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[{"entity": "EMAIL", "start": "5070", "end": "5100", "word": "leyva.sspa@juntadeandalucia.es"}, {"entity": "LOC", "start": "5050", "end": "5057", "word": "Granada"}, {"entity": "ORG", "start": "5010", "end": "5046", "word": "Hospital Universitario \"San Cecilio\""}, {"entity": "PER", "start": "4948", "end": "4967", "word": "Sara Leyva Mart\u00ednez"}, {"entity": "LOC", "start": "3560", "end": "3566", "word": "Madrid"}, {"entity": "ORG", "start": "3534", "end": "3556", "word": "Hospital Ram\u00f3n y Cajal"}, {"entity": "AGE", "start": "377", "end": "384", "word": "32 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "368", "end": "373", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "338", "end": "349", "word": "18 02 64813"}, {"entity": "PER", "start": "311", "end": "330", "word": "Sara Leyva Mart\u00ednez"}, {"entity": "ID", "start": "295", "end": "301", "word": "234456"}, {"entity": "DAT", "start": "273", "end": "283", "word": "02/12/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "252", "end": "253", "word": "H"}, {"entity": "LOC", "start": "238", "end": "245", "word": "32 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "224", "end": "230", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "206", "end": "216", "word": "19/09/1985"}, {"entity": "LOC", "start": "157", "end": "162", "word": "18001"}, {"entity": "LOC", "start": "144", "end": "151", "word": "Granada"}, {"entity": "LOC", "start": "92", "end": "120", "word": "Calle Acera del Darro 80, 4B"}, {"entity": "ID", "start": "65", "end": "79", "word": "78 94315795 81"}, {"entity": "ID", "start": "50", "end": "57", "word": "6345414"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "43", "word": "Carreras Cuesta"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Martin"}]
Nombre: Martin. Apellidos: Carreras Cuesta. NHC: 6345414. NASS: 78 94315795 81. Domicilio: Calle Acera del Darro 80, 4B. Localidad/ Provincia: Granada. CP: 18001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 19/09/1985. País: España. Edad: 32 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 02/12/2017. Episodio: 234456. Médico: Sara Leyva Martínez NºCol: 18 02 64813. Historia Actual: Varón de 32 años, sin antecedentes patológicos de interés y sin tratamientos previos, intervenido por desgarro de hilio esplénico, mesenterio de la raíz del yeyuno y arteria mesentérica superior (AMS) por traumatismo. Se realiza resección de colon derecho, íleon y 2/3 de yeyuno con yeyunostomía y esplenectomía. Tras el postoperatorio y sometido a NPT, se inicia tolerancia oral progresiva con infusiones azucaradas, caldos desgrasados, limonada alcalina (fórmula OMS) para introducir pequeñas y frecuentes tomas orales de fórmula enteral elemental (Elemental 0,28 Extra líquido®) y 3 tomas de 5 gramos de glutamina (Adamín G®) con la finalidad de estimular el trofismo y adaptación del enterocito. A los 6 meses se anastomosan los 12 cm de yeyuno con el colon izquierdo y se practica colecistectomía para evitar ulteriores diarreas coleréticas. A partir de este momento el objetivo consiste en mantener un estado nutricional estable, una diuresis superior al litro/día y el control de la diarrea, valorando los balances diarios y determinando dos veces por semana parámetros hematológicos y bioquímicos. Conducta nutricional Se estructura de la siguiente forma: a) Nutrición Parenteral: la NPT se sustituye por 2 litros de Isoplasmar G® con adición de una ampolla de 10 mEq de potasio/litro y el módulo de vitaminas (Addamel®) a días alternos con el módulo de oligoelementos (Cernevit®). b) Nutrición Enteral oral: intercalando con tomas de alimentos se mantienen 4-5 tomas de "Elemental 0,28 Extra Líquido" y 3 tomas de 5 g de "Adamín G®". c) Hidratación oral: se prodiga, a demanda y entre comidas, tomar "limonada alcalina". d) Alimentación: con criterio de progresividad, que comienza con alimentos de fácil digestibilidad y absorción y con menor estímulo secretor para continuar con los de mayor dificultad. De una dieta con Hidratos de Carbono (HC) simples y almidones cocinados se pasa a incluir, en función del ritmo, volumen y características de las heces, alimentos proteicos (lácteos desnatados, clara de huevo, pescado y carnes magras), y posteriormente el aceite de adición, para valorar luego la tolerancia a verduras y legumbres cocidas. En todo caso se disponen tomas pequeñas, frecuentes y de preparación sencilla. e) Medicación: para disminuir la secreción clorhidropéptica y el estímulo a la secreción de agua y bicarbonato pancreático se asocia omeprazol (40 mg/día) y para facilitar la digestibilidad de los alimentos naturales y su disponibilidad absortiva se asocian 2 cápsulas de enzimas pancreáticas (Kreón 10.000®) con la toma de alimentos. La aparición de distensión abdominal por la fermentación consecutiva al exceso de HC en la primera fase