Alteraciones en la perfusión cerebral en pacientes con esclerosis sistémica y deterioro cognitivo
Bibliographic record
Abstract
"Introducción: la esclerosis sistémica (ES) es una enfermedad autoinmune, sistémica, caracterizada por fibrosis, alteraciones inmunológicas y vasculares. La hipoperfusión cerebral puede ser causada por isquemia. Los trastornos cognitivos son causa importante de morbilidad. El objetivo de este estudio fue determinar la frecuencia de alteraciones en la perfusión cerebral (PC) en pacientes con ES y deterioro cognitivo (DC). Métodos: se estudiaron 88 pacientes con ES. A todos se les aplicó el Test de Montreal (TM) para evaluar el DC. A 15 pacientes con DC que cumplieron con los criterios (sin hipertensión arterial sistémica, diabetes mellitus, evento vascular cerebral, vasculitis, hipotiroidismo, depresión, sin ingesta de fármacos que interfieran con la evaluación cognitiva), se les midió la PC mediante Gamagrama Cerebral Perfusorio (GCP). Resultados: de los 88 pacientes con ES, 58 tuvieron DC con el TM. La PC se encontró disminuida en 12/15. La disminución de la PC se observó en los siguientes lóbulos (frontal en 9/15; temporal en 7/15, y parietal en 3/15. La concordancia entre el TM y GC fue 60 % para el lóbulo frontal, 46 % para el lóbulo temporal y 13 % parietal. Conclusiones: el DC es frecuente en la ES, la disminución de la PC fue más común en el lóbulo frontal, predominado en los pacientes de mayor edad y tiempo de evolución de la ES."
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 | 0.000 | 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) | 0.002 | 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".