Bibliographic record
Abstract
Las transfusiones periodicas de hematies se utilizan en el tratamiento de muchos trastornos hematologicos en ninos. En la b-talasemia mayor las transfusiones mejoran la anemia grave, suprimen la hiperplasia compensadora de medula osea y prolongan la supervivencia. Las transfusiones periodicas de hematies tambien se utilizan con frecuencia en ninos con drepanocitosis, especialmente para el tratamiento y prevencion de complicaciones devastadoras, como el accidente cerebrovascular [1]. Otras entidades que pueden manejarse con tratamiento transfusional son la anemia de Diamond-Blackfan con mala respuesta a esteroides; la anemia de Fanconi; anemias hemoliticas como la deficiencia de piruvato cinasa; anemias sideroblasticas; anemias diseritropoyeticas congenitas y sindromes mielodisplasicos. El hierro es necesario para muchas funciones esenciales en los seres humanos, como el transporte de oxigeno, la produccion de energia oxidativa, la respiracion mitocondrial y la sintesis de ADN [2]. Las perdidas de hierro se limitan a pequenas cantidades en heces, orina, descamacion de unas y celulas epiteliales, y perdidas menstruales en mujeres. Los seres humanos no poseen mecanismos fisiologicos para excretar un exceso de hierro. Si no se realiza un tratamiento de quelacion, la transfusion cronica de hematies da lugar a una acumulacion progresiva de hierro, porque el hierro contenido en los hematies transfundidos no se excreta de manera eficiente. Cada mililitro de hematies empaquetados contiene aproximadamante 1,1 mg de hierro. La pauta habitual de transfusion periodica es de 10 a 15 mL/kg de hematies empaquetados cada 3-4 semanas, para mantener unos niveles minimos de hemoglobina entre 9 y 10 g/dL en pacientes con talasemia u otras anemias congenitas. La pauta habitual de transfusion periodica es de 10 a 15 mL/kg de hematies empaquetados cada 3-4 semanas, mantener el porcentaje de hemoglobina S al
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.008 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.983 | 0.987 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".