aceleró el paso a una alimentación normal muy fraccionada exenta de fritos, grasas animales y moderada de HC controlándose la aerocolia. A tres meses de la anastomosis yeyunocólica se mantiene estabilidad nutricional, diuresis y 4-6 deposiciones de consistencia líquido-pastosa. Es dado de alta hospitalaria con el tratamiento referido y con un reservorio para fluidoterapia nocturna de 1-2 litros de Isoplasmar G en función de la diuresis. Evaluado por la Unidad de trasplante intestinal del Hospital Ramón y Cajal de Madrid y a los 14 meses de iniciada la nutrición enteral, es desestimada la indicación de trasplante por el buen estado nutricional. Se suspende fluidoterapia manteniendo diuresis por encima a 1.200 mL/día, 3-5 deposiciones de consistencia pastosa o conformadas (según tipo de ingesta) y parámetros antropométricos y analíticos estables con hipolipemia. Destaca la rápida pérdida de 7-8 kg tras la retirada de la fluidoterapia estabilizándose finalmente entre 64 kg, para una talla de 175 cm y un peso habitual de 70 kg. Con autonomía propia mantiene una actividad física moderada. Sigue dieta libre en frecuente y pequeñas tomas, sólo limitada por intolerancias específicas, e ingiere con frecuencia bebidas mineralizadas. Se le ha prescrito: "Elemental 0,28 Extra Líquido" (800 kcal/día), 2 cápsulas de "Kreón 10.000®" con cada toma de alimentos, 2 comprimidos de "Supradyn®" (doble de RDA para micronutrientes) y 1.000 mcg de vitamina B12 im al mes. A lo largo de la evolución se detectó una depleción de la vitaminas D, B12 y ac. Fólico; que se corrigieron con la correspondiente dosis de choque. En las tablas I, II y III se registran las determinaciones analíticas de nutrientes practicadas durante el periodo entre los 6 meses después de la intervención a la última realizada, donde se observa un estado nutricional estable y progresivo dentro de la normalidad. Remitido por: Dra. Sara Leyva Martínez. Unidad de Nutrición Clínica y Dietética. Hospital Universitario "San Cecilio" de Granada. E-mail: ms.leyva.sspa@juntadeandalucia.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2172", "end": "2194", "word": "asrubiales@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2153", "end": "2163", "word": "Valladolid"}, {"entity": "LOC", "start": "2145", "end": "2152", "word": "E-47005"}, {"entity": "LOC", "start": "2125", "end": "2144", "word": "C/ Ram\u00f3n y Cajal, 3"}, {"entity": "ORG", "start": "2094", "end": "2124", "word": "Hospital Cl\u00ednico Universitario"}, {"entity": "DAT", "start": "1456", "end": "1473", "word": "Diciembre de 2001"}, {"entity": "DAT", "start": "1113", "end": "1131", "word": "enero del a\u00f1o 2001"}, {"entity": "DAT", "start": "921", "end": "938", "word": "Noviembre de 2000"}, {"entity": "DAT", "start": "823", "end": "827", "word": "2000"}, {"entity": "DAT", "start": "394", "end": "398", "word": "1995"}, {"entity": "ID", "start": "348", "end": "359", "word": "47 47 88550"}, {"entity": "PER", "start": "2054", "end": "2076", "word": "Angel Salgado Rubiales"}, {"entity": "PER", "start": "318", "end": "340", "word": "Angel Salgado Rubiales"}, {"entity": "SEX", "start": "277", "end": "278", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "406", "end": "413", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "263", "end": "270", "word": "47 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "249", "end": "255", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "298", "end": "308", "word": "19/04/2002"}, {"entity": "DAT", "start": "217", "end": "227", "word": "13/01/1955"}, {"entity": "LOC", "start": "168", "end": "173", "word": "47005"}, {"entity": "LOC", "start": "152", "end": "162", "word": "Valladolid"}, {"entity": "LOC", "start": "112", "end": "128", "word": "C/ Aguasantas, 3"}, {"entity": "ID", "start": "85", "end": "99", "word": "49 87567034 25"}, {"entity": "ID", "start": "70", "end": "77", "word": "7835648"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "63", "word": "Molinero Guerra"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Esteban"}]
Datos del paciente. Nombre: Esteban. Apellidos: Molinero Guerra. NHC: 7835648. NASS: 49 87567034 25. Domicilio: C/ Aguasantas, 3. Localidad/ Provincia: Valladolid. CP: 47005. