Apendicectomía pasada como factor de riesgo para deterioro cognitivo en población adulta
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Determinar si la apendicectomía pasada es un factor de riesgo para deterioro cognitivo en adultos de 50 a 70 años. Método: Se efectuó un estudio de casos y controles con 270 pacientes del Hospital Regional Docente de Trujillo entre mayo y julio de 2023. Se utilizaron 90 casos (con deterioro cognitivo) y 180 controles (sin deterioro), diagnosticados mediante la Evaluación Cognitiva Montreal (MoCA). Resultados: Del total con deterioro cognitivo, el 31,11% había tenido apendicectomía, con un promedio de 25 años desde la cirugía. En contraste, solo el 3,33% sin deterioro reportó apendicectomía previa. Respecto a otras cirugías: el 40% con deterioro tuvo colecistectomía y el 23,33% reportó otras operaciones. El análisis reveló diferencias significativas en edad, hipertensión, diabetes y tabaquismo entre los grupos. Sin embargo, no hubo diferencia significativa por género. El análisis de regresión logística destacó que la edad y la apendicectomía pasada estaban fuertemente asociadas al deterioro cognitivo, con un ORa de 1,20 y 12,91 respectivamente. También se encontró relación con colecistectomía, otras cirugías y tabaquismo. Conclusión: La apendicectomía es un factor de riesgo significativo para el deterioro cognitivo en adultos entre 50 y 70 años
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 0.000 |
| 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".