Marcadores tempranos en el diagnóstico de la enfermedad renal crónica en pacientes diabéticos e hipertensos: Revisión bibliográfica
Bibliographic record
Abstract
La Enfermedad Renal Crónica afecta al 10% de la población mundial, con mayor incidencia en diabéticos e hipertensos debido al daño endotelial e inflamación. Su diagnóstico se basa en una tasa de filtración glomerular < 60 ml/min/1.73 m² o en marcadores como la albuminuria. La detección temprana es clave, y biomarcadores tempranos como Cistatina C, asociada a la Lipocalina gelatinasa de neutrófilos y Glucoproteína de membrana celular han demostrado mayor sensibilidad. Este estudio es de análisis descriptivo y analítico, utiliza un diseño de revisión sistemática, analizó literatura de bases científicas como PubMed, SciELO, Google Académico y Elsevier. Se incluyeron artículos recientes en español, inglés y portugués, garantizando principios éticos según las normas Vancouver. Los estudios analizados destacan que la microalbuminuria, la creatinina sérica y la tasa de filtración glomerular son los principales parámetros utilizados para el diagnóstico de la enfermedad renal en pacientes diabéticos. El estudio ha evidenciado la eficacia de los diferentes biomarcadores para el diagnóstico temprano de la enfermedad renal crónica, aunque la albuminuria sigue siendo el marcador más utilizado por su fácil accesibilidad.
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 | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.031 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".