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/01/1955. País de nacimiento: España. Edad: 47 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 19/04/2002. Médico: Angel Salgado Rubiales NºCol: 47 47 88550. Informe clínico del paciente: En 1995, a los 40 años, se le practicó mastectomía con disección axilar en otra ciudad. El informe histológico fue de carcinoma lobulillar infiltrante. El diámetro máximo del tumor primario era 3 cm (T2). De la axila se aislaron 14 ganglios, 4 de ellos infiltrados por el tumor; no fue posible acceder a más datos sobre los receptores hormonales. Tras la intervención recibió quimioterapia complementaria con seis ciclos de FEC. En 2000 comenzó a padecer dolor en epigastrio acompañado de una pérdida de peso superior a 10 Kg. En Noviembre de 2000 se encontró, mediante gastroscopia, una masa de aspecto tumoral en el cuerpo gástrico. La biopsia fue informada como adenocarcinoma difuso con células en anillo de sello. En enero del año 2001 se practicó una laparotomía en la que se encontró ascitis y una neoplasia gástrica irresecable que atravesaba la pared del estómago e infiltraba la cabeza del páncreas. La citología de líquido ascítico fue compatible con invasión por células en anillo de sello. Inició entonces tratamiento citostático con quimioterapia. En Diciembre de 2001 comenzó con dolor dorsal; en la gammagrafía ósea se encontraron captaciones múltiples compatibles con metástasis óseas que se confirmaron mediante resonancia magnética. Desde entonces ha sido tratada con radioterapia antiálgica y ha recibido asimismo diversas líneas de quimioterapia y de tratamiento hormonal que mantiene en la actualidad. La supervivencia prolongada de la paciente animó a ampliar los estudios de la biopsia gástrica que permitieron confirmar la presencia de receptores de estrógeno y de progesterona en las células en anillo de sello. Responsable clínico: Dr. Angel Salgado Rubiales Oncología Médica Hospital Clínico Universitario C/ Ramón y Cajal, 3 E-47005 Valladolid E-mail: asrubiales@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2279", "end": "2296", "word": "raugg@mixmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2264", "end": "2270", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2256", "end": "2262", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "2250", "end": "2255", "word": "28047"}, {"entity": "LOC", "start": "2223", "end": "2249", "word": "C/ Los Y\u00e9benes n\u00ba 35, 8\u00ba C"}, {"entity": "ID", "start": "319", "end": "330", "word": "28 28 97643"}, {"entity": "PER", "start": "2202", "end": "2222", "word": "Ra\u00fal Gonz\u00e1lez Garc\u00eda"}, {"entity": "PER", "start": "291", "end": "311", "word": "Ra\u00fal Gonz\u00e1lez Garc\u00eda"}, {"entity": "SEX", "start": "250", "end": "251", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "236", "end": "243", "word": "24 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "271", "end": "281", "word": "17/06/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "204", "end": "214", "word": "14/04/1990"}, {"entity": "LOC", "start": "222", "end": "228", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "155", "end": "160", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "143", "end": "149", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "90", "end": "119", "word": "Av. Castilla la Mancha, 46 6A"}, {"entity": "ID", "start": "63", "end": "77", "word": "82 68548907 56"}, {"entity": "ID", "start": "50", "end": "55", "word": "29807"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "43", "word": "Garay Alejandre"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Javier"}]
Nombre: Javier. Apellidos: Garay Alejandre. NHC: 29807. NASS: 82 68548907 56. Domicilio: Av. Castilla la Mancha, 46 6A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28046. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 14/04/1990. País: España. Edad: 24 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 17/06/2018. Médico: Raúl González García NºCol: 28 28 97643. Motivo de ingreso: dolor hemimandibular izquierdo y fiebre. Antecedentes: No presenta antecedentes patológicos de interés. Exploración física: La exploración física no refleja ningún signo específico, pero sí dolor a la palpación de los tejidos pericoronarios del tercer molar inferior izquierdo. Resumen de pruebas complementarias: Se realiza analítica de Urgencias observando un leve aumento del número de leucocitos, sin otra alteración destacable. En la ortopantomografía (OPG) se visualizan ambos terceros molares incluídos, en posición mesioangular, con sendos sacos foliculares, el derecho de mayor tamaño. Con la sospecha de posible infección de causa odontógena (pericoronaritis) se instaura tratamiento antibiótico, con resolución completa del cuadro. Se recomienda exodoncia de ambos cordales inferiores. El estudio histológico confirmó la presencia de un saco folicular asociado al cordal, formado por epitelio poliestratificado no queratinizado. Tras la extracción del tercer molar inferior izquierdo el paciente no acude para completar el tratamiento. A los 20 meses consulta de nuevo por presentar dolor a nivel del tercer molar inferior derecho. En la OPG se aprecia una imagen radiolúcida de gran tamaño en torno a la corona del cordal inferior derecho. Con la sospecha diagnóstica de quiste dentígero asociado a tercer molar se realiza intervención quirúrgica con exodoncia de la pieza y quistectomía. El estudio anatomopatológico confirmó el diagnóstico de presunción, como una lesión con pared de tejido conjuntivo revestido