Drug related problems in inpatients of Santiago de Cuba
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Los problemas relacionados con los medicamentos constituyen una gran preocupación sanitaria por su elevado impacto en la morbilidad de pacientes hospitalizados. Método: Estudio observacional, descriptivo y transversal en los servicios clínicos de cinco instituciones de salud de Santiago de Cuba, durante el primer trimestre de 2020. Se revisaron los perfiles de 329 pacientes que recibieron seguimiento farmacoterapéutico. La muestra fue caracterizada según variables biosociales, clínicas y farmacoterapéuticas, la identificación de los problemas relacionados a la medicación fue realizada utilizando los criterios de Cipolle, Stramd y Morley, determinándose además los medicamentos implicados en los problemas relacionados a la medicación. Los datos fueron procesados a través de frecuencias absolutas y relativas representadas por medio de tablas y figuras. Resultados: Predominaron los pacientes mayores o iguales de 60 años representando un 38,6 %; respecto al género un 61,4 % perteneció al femenino. La mayoría de los pacientes presentaron hasta dos enfermedades (76,3 %), las infecciones respiratorias complicadas (35,6 %) fueron el motivo de ingreso más frecuente. El 36,5 % consumió entre cuatro y seis medicamentos, siendo los antibacterianos de usos sistémicos los más prescritos. Se identificaron 598 Problemas Relacionados con los Medicamentos para una proporción de 1,8 PRM/paciente, de estos un 42,8 % corresponde a los problemas de Seguridad, un 31,1 % de Indicación, seguido de 24,9 % de Efectividad y finalmente el 1,2 % de Adherencia. Conclusiones: Los antimicrobianos resultaron los más implicados en la aparición de los problemas relacionados a la medicación. La atención farmacéutica ofrece servicios que garantizan el uso adecuado de los medicamentos.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".