Predictores de incapacidad funcional en personas con accidente cerebrovascular isquémico: dos a tres años después del ACV
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN Objetivo: Analizar los factores clínicos y sociodemográficos asociados a la discapacidad funcional en personas con accidente cerebrovascular isquémico (ACVi) entre 2 y 3 años después del evento. Método: Cohorte prospectiva con 241 participantes. Se utilizaron instrumentos para la caracterización sociodemográfica y clínica, la Escala de Rankin-m y un protocolo de llamada telefónica. Los datos se analizaron con pruebas de Qui-cuadrado de Pearson o Exacta de Fisher y el modelo de Poisson robusto, con un nivel de significación del 5%. Resultados: De los participantes, el 62,6% presentó una puntuación de Rankin de 0 a 2. El análisis multivariado mostró que un mayor déficit neurológico (6–13 y ≥14) se asoció 2,35 (IC 95% 1,13; 4,05) y 4,4 (IC 95% 2,09; 6,83) veces más con discapacidad moderada a grave; la no realización de trombólisis y la recurrencia del ACVi fueron, respectivamente, 3,02 (IC 95%: 1,32; 3,74) y 3,82 veces (IC 95%: 1,49; 3,47) más asociadas a la incapacidad moderada a grave. Conclusión: El evento afectó a la capacidad funcional, con un mayor déficit neurológico, la no realización de trombólisis y la recurrencia del ACV como principales predictores de discapacidad. Estrategias como la ampliación de la trombólisis, la atención precoz, la rehabilitación continua y el control de los factores de riesgo pueden reducir las discapacidades.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".