Tratamiento rehabilitador como piedra angular en el control de las enfermedades reumáticas
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Las enfermedades reumáticas son un grupo de alrededor de 250 enfermedades que se caracterizan por generar discapacidad funcional y disminución de la percepción de calidad de vida asociada a la presencia de dolor, inflamación y deformidad fundamentalmente. Los esquemas terapéuticos incluyen la rehabilitación como estrategia para minimizar la discapacidad y favorecer la recuperación del paciente. \n \nObjetivo: evidenciar el papel que juega el tratamiento rehabilitador como piedra angular en el control de las enfermedades reumáticas. \n \nMetodología: investigación básica, descriptiva, retrospectiva y de campo donde la población estuvo constituida por 587 pacientes con enfermedades reumáticas atendidas en el Hospital Andino de Chimborazo en el periodo enero julio 2022. La muestra quedó conformada por un total de 233 pacientes. Se realizará la revisión de las historias clínicas de los pacientes para obtener la información relacionada con los objetivos del estudio. \n \nResultados: promedio de edad de 58,45 años. Predominio de pacientes femeninas (63,95 %) y con diagnóstico de artritis reumatoide (74,25 %). En el 59,23 % de los casos se identificó comorbilidades asociadas, destacó la hipertensión arterial (42,03 %), el hipotiroidismo (28,26 %) y la diabetes mellitus (20,29 %). En el 67,38 % de los pacientes fue prescrito tratamiento rehabilitador. Sobre todo en pacientes con miopatía inflamatoria (100,00 %) y espondiloartropatías (92,31 %). \n \nConclusiones: El elevado porcentaje de prescripción de ejercicios de rehabilitación constituye la evidencia más explícita para demostrar que el tratamiento rehabilitador es considerado como una piedra angular en el control de las enfermedades reumáticas.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".