Comportamiento de la mortalidad por cáncer de mama en Colombia año 2006
Bibliographic record
Abstract
El cáncer de mama es una enfermedad neoplásica de gran importancia para la mujer, la tendencia mundial refleja un aumento en las tasas de incidencia debido al empleo de programas de tamización tempranos. De igual manera, esto ha contribuido a una disminución en las tasas de mortalidad en países desarrollados. Se realizó un estudio descriptivo para conocer la mortalidad por cáncer de mama en Colombia durante 2006, se utilizaron los certificados de defunción obtenidos del DANE para ese año. La tasa general de mortalidad por cáncer de mama fue de 8,68/100.000 habitantes, con una edad promedio de 59 años. El grupo etáreo con mayor porcentaje de muertes fue el comprendido entre los 50 y los 59 años. Las tasas de mortalidad más altas se presentaron en el departamento del Valle (13,69/100.000 habitantes), seguido de Quindío (11,68/100.000), superando la tasa general de mortalidad por cáncer de mama en Colombia. En Colombia a pesar del empleo de la mamografía la tendencia es al alza, siendo la principal causa de muerte por cáncer después del cáncer gástrico. Los hallazgos reportados en este trabajo muestran que es necesario un mayor compromiso por parte de las autoridades de salud pública del país para obtener datos fidedignos y así poder establecer variables epidemiológicas acertadas y confiables.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".