Prevalencia del Síndrome Metabólico X en pacientes con diagnóstico de Insuficiencia Renal Crónica en diálisis
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El síndrome metabólico X (SMX) agrupa factores de riesgo como obesidad abdominal, hipertensión, dislipidemia y resistencia a la insulina, los cuales incrementan significativamente la morbimortalidad cardiovascular. En pacientes con insuficiencia renal crónica (IRC), la presencia de SMX es aún más relevante, pues acelera la progresión de la enfermedad y aumenta las complicaciones cardiovasculares. Se realizó un estudio retrospectivo, descriptivo, en el cual se evaluó a los pacientes atendidos en la Unidad de Hemodiálisis del Hospital Dr. Amador Guerrero, y se cuantificó la presencia de factores de riesgos cardiovasculares y los componentes del síndrome metabólico (SMX). Justificacaión: El síndrome metabólico es altamente prevalente en pacientes con insuficiencia renal crónica y aumenta el riesgo cardiovascular, por lo que su identificación es clave para mejorar el pronóstico clínico. Metodología: Se estudiaron pacientes con insuficiencia renal crónica en diálisis en la provincia de Colón durante 2005. Se registraron datos antropométricos y de laboratorio, y el síndrome metabólico se diagnosticó según criterios NCEP/ATP III (2005). El análisis se realizó con EPI-INFO 6.0. Resultados: Se observó una prevalencia de 23.7% de pacientes con SMX atendidos en la unidad. De estos pacientes, un 88.9% presentaban obesidad abdominal e hipertensión arterial. Sin embargo, sólo la obesidad abdominal y la resistencia a la insulina (medida como hiperglicemia en ayunas) fueron estadísticamente significativas para la presencia de SMX en los pacientes con IRC. Se reportó un OR de 38.4 (IC 95%: 3.88379.70, p<0.05) y 6.28 (IC 95%: 1.2331.95, p<0.05) respectivamente. Conclusión: La prevalencia del SMX en la población estudiada fue de 23.7%. La obesidad abdominal y la resistencia a la insulina aumentan significativamente la probabilidad de presentar SMX. Además, la evidencia actual sugiere que existen variantes genéticas que predisponen al desarrollo del SMX en pacientes con insuficiencia renal, lo que abre nuevas perspectivas de investigación.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.002 | 0.000 |
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".