en su interior por un epitelio estratificado de células ciliares queratinizadas y células con abundante mucina. Evolución y comentarios: En la revisión a los tres meses se verificó el adecuado proceso de osificación activa (con formación de trabéculas óseas) de la cavidad residual generada por el quiste. Remitido por: Dr. Raúl González García C/ Los Yébenes nº 35, 8º C 28047 Madrid, España E-mail: raugg@mixmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "754", "end": "761", "word": "3 meses"}, {"entity": "PER", "start": "3420", "end": "3427", "word": "familia"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3596", "end": "3614", "word": "arri68@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "3581", "end": "3587", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "3573", "end": "3579", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "3554", "end": "3572", "word": "C/ Colmenar km 7,2"}, {"entity": "ORG", "start": "3531", "end": "3553", "word": "Hospital Ramon y Cajal"}, {"entity": "PER", "start": "3506", "end": "3530", "word": "Francisco Arrieta Blanco"}, {"entity": "LOC", "start": "3437", "end": "3446", "word": "Argentina"}, {"entity": "ID", "start": "1888", "end": "1893", "word": "madre"}, {"entity": "PER", "start": "1790", "end": "1795", "word": "hijos"}, {"entity": "PER", "start": "1247", "end": "1252", "word": "hijos"}, {"entity": "ID", "start": "778", "end": "784", "word": "casada"}, {"entity": "PER", "start": "702", "end": "706", "word": "hijo"}, {"entity": "PER", "start": "615", "end": "620", "word": "padre"}, {"entity": "PER", "start": "578", "end": "600", "word": "2 hijos de 12 y 9 a\u00f1os"}, {"entity": "ORG", "start": "497", "end": "519", "word": "Hospital Ram\u00f3n y Cajal"}, {"entity": "LOC", "start": "412", "end": "421", "word": "Argentina"}, {"entity": "AGE", "start": "379", "end": "386", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "370", "end": "375", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "334", "end": "345", "word": "28 28 32798"}, {"entity": "PER", "start": "302", "end": "326", "word": "Francisco Arrieta Blanco"}, {"entity": "DAT", "start": "282", "end": "292", "word": "19/05/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "261", "end": "262", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "247", "end": "254", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "230", "end": "239", "word": "Argentina"}, {"entity": "DAT", "start": "198", "end": "208", "word": "15/05/1984"}, {"entity": "ID", "start": "149", "end": "155", "word": "745135"}, {"entity": "LOC", "start": "137", "end": "142", "word": "28029"}, {"entity": "LOC", "start": "125", "end": "131", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "75", "end": "101", "word": "Calle Puente cesures 3, 1A"}, {"entity": "ID", "start": "48", "end": "62", "word": "89 74613441 03"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "40", "word": "Andrade Figo"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Romina"}]
Nombre: Romina. Apellidos: Andrade Figo. NASS: 89 74613441 03. Domicilio: Calle Puente cesures 3, 1A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28029. NHC: 745135. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento:15/05/1984. País de nacimiento: Argentina. Edad: 34 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 19/05/2018. Médico: Francisco Arrieta Blanco NºCol: 28 28 32798. Historia del paciente: Mujer de 34 años de edad, de nacionalidad Argentina, remitida desde Neuropediatría a la Unidad de Enfermedades Metabólicas del Hospital Ramón y Cajal, con el fin de descartar enfermedad metabólica, por tener 2 hijos de 12 y 9 años, de diferente padre, con microcefalia y retraso mental severo. La paciente refería haber tenido otro hijo que, por malformación cardiaca, falleció a los 3 meses de edad. Estaba casada, hablaba normal y realizaba las actividades de la vida diaria. Tenía a veces problemas con el cambio del dinero y no había podido completar sus estudios pero sabía leer, escribir, sumar, restar, multiplicar y dividir (sólo por 1 cifra). Se le estimó un coeficiente intelectual de 70-75, correspondiente con un retraso mental leve-moderado. No realizaba ningún tratamiento ni refería enfermedades conocidas y no tenía antecedentes familiares de interés. En ambos hijos los niveles de Phe fueron normales, de 70 y 92 micromol/L. Pero se determinaron los niveles de Phe en la paciente, siendo de 1.140 micromol/L (normal < 120 micromol/L). Los niveles de Phe al diagnóstico, entre 660 y 1.200 micromol/L condicionan una clasificación de fenotipo PKU suave-moderado. Se efectuó el diagnóstico diferencial con trastornos en el metabolismo de las pterinas, cuyo estudio fue normal. Se encontraron los siguientes cambios mutacionales en el gen PAH: c.165delT (p.Phe55fs) / c.q62G > A (p.Val388Met), siendo ambos hijos únicamente portadores de la mutación p.Phe55fs. Tras el