Validación del cuestionario de reflujo gastroesofágico “GERDQ” en una población colombiana
Bibliographic record
Abstract
Introducción. La enfermedad por reflujo gastroesofágico (ERGE) es una condición crónica que resulta del flujo retrogrado de parte del contenido gastroduodenal en el esófago y/o órganos adyacentes a éste. La prevalencia ERGE en países occidentales es del 10 al 20 % y la condición ocupa aproximadamente el 4 % de las consultas con médicos familiares. Objetivo: Validar para Colombia la escala de GERDQ como método diagnóstico y de determinación de severidad de la ERGE. Materiales y métodos: Estudio de validación de una escala diagnóstica, realizado con 84 pacientes, con retest a 55 pacientes, en la consulta de gastroenterología en la Clínica Fundadores de Bogotá, donde se aplica el cuestionario GERDQ a pacientes que tienen el diagnóstico de ERGE por gastroenterólogo, durante el período comprendido entre enero y abril de 2013. Resultados: Se aplicó el análisis por correspondencias múltiples, donde se observa que el GERDQ tiene correlación en 89% con el diagnóstico realizado por gastroenterólogo cuando se obtiene una puntuación >8 puntos, Así mismo tiene correlación de 92% con la escala de Montreal. Conclusión: El presente estudio nos muestra que el GRDQ es un instrumento válido para su aplicación en Colombia, por médicos generales, internistas y geriatras para el diagnóstico de ERGE.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".