Mortalidad y SARS COV2 en adultos mayores Hospital II Clínica Geriátrica San Isidro Labrador 2020-2021
Bibliographic record
Abstract
Actualmente se dispone de múltiples estudios que describen las características tanto epidemiológicas como clínicas y a su vez también las tasas de mortalidad relacionadas al SARS COV2, sin embargo, son muy escasos los estudios centrados en los adultos mayores de forma integral y no solo como una estadística más. 3 Los datos registrados son escasos sobre todo en la población mayor de 75 años latinoamericana; es bien conocido que la mortalidad en el adulto mayor por COVID-19 es alta sin embargo existen escasas revisiones que abarquen presentaciones atípicas de la enfermedad en esta etapa de vida como es el delirium, asimismo que analicen la influencia tanto del estado funcional como del cognitivo basal en la mortalidad de los pacientes adultos mayores, por lo que queda latente la posibilidad de evaluar estas variables; estos datos han demostrado alto impacto tanto en el curso de la enfermedad como en la presentación de complicaciones y secuelas por lo que su valoración resultaría importante, no obstante se presentan obstáculos como el que no todo adulto mayor cuenta con una valoración geriátrica integral ni con una adecuada anamnesis a su ingreso que nos permita extraer estos datos, y es por esto que es tan importante establecer y reforzar la importancia de estos datos en el adulto mayor.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".