Características clínico epidemiológicas de pacientes con Covid-19 tratados en el Hospital Regional de Ica, de marzo a diciembre del 2020
Bibliographic record
Abstract
Las epidemias han ocurrido desde la antigüedad incluso desde los orígenes de la humanidad pues la peste de Atenas se atribuye a la fiebre tifoidea, la de Antonina que se atribuye a que fue por la peste bubónica, las epidemias de la edad media la más grande se atribuye a la peste negra o bubónica, y otras como la viruela, la malaria, el cólera, el ébola las epidemias provocadas por el SARS , la gran pandemia de 1918 H1 N1 la poliomielitis, fiebre amarilla, y actualmente nos encontramos ante la pandemia del SARS-COV-2. \nEste virus es un virus de la familia de los coronavirus y es diferente a los demás, es el séptimo coronavirus, y se descubrió en un brote epidémico de neumonías atípicas en el distrito de Wuhan en China en la provincia de Hubei en el 2019 por el mes de diciembre, este virus es del género de virus beta y la enfermedad que produce fue designado por la OMS como la enfermedad del COVID-19, el brote se le declaro como pandemia el 11 de marzo en el 2020, con síntomas de neumonía atípica que produce rápidamente dificultad respiratorias y con una letalidad que varía según los países. \nDesde entonces el mundo no encuentra la manera de frenar el avance de la enfermedad, así como las muertes que va dejando tras su paso, por ello es que en la ciudad de Ica en Perú se cuenta con una alta tasa de mortalidad por esta enfermedad que sin bien la sintomatología de la enfermedad tienen mucho en común en los diferentes partes del mundo, en Ica por la peculiar tasa de muertes que presenta es que se diseña este estudio para caracterizar desde el punto de vista clínico y epidemiológico de los casos de enfermos por Covid-19 a fin de tener un acercamiento a nuestra realidad y poder entender los motivos de la alta tasa de casos y muertos en esta zona del país. \nEste estudio se desarrolla en 10 ítems, el primer capítulo se define el marco teórico la que consta de la revisión bibliográfica de estudios relacionados al tema a nivel internacional nacional y local, así como el marco conceptual, en el capítulo dos se detalla el planteamiento del problema, los objetivos, y se justifica la investigación. En el capítulo tres se diseña la investigación indicando el tipo el método, la población y se determina el tamaño de la muestra, en el capítulo cuatro están las técnicas de recolección de datos y se muestra los instrumentos y en el capítulo cinco se presentan los resultados y la discusión conclusiones y recomendaciones terminando con indicar la bibliografía revisada según normas de Vancouver y anexos.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 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 teacher head, 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".