Alteraciones neurocognitivas y del afecto y su relación con los cambios en la calidad de vida en pacientes dados de alta de la Unidad de Cuidados Intensivos del Hospital Nacional San Rafael
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación es de tipo observacional, analítica, prospectiva, de corte transversal; la cual fue realizada con el fin de establecer relación entre los factores que se asocian al aparecimiento de secuelas neurológicas y afectivas en los\npacientes que han sido dados de alta de la Unidad de Cuidados Intensivos del\nHospital Nacional San Rafael y como dichas secuelas se relacionan con los\ncambios en la calidad de vida que presentan los sobrevivientes.\nPara la detección de las secuelas mencionadas se realizó la toma y lectura de EEG, se aplicaron los test de Hamilton para depresión y ansiedad, el Montreal Cognitive Assesment Test y se administró el cuestionario SF-36 para evaluar la calidad de vida. Para el análisis estadístico se utilizaron las medidas de tendencia central y se realizó un análisis multivariado utilizando la prueba de correlación de\nSpearman. Se observó que 8 de los 9 pacientes presentaron algún tipo de secuela neurológica o afectiva posterior al alta, siendo la más común el trastorno depresivo. Así mismo, se constató que todos los pacientes presentaron detrimento en su calidad de vida. Por lo anterior, se proponen una serie de recomendaciones para ayudar al paciente a su reinserción adecuada a la sociedad posterior a su enfermedad crítica.
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) | 0.000 | 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".