Relación del índice de masa corporal y las complicaciones postoperatorias en pacientes con artroplastia de rodilla del servicio de medicina física del Hospital Nacional Carlos Albero Seguín Escobedo, Arequipa. 2016
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este estudio fue, determinar la relación del índice de Masa Corporal y \nlas complicaciones postoperatorias en pacientes con artroplastia de rodilla del \nservicio de Medicina Física del Hospital Nacional Carlos Alberto Seguín Escobedo, \nArequipa.2016. Método: Participaron pacientes con diagnóstico de Artroplastia de \nRodilla, la muestra fue de 25 personas, mayores de 50 años, con más de tres \nmeses de evolución quirúrgica. Se utilizó las técnicas de observación y encuesta, el \ninstrumento para la variable 1 (Índice de Masa Corporal) fue la Ficha de \nObservación, para la variable 2 (Complicaciones postoperatorias) el cuestionario de \nWomac (Indice Osteoartrítico de Mc Master y Western Ontario), se realizó un \nanálisis descriptivo de las variables, obteniendo frecuencias, medidas de tendencia \ncentral y porcentajes. Posterior a ello se elaboró una tabla de contingencia de 4x3 y \nse procedió a realizar la prueba estadística de Chi-cuadrado, estableciéndose la \nrelación de las variables. Resultados: El 56% de los pacientes tienen sobrepeso, \n24% tienen obesidad leve, 8% obesidad moderada, en tanto 12% está dentro de la \nnormalidad, del total 60% presentan bastante dolor y rigidez. Conclusiones: El Índice \nde Masa Corporal que prevalece en los pacientes del servicio de Medicina Física, \nestá ubicado en el indicador de sobrepeso, seguido de obesidad , un pequeño \nporcentaje está dentro de la normalidad. Las complicaciones postoperatorias, dolor \ny rigidez se presentan en los pacientes con mayor frecuencia en intensidades de \nbastante y mucho, según el cuestionario de WOMAC. Entonces, existe relación \ndirecta entre el Índice de Masa Corporal y las complicaciones postoperatorias en \npacientes del servicio de Medicina Física del Hospital Nacional Carlos Alberto \nSeguín Escobedo. Arequipa-2016.
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".