diagnostico de Fenilcetonuria en la madre se realizo una sobrecarga de Tetrahidrobiopterina (BH4) para descatar una posible respuesta a este tratamiento farmacológico, ya que en algunos pacientes PKU es posible mejorar la actividad PAH al dar dosis farmacológicas de su cofactor, pero en esta paciente los niveles de fenilalanina no experimentaron cambios significativos y por lo tanto se la consideró no respondedora. Se inicio tratamiento con dieta limitada en fenilalanina con el fin de mantener niveles de fenilalanina menores de 660 micromol/L (niveles máximos permitidos en adultos sin embarazo) y control semanal de fenilalanina en sangre. Para ello ajustamos la alimentación a 20-25 g de proteínas de alto valor biológico/día (PAVB: leche, huevos, carnes, pescados, quesos, cereales y legumbres) repartidas en desayuno, comida y cena (5-10 y 10 g), con libertad en verduras, hortalizas, frutas naturales, patata pelada, aceitunas, azúcar, aceites, mantequilla, almidón de maíz (Maizena®), especias y alimentos de bajo contenido proteico Loprofín®, Aglutella® y Aproten® comprados a través de la Asociación de enfermos PKU de Madrid. A las PAVB se le añadieron 60 g de proteínas especiales sin fenilalanina (PrXPhe) repartidas en 4 tomas/día, en forma de preparados especiales que contienen aminoácidos esenciales sin fenilalanina con hidratos de carbono, ácidos grasos esenciales, iones, oligoelementos y vitaminas. La evolución semanal de las Phe a lo largo de los primeros 3 meses de seguimiento mostraron niveles de 498 ± 15 micromoles/L. Posteriormente la familia volvió a Argentina donde sigue tratamiento en la actualidad. Remitido por:Dr. Francisco Arrieta Blanco Hospital Ramon y Cajal C/ Colmenar km 7,2 Madrid. España E-mail: arri68@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3567", "end": "3588", "word": "mauroo@sescam.jccm.es"}, {"entity": "LOC", "start": "3554", "end": "3565", "word": "Ciudad Real"}, {"entity": "LOC", "start": "3533", "end": "3552", "word": "Alc\u00e1zar de San Juan"}, {"entity": "LOC", "start": "3525", "end": "3532", "word": "E-13600"}, {"entity": "LOC", "start": "3506", "end": "3524", "word": "C/ Constituci\u00f3n, 3"}, {"entity": "ORG", "start": "3472", "end": "3505", "word": "Hospital General La Mancha Centro"}, {"entity": "ID", "start": "359", "end": "370", "word": "13 13 21412"}, {"entity": "PER", "start": "3416", "end": "3446", "word": "Mauricio Jos\u00e9 Oruez\u00e1bal Moreno"}, {"entity": "PER", "start": "321", "end": "351", "word": "Mauricio Jos\u00e9 Oruez\u00e1bal Moreno"}, {"entity": "ID", "start": "305", "end": "311", "word": "364526"}, {"entity": "SEX", "start": "425", "end": "430", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "242", "end": "243", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "434", "end": "441", "word": "43 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "228", "end": "235", "word": "43 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "214", "end": "220", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "263", "end": "273", "word": "15/05/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "196", "end": "206", "word": "24/03/1975"}, {"entity": "LOC", "start": "147", "end": "152", "word": "13003"}, {"entity": "LOC", "start": "130", "end": "141", "word": "Ciudad Real"}, {"entity": "LOC", "start": "87", "end": "106", "word": "Ronda de Toledo, 21"}, {"entity": "ID", "start": "60", "end": "74", "word": "54 37456147 65"}, {"entity": "ID", "start": "47", "end": "52", "word": "78435"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "40", "word": "Chamoy Lozano"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "14", "word": "Mateo"}]
Nombre: Mateo. Apellidos: Chamoy Lozano. NHC: 78435. NASS: 54 37456147 65. Domicilio: Ronda de Toledo, 21. Localidad/ Provincia: Ciudad Real. CP: 13003. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 24/03/1975. País: España. Edad: 43 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 15/05/2018. Servicio: Urgencias. Episodio:364526. Médico: Mauricio José Oruezábal Moreno NºCol: 13 13 21412. Motivo de ingreso:dolor epigástrico. Historia Actual:Varón de 43 años acudió a Urgencias por presentar dolor epigástrico continuo de comienzo brusco acompañado de náuseas y mareo. Hábito intestinal normal. Refiere episodios similares de menor intensidad que relaciona con la ingesta y que cedían con el ayuno. Astenia y anorexia moderada, con pérdida de peso de unos 15 Kg en los tres últimos meses. Antecedentes: fumador activo de unos 15 cigarrillos al día Exploración física: A la exploración estaba afebril, TA 80/40, palidez cutáneo-mucosa y el abdomen era blando, depresible, sin defensa ni signos de irritación peritoneal, aunque doloroso a la palpación en epigastrio con peristaltismo discretamente aumentado. Resumen de pruebas complementarias: En la analítica destacó un Ht° de 30% con una Hb de 11.1 g/dl siendo el