Variables psicológicas de riesgo cardiovascular
Bibliographic record
Abstract
L'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral era el de reexportar les\n\t\t\t\t relacions entre algunes variables biomètriques, bioquímiques, de\n\t\t\t\t conducta i de personalitat relacionades amb el risc cardiovascular. Per a\n\t\t\t\t fer-ho, es va crear un protocol extens de recollida de dades, el qual es va\n\t\t\t\t aplicar a un total 1201 persones de raça caucàsica, 647 homes (78.8%) i\n\t\t\t\t 554 dones (25.2%), d'entre 18 i 72 anys, amb una mitja d'edat de 44.92\n\t\t\t\t anys (DE: 14.15). La mostra estava composada per 202 pacients que es\n\t\t\t\t trobaven hospitalitzats per un infart de miocardi o per una angina\n\t\t\t\t inestable i per tres grups de persones sanes de la comunitat. Amb les\n\t\t\t\t dades recollides, es van realitzar tres estudis diferents. El primer tenia\n\t\t\t\t per objectiu explorar les propietats psicomètriques de la versió espanyola\n\t\t\t\t de l'Escala de Personalitat tipus D (DS14), així com la seva validesa i\n\t\t\t\t fiabilitat; i explorar les relacions entre aquest constructe i els trets de\n\t\t\t\t personalitat del model alternatiu de Zuckerman. El segon estudi tenia\n\t\t\t\t com a objectiu estudiar les relacions entre l'alexitímia i les variables de\n\t\t\t\t risc cardiovascular en una població amb mínim un episodi de malaltia\n\t\t\t\t cardiovascular, i comparar-ho amb població sana. El tercer estudi tenia\n\t\t\t\t com a objectiu reexportar les relacions entre la Síndrome Metabòlica i les\n\t\t\t\t variables psicològiques de risc utilitzant els criteris IDF i NCEP, i verificar\n\t\t\t\t el poder predictiu de les variables psicològiques vers la resta de variables.\n\t\t\t\t En línies generals, es troben associacions moderades entre les variables\n\t\t\t\t de personalitat analitzades i els factors de risc cardiovascular, assumintse,\n\t\t\t\t per tant, que la seva presència pot afectar al risc cardiovascular.\n\t\t\t\t Existeixen proves psicomètricament fiables i vàlides que permeten\n\t\t\t\t avaluar aquests patrons de personalitat. Aquests resultats van en la línia\n\t\t\t\t amb estudis previs realitzats en diferents contextos culturals. Per tant, es\n\t\t\t\t defensa que la detecció de subjectes amb determinats trets de\n\t\t\t\t personalitat pot ser d'utilitat en els programes de prevenció\n\t\t\t\t cardiovascular.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".