Rendimiento diagnóstico de las reglas de Ottawa para facturas en lesiones agudas del tobillo en el Hospital Belén de Trujillo.
Bibliographic record
Abstract
Determinar el rendimiento diagnóstico de las reglas de Ottawa para\nfracturas en lesiones agudas del tobillo en el Hospital Belén de Trujillo.\nMATERIAL Y MÉTODO: Se realizó un estudio observacional, de corte transversal, de\npruebas diagnósticas que evaluó 114 pacientes con lesión aguda del tobillo, los cuales\nfueron distribuidos en dos grupos al final del estudio; Grupo I (40 pacientes con\nfractura de tobillo) y Grupo II (74 pacientes sin fractura de tobillo).\nRESULTADOS: La edad promedio global de la muestra estudiada fue 36,05 ± 16,25\naños; el promedio para el grupo I fue 42,23 ± 18,24 años y para el grupo II fue 32,72 ±\n14,10 (p < 0,01); el 37,50% de los pacientes correspondieron al sexo masculino en el\ngrupo I y en el grupo II 36,49% (p > 0,05). Con respecto al mecanismo de lesión, en el\ngrupo I predominaron las caídas en un 50% y en el grupo II este mecanismo estuvo\npresente en 39,19% (p < 0,01); el tiempo de enfermedad promedio en el grupo I fue\n11,90 ± 16,11 y en el grupo II 7,06 ± 7,78 (p < 0,05). Al relacionar las reglas de Ottawa\ny la fractura de tobillo realizada a través de la radiografía, se encontró que en el grupo\nI las reglas de Ottawa diagnosticaron fractura de tobillo en el 100% y en el grupo II\n64,86% (p < 0,001). Con respecto al rendimiento de las reglas de Ottawa, para\npredecir fractura de tobillo, se tuvo que la sensibilidad, especificidad, VPP y VPN\nfueron 100%, 35,14%, 45,45% y 100% respectivamente.\nCONCLUSIONES: Las reglas de Ottawa constituyen una herramienta diagnóstica con\nuna sensibilidad del 100% en predecir fractura de tobillo.\nPALABRAS CLAVES: Fractura de tobillo, Reglas de Ottawa.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".