Caracterización de pacientes con enfermedad cerebrovascular isquémica y deterioro cognitivo. Cienfuegos, 2018
Bibliographic record
Abstract
"Fundamento: la enfermedad cerebrovascular ocupa el tercer lugar como causa de muerte al ser superada solo por las enfermedades cardiovasculares y el cáncer. Constituye la primera causa de discapacidad permanente en el adulto y la segunda de demencia.Objetivo: caracterizar pacientes con enfermedad cerebrovascular y trastorno cognitivo.Métodos: estudio observacional, descriptivo de corte transversal, realizado en el Servicio de Neurología del Hospital Gustavo Aldereguía Lima de Cienfuegos, que incluyó 27 pacientes hospitalizados en dicho centro, con deterioro cognitivo, después del primer evento de enfermedad cerebrovascular isquémica. Se analizaron las variables: sexo, edad, color de piel, escolaridad, ocupación, estado civil, procedencia, hábitos tóxicos, antecedentes patológicos personales, tipo de enfermedad cerebrovascular, estructura encefálica afectada, deterioro cognitivo (mediante el test mínimo del estado mental de Folstein y el test Montreal cognitive assessment), alteraciones neuropsicológicas, depresión (mediante la escala de depresión geriátrica de Yessavage). Resultados: predominaron los adultos mayores, el sexo masculino y color de piel blanca, así como bajo grado de escolaridad y los solteros. El evento isquémico aterotrombótico fue el más observado y el hemisferio derecho el más afectado. Hubo deterioro cognitivo en todos los pacientes. Los factores de riesgo mayormente asociados a la enfermedad fueron la hipertensión arterial, diabetes mellitus y tabaquismo. La mayoría de los pacientes no sufrió depresión posterior al infarto cerebral.Conclusiones: los adultos mayores, solteros son más propensos a sufrir accidentes cerebrovasculares. El bajo nivel educacional puede ser un factor asociado al deterioro cognitivo posterior a esta enfermedad, no así la depresión que no siempre se manifiesta de manera profunda."
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".