resto normal. La radiografía de abdomen se informó como dilatación de asas yeyunales con niveles hidroaereos. La ecografía abdominal puso de manifiesto la presencia en el plano de corte sagital una imagen en "pseudoriñón o sandwich" y en el corte axial imagen en "diana, ojo de buey o donnuts". La capa interna era hiperecoica y la capa externa hipoecoica, sospechoso de invaginación intestinal. Se decidió intervención quirúrgica y tras la inducción anestésica se palpó una masa abdominal localizada en mesogastrio lisa y móvil. Se realizó una laparotomía supraumbilical, apreciandose una intususpección de un asa yeyunal que fue imposible de reducir, por lo que se procedió a resección segmentaria de 30 cm de yeyuno conteniendo una tumoración de 4 x 4 x 2,5 cm que se informó como carcinoma anaplásico, con fenotipo rabdoide que invadía toda la pared e infiltraba la capa subserosa. El estudio inmunohistoquímico mostró alta positividad para citoqueratinas AE-1/AE-3, citoqueratina 7, citoqueratinas 5/6/8/18 y vimentina. Fueron negativos la citoqueratina 20, y los marcadores CD-30, CD-31, actina, desmina, CD-117, MELAN-A/M arp-1 y TTF-1, lo cual orientaba a un origen pulmonar. La TC torax confirmó la presencia de una masa hiliar derecha de unos 4 cm, polilobulada y de contornos espiculados, que englobaba el bronquio lobar superior aunque sin estenosarlo significativamente. Se realizó un broncoscopia que destacó un engrosamiento de la carina en su separación con el bronquio lobar superior derecho, con tumoración endobronquial que impedía el paso del broncoscopio al segmento posterior. La biopsia confirmó el diagnóstico de un carcinoma indiferenciado con el mismo patrón inmunohistoquímico que la masa intestinal. Evolución y comentarios: El postoperatorio cursó sin complicaciones, siendo dada de alta en buena situación clínica. Posteriormente fue tratado con carboplatino AUC 5 día 1, y gemcitabina 1250 mg/m2/día dias 1 y 8, cada 21 días, con respuesta parcial tras el cuarto ciclo de quimioterapia. A los seis meses del diagnóstico ingreso por deterioro cognitivo progresivo secundario a múltiples metástasis cerebrales frontoparietales derechas, falleciendo quince días después. Remitido por: Dr. Mauricio José Oruezábal Moreno Sección Oncología Médica Hospital General La Mancha Centro C/ Constitución, 3 E-13600 Alcázar de San Juan (Ciudad Real) mauroo@sescam.jccm.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ID", "start": "518", "end": "530", "word": "primera hija"}, {"entity": "ID", "start": "398", "end": "406", "word": "Lactante"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2573", "end": "2593", "word": "aidacost@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2558", "end": "2564", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2542", "end": "2556", "word": "Islas Canarias"}, {"entity": "LOC", "start": "2515", "end": "2541", "word": "Las Palmas de Gran Canaria"}, {"entity": "LOC", "start": "2509", "end": "2514", "word": "35016"}, {"entity": "LOC", "start": "2481", "end": "2507", "word": "Avda. Mar\u00edtima del Sur, sn"}, {"entity": "ORG", "start": "2420", "end": "2480", "word": "Complejo Hospitalario Universitario Insular-Materno Infantil"}, {"entity": "AGE", "start": "2205", "end": "2215", "word": "ocho meses"}, {"entity": "PER", "start": "534", "end": "540", "word": "padres"}, {"entity": "PER", "start": "426", "end": "432", "word": "padres"}, {"entity": "ID", "start": "368", "end": "379", "word": "35 35 20015"}, {"entity": "ID", "start": "322", "end": "329", "word": "4375656"}, {"entity": "PER", "start": "2369", "end": "2390", "word": "A\u00edda Acosta Arencibia"}, {"entity": "PER", "start": "338", "end": "359", "word": "A\u00edda Acosta Arencibia"}, {"entity": "SEX", "start": "250", "end": "251", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "410", "end": "419", "word": "ocho d\u00edas"}, {"entity": "AGE", "start": "237", "end": "243", "word": "8 dias"}, {"entity": "DAT", "start": "271", "end": "281", "word": "04/04/2016"}, {"entity": "DAT", "start": "205", "end": "215", "word": "27/03/2016"}, {"entity": "LOC", "start": "223", "end": "229", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "161", "word": "35016"}, {"entity": "LOC", "start": "140", "end": "150", "word": "Las Palmas"}, {"entity": "LOC", "start": "89", "end": "116", "word": "Calle Fernando Higueras, 27"}, {"entity": "ID", "start": "69", "end": "76", "word": "3785612"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "62", "word": "Villanueva Marin"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Chloe"}, {"entity": "AGE", "start": "1405", "end": "1413", "word": "dos d\u00edas"}]
