Estudio de las secuelas psicológicas y neuropsicológicas de la enfermedad de la COVID en personas recuperadas
Bibliographic record
Abstract
La enfermedad de la COVID 19, que aparece de la infección por el Sars Cov 2, se ha convertido en una pandemia al alcanzar más de 1’400000 personas fallecidas en todo el mundo, desde que fue identificado el virus. La enfermedad afecta varios sistemas del organismo, incluyendo el respiratorio, gastrointestinal, cardiovascular y nervioso. Se han reportado casos de secuelas respiratorias, cardiovasculares y neurológicas que duran varias semanas después de superada la enfermedad; sin embargo, no se conocen estudios que evalúen de manera sistemática secuelas neuropsicológicas y de calidad de vida. Este estudio pretende evaluar las funciones cognitivas y la calidad de vida en personas recuperadas de COVID 19, buscando identificar posibles afectaciones en estos dominios. Para esto se aplicarán las pruebas de la evaluación cognitiva de Montreal, la evaluación neuropsicológica breve, el test de vocabulario del WAIS, la WHOQOL BREF, Escalas de Bienestar Psicológico de Ryff y Cuestionario de salud general GHQ12, a adultos que se hayan recuperado de la enfermedad y a voluntarios sanos. Los resultados de ambos grupos serán comparados, buscando identificar afectaciones en las personas recuperadas de COVID en los dominios evaluados. Se espera que estos resultados contribuyan a entender las secuelas de la enfermedad, lo que permitiría un mejor acompañamiento a los pacientes en su proceso de recuperación.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".