Osteoporosis, el reto de la prevención
Bibliographic record
Abstract
[Resumen] Tras el continuo aumento de la esperanza de vida tanto en España como en el resto del mundo y del desarrollo de los servicios de salud, la población de personas de 65 y más años aumenta cada día más, estableciéndose una población envejecida. Esto tiene consecuencias a nivel de salud, aumentando la prevalencia de patologías crónicas como las enfermedades musculoesqueléticas; entre ellas, cabe destacar la osteoporosis. Esta enfermedad tiene una alta prevalencia tanto a nivel nacional como internacional. También provoca múltiples problemas que es necesario abordar mediante métodos preventivos que eviten la aparición de la enfermedad o, en el caso de que ya esté establecida puedan impedir su progreso. El objetivo de esta revisión es abordar esta patología e identificar cuáles son los mejores métodos de prevención de la osteoporosis para contribuir a su causa. Por ello, se ha realizado una revisión bibliográfica en las bases de datos Medline y Web of Science, así como en diferentes revistas especializadas como Canadian Medical Association Journal, o American Journal of Medicine. Tras el desarrollo del proyecto se ha llegado a una serie de conclusiones entre las que cabe destacar que es una enfermedad con alta prevalencia o que existen diferentes terapias preventivas destacando por excelencia la administración de la vitamina D y el calcio. En resumen, la reducción de las tasas de esta enfermedad depende en su mayor grado de una prevención adecuada.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".