Datos del paciente. Nombre: Chloe. Apellidos: Villanueva Marin. NHC: 3785612. Domicilio: Calle Fernando Higueras, 27. Localidad/ Provincia: Las Palmas. CP: 35016. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 27/03/2016. País: España. Edad: 8 dias Sexo: M. Fecha de Ingreso: 04/04/2016. Servicio: Cirugía Plástica . Episodio: 4375656. Médico:Aída Acosta Arencibia NºCol: 35 35 20015. Historia Actual: Lactante de ocho días cuyos padres consultan por ombligo poco cicatrizado. Como antecedentes personales, se trata de la primera hija de padres sanos. Nacida a las 39 semanas de gestación por parto eutócico; Apgar 9/10, peso 2830 gramos. No refieren antecedentes de interés, ni aportan el informe hospitalario. En la exploración se aprecia una implantación amplia del cordón umbilical, que tiene aspecto mucoso, y un pequeño desgarro en la base del mismo, sin signos de infección local. El resto de la exploración física es normal. No refiere ninguna manifestación clínica acompañante. Se aplica nitrato de plata y se cita para su control en 48 horas. En la visita de control aportan el informe de alta tras el nacimiento. Refleja que el cordón umbilical presentaba un quiste, diagnosticado en la ecografía prenatal del segundo trimestre y descrito como quiste de gelatina de Wharton de 49 x 39 mm. Al nacimiento fue valorada por un cirujano, que colocó una pinza proximal al quiste, que fue resecado. A los dos días de vida realizan una ecografía abdominal que fue normal. Durante el ingreso permaneció asintomática y dan el alta con normalidad clínica, excepto por un pequeño desgarro en base del cordón, que no presenta complicaciones. En la visita de control ambulatorio se observa una salida abundante de líquido claro del centro del ombligo, sin signos de infección. Se deriva para valoración por cirugía pediátrica. El cirujano liga el cordón umbilical, que está casi desprendido y con aspecto húmedo. Se comprueba la existencia de un trayecto fistuloso. Una nueva ecografía abdominal pone de manifiesto una estructura tubular tortuosa que comunica con la pared vesical superior y se diagnóstica de persistencia del uraco (tipo uraco permeable) y se decide observación y revaloración posterior. A los ocho meses de vida se ha producido el cierre espontáneo, y en los controles posteriores se evidencia la ausencia de la permeabilidad del uraco. Remitido por: Dra. Aída Acosta Arencibia Servicio de Cirugía Plástica Complejo Hospitalario Universitario Insular-Materno Infantil Avda. Marítima del Sur, sn. 35016 Las Palmas de Gran Canaria Islas Canarias. España e-mail: aidacost@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "1612", "end": "1618", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1627", "end": "1655", "word": "victor_asensio@orangemail.es"}, {"entity": "LOC", "start": "1599", "end": "1609", "word": "Valladolid"}, {"entity": "LOC", "start": "1581", "end": "1597", "word": "Medina del Campo"}, {"entity": "ORG", "start": "1520", "end": "1555", "word": "Servicio Castellano-Leon\u00e9s de Salud"}, {"entity": "ORG", "start": "1503", "end": "1519", "word": "Hospital General"}, {"entity": "PER", "start": "1480", "end": "1502", "word": "Victor Asensio S\u00e1nchez"}, {"entity": "AGE", "start": "435", "end": "442", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "426", "end": "431", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "383", "end": "394", "word": "47 47 63250"}, {"entity": "PER", "start": "353", "end": "375", "word": "Victor Asensio S\u00e1nchez"}, {"entity": "DAT", "start": "309", "end": "319", "word": "19/07/2014"}, {"entity": "SEX", "start": "288", "end": "289", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "274", "end": "281", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "260", "end": "266", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "228", "end": "238", "word": "21/05/1947"}, {"entity": "LOC", "start": "179", "end": "184", "word": "47001"}, {"entity": "LOC", "start": "163", "end": "173", "word": "Valladolid"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "139", "word": "Calle de Antonio Reig, 7, 5 B"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "54 78356340 76"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "4985755"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "61", "word": "Pedroza Rivera"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Sergio"}]
Datos del paciente. Nombre: Sergio. Apellidos: Pedroza Rivera. NHC: 4985755. NASS: 54 78356340 76. Domicilio: Calle de Antonio Reig, 7, 5 B. Localidad/ Provincia: Valladolid. CP: 47001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/05/1947. País de nacimiento: España. Edad: 67 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 19/07/2014. Servicio: Oftalmología. Médico: Victor Asensio Sánchez NºCol: 47 47 63250. Informe clínico del paciente: Varón de 67 años sin antecedentes personales de interés. Refiere que mientras caminaba notó de forma súbita visión doble y ptosis palpebral ligera en el OD que fue total en las horas siguientes. No tenía antecedentes oftalmológicos. No refería pérdida de peso, fiebre, claudicación mandibular o disminución de la