Bibliographic record
Abstract
La insuficiencia cardíaca (IC) representa el estadio final de muchas enfermedades de características significativamente distintas, como por ejemplo, de la hipertensión arterial, la enfermedad coronaria, la miocarditis, la miocardiopatía alcohólica, la enfermedad de Chagas, etcétera.Los tratamientos actuales de estas enfermedades han mejorado su evolución, sin embargo, aún muchos pacientes llegan al estadio de IC, con mayor edad y mayor número de afecciones comórbidas.Los factores de riesgo que impactan en el pronóstico de pacientes con IC son diversos, y habitualmente coexisten en proporciones variables.Todas estas circunstancias determinan que evaluar el pronóstico de un paciente concreto con IC sea difícil.La mente humana, incluso la de médicos estudiosos y bien informados, es limitada para conglomerar y traducir toda esa información en una estimación del pronóstico acertada.Nuestra limitación como médicos para establecer un pronóstico certero en diversas disciplinas ha sido reconocida por más de 70 años.(1-4) Con la intención de superar esta limitación, diversos investigadores han desarrollado en los últimos 30 años varios modelos predictivos para estimar el riesgo de futuros eventos adversos en pacientes con IC, combinando un número acotado de marcadores pronósticos.Algunos de estos modelos predictivos han sido validados en múltiples poblaciones y han demostrado un desempeño variable.( 5)En este número de la Revista Argentina de Cardiología se presenta un interesante estudio realizado por Chirino y colaboradores (6), en el que estos investigadores analizan el desempeño de dos modelos pronósticos en 704 pacientes argentinos con IC.Dichos modelos son el Cardiac and Comorbid Conditions -Heart Failure (3C-HF) y el Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC).Los citados autores calcularon los scores usando variables evaluadas al momento del alta o durante una visita ambulatoria y reportan que ambos modelos demuestran moderada capacidad de discriminación y adecuada calibración, sobre la base de métodos estadísticos.Cuando discuten en detalle estos resultados, resaltan puntos importantes.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.006 |
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".