Eficacia del uso de bioconectores para los catéteres centrales de hemodiálisis
Bibliographic record
Abstract
Los catéteres tunelizados (CT) constituyen el acceso vascular de hemodiálisis (HD) en un porcentaje elevadísimo de pacientes. La utilización de CT se asocia a dos problemas fundamentales: disfunción e infecciones. Según las guías de la Sociedad Española de Nefrología (SEN), en los pacientes en HD se aconseja el empleo de tapones de un solo uso con rosca de seguridad (luer-lock). En el mercado existen también bioconectores, que son dispositivos mecánica y microbiológicamente cerrados. La ventaja que ofrecen es la menor manipulación de la luz del catéter al cambiarse una vez por semana. Se realizó un estudio en nuestro centro analizando en una muestra de 14 pacientes portadores de CT, dos periodos consecutivos, un primer periodo siguiendo el protocolo de conexión convencional y el segundo utilizando los bioconectores TEGO. Se analizaron presiones arterial y venosa, flujos sanguíneos, Kt, Kt/v y tasa de bacteriemia. No se obtuvieron diferencias significativas en estos parámetros con el uso de dispositivos TEGO frente al uso convencional. Podemos concluir que el uso de tapones TEGO no afecta a los parámetros dialíticos. No obstante, debemos considerar el manejo de cualquier tipo de dispositivo como secundario en la prevención de bacteriemias, ya que se ha demostrado que son las medidas universales de asepsia las que logran una tasa de bacteriemias muy baja.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".