bases de datos tales como PubMed, Scielo, Redalyc, entre otras, aplicando el uso correcto de las normas Vancouver. Los resultados obtenidos demuestran que las secuelas neurológicas incluyen accidente cerebrovascular (47.6%) en Argentina, niebla cerebral (81%) en Brasil y en El Salvador con 73.9% el síndrome de Guillain-Barré. Las secuelas más comunes son cefalea, accidentes cerebrovasculares, convulsiones y encefalopatía, con síntomas como náuseas, vómitos, mareos, ataxia, fiebre, tos y fatiga. En América latina la principal secuela es la encefalopatía, vinculada a trastornos del movimiento y delirium y alteraciones cognitivas asociadas con depresión, ansiedad, insomnio y angustia. En conclusión, en América latinas las secuelas neurológicas influyen en la aparición de posibles trastornos mentales que pueden afectar la salud de la población.
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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".