Utilidad de la escala de Edmonton en la evaluación del estado funcional en pacientes con tumores sólidos del Hospital Escuela Dr. Roberto Calderón Noviembre–Diciembre 2017
Bibliographic record
Abstract
Cáncer, es un término genérico que designa un amplio grupo de enfermedades que pueden afectar a cualquier parte del organismo; también se habla de tumores malignos o neoplasias malignas. Una característica del cáncer es la multiplicación rápida de células anormales que se extienden más allá de sus límites habituales y pueden invadir partes adyacentes del cuerpo o propagarse a otros órganos, proceso conocido como metástasis. Las metástasis son la principal causa de muerte por cáncer.Históricamente la evaluación de los tratamientos oncológicos se ha centrado en variables biomédicas, fundamentalmente la tasa de respuesta, el intervalo libre de enfermedad o la supervivencia. La disconformidad con el modelo biomédico tradicional ha creado la necesidad de aproximaciones más holísticas, ampliando el concepto de salud a la totalidad de la vida del paciente, sin restringirse sólo a las manifestaciones biológicas.La aparición de criterios de valoración dependientes del paciente, resalta aún más este cambio de paradigma. Actualmente, no es adecuado basarse sólo en datos objetivos que reflejen el punto de vista del personal médico, también deben desarrollarse conceptos y herramientas de medición que capten de una forma más amplia y fiable los factores que influyan en el resultado final desde la perspectiva del paciente.El concepto de calidad de vida relacionada con salud, se define como la suma de factores físicos, emocionales y sociales que contribuyen al bienestar de una persona Mediciones de la calidad de vida deberían tener un papel cada vez más importante en la evaluación de la calidad de atención médica.El cáncer es una de las enfermedades que desde su inicio provoca frecuentemente muchos síntomas y éstos se hacen cada vez más cambiantes y complejos según avanza la enfermedad. Muchos autores afirman que el enfermo con cáncer, sobre todo, en fases avanzada y terminal, es un enfermo plurisintomático y multi-cambiante. Un estudio realizado por Twycross, demostró que los enfermos tenían entre 3 y 18 síntomas, con un promedio de 10 síntomas por enfermo. Diferentes investigadores coinciden en señalar que los síntomas más incidentes en estos enfermos son: dolor, estreñimiento, debilidad, insomnio, anorexia, boca seca, disnea, ansiedad, tos, náuseas y vómitos, depresión, confusión y problemas familiares.Es fácil comprender la importancia que tiene el conocimiento de estos síntomas y las formas más adecuadas para su control, ya que éstos son los responsables del deterioro progresivo de la calidad de vida, tanto de los enfermos como de sus familiares.El estudio de la calidad de vida en pacientes oncológicos ha experimentado últimamente un gran auge, debido al reconocimiento de que muchos cánceres avanzados son incurables, lo cual ha llevado a potenciar los cuidados paliativos. Muchos pacientes, al saber su condición, suelen estar más interesados en no perder su autonomía física y en padecer el menor número de síntomas, que en la prolongación de la vida (a veces a costa de mucha toxicidad). Por otro lado, la escasez de recursos económicos justifica únicamente la incorporación de nuevos fármacos que, si no incrementan la supervivencia, al menos produzcan un beneficio sintomático apreciable.En la actualidad se dispone de un cúmulo de conocimientos que permite no sólo el mejor entendimiento de la fisiopatología de los síntomas, sino un abordaje terapéutico mucho más exitoso.
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 | 0.012 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".