Cambios en una década en el manejo y pronóstico del Síndrome Coronario Agudo con Elevación del ST en ancianos en Navarra
Bibliographic record
Abstract
La cardiopatía isquémica y los síndromes coronarios agudos son frecuentes en el anciano. Clasicamente en ancianos se han infrautilizado los tratamientos de eficacia demostrada, y a menudo la decisión de no tratar se base en criterios de edad. Afortunadamente estas tendencias van cambiando, lo que se traduce en beneficios pronósticos. Seleccionamos a todos los pacientes de 75 años o más, ingresados en cualquiera de los 4 hospitales públicos de Navarra, por Síndrome Coronario Agudo con Elevación del Segmento ST, durante los años 2001 y 2011, y los comparamos en términos de manejo y pronóstico. Los sujetos del periodo 2001 ingresaron menos en servicios de Cardiología y en el hospital terciario de referencia en patología cardiológica. Además , se les realizaron menos pruebas complementarias y recibieron menos tratamiento farmacológico y revascularización. Los sujetos de 2001 presentaron un peor evolución clínica, presentaron mayor mortalidad hospitalaria, mayor mortalidad en el seguimiento a un año y más reingresos. Esta peor evolución, se relacionó, al menos en parte, con el manejo médico menos intensivo.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".