visión. La agudeza visual en ambos ojos era de 1. La motilidad extraocular en el OI fue normal. En el OD había una ptosis total con limitación de la mirada en todas las posiciones excepto en abducción. La motilidad pupilar era normal en ambos ojos. La presión intraocular fue de 16 mmHg en OD y de 18 mmHg en el OI. Los estudios biomicroscópicos anterior y posterior fueron normales. Las pruebas de laboratorio no eran significativas con VSG de 21 mm/h, proteína C de 0,3 mg/dl y unas plaquetas de 125.000/ml3. El diagnóstico definitivo se realizó con biopsia de la arteria temporal donde se encontró oclusión de la arteria temporal con células gigantes alrededor de la elástica interna, que aparece rota y reduplicada. Responsable clínico: Victor Asensio Sánchez Hospital General Servicio Castellano-Leonés de Salud Servicio de Oftalmología Medina del Campo (Valladolid). España E-mail: victor_asensio@orangemail.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "1944", "end": "1950", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1960", "end": "1981", "word": "jruizrdos@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1936", "end": "1942", "word": "M\u00e1laga"}, {"entity": "LOC", "start": "1912", "end": "1934", "word": "Avda. Carlos Haya, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "1867", "end": "1910", "word": "Hospital Regional Universitario Carlos Haya"}, {"entity": "PER", "start": "1796", "end": "1817", "word": "Juan Manuel Ruiz Ruiz"}, {"entity": "AGE", "start": "407", "end": "414", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "398", "end": "403", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "355", "end": "366", "word": "29 29 57889"}, {"entity": "PER", "start": "325", "end": "346", "word": "Juan Manuel Ruiz Ruiz"}, {"entity": "DAT", "start": "305", "end": "315", "word": "03/12/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "284", "end": "285", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "270", "end": "277", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "256", "end": "262", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "224", "end": "234", "word": "18/08/1975"}, {"entity": "LOC", "start": "174", "end": "179", "word": "29003"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "168", "word": "M\u00e1laga"}, {"entity": "LOC", "start": "115", "end": "138", "word": "Avda. Las Lomas, 4, 1 E"}, {"entity": "ID", "start": "88", "end": "102", "word": "29 27856790 45"}, {"entity": "ID", "start": "73", "end": "80", "word": "7265746"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "66", "word": "Martinez Sabariego"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Ricardo"}]
Datos del paciente. Nombre: Ricardo. Apellidos: Martinez Sabariego. NHC: 7265746. NASS: 29 27856790 45. Domicilio: Avda. Las Lomas, 4, 1 E. Localidad/ Provincia: Málaga. CP: 29003 . Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 18/08/1975. País de nacimiento: España. Edad: 40 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 03/12/2015. Médico: Juan Manuel Ruiz Ruiz NºCol: 29 29 57889. Informe clínico del paciente: Varón de 40 años con diagnóstico reciente de la HPN, remitido para evaluación renal. En los 9 meses anteriores había presentado episodios repetidos de orina oscura y dolor lumbar bajo. Presentaba anemia hemolítica severa, hemoglobina de 7,7 mg/dl, haptoglobina indetectable, LDH elevada 3.800 U/l, requiriendo transfusión de hematíes. La ferritina y saturación de transferan normales. Función renal normal, creatinina 0,8 mg/dl, proteinuria de 427 mg/24 h, con albuminuria de 120 mg/24 h. Hemoglobinuria con sedimento normal, glucosuria negativa y excreción fraccional de fosfato normal. En los 10 meses posteriores presentó crisis hemolíticas repetidas, con hemoglobinuria macroscópica. Refería dificultad para concentrarse y dolor de cabeza recurrente. Una IRM evidenció una marcada hipointensidad de señal en la corteza renal en todas las secuencias, y una IRM cerebral reveló múltiples lesiones lacunares subcorticales. Debido a la implicación cerebral atribuible a HPN, se inició tratamiento con eculizumab. El paciente evolucionó, sin nuevas crisis de hemoglobinuria, con resolución de la anemia y normalización de LDH (persistiendo haptoglobina disminuida). Diecisiete meses después del comienzo del tratamiento, una nueva IRM mostró normalización de la señal en la corteza renal. La función renal se mantuvo normal, con proteinuria 130mg/día y hemoglobinuria negativa. Responsable clínico: Juan Manuel Ruiz Ruiz. Unidad Clíncia de Gestión de Aparato Digestivo. Hospital Regional Universitario Carlos Haya. Avda. Carlos Haya, s/n. Málaga. España. E-mail: jruizrdos@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PHONE", "start": "2856", "end": "2866", "word": "848 422179"}, {"entity": "LOC", "start": "2841", "end": "2849", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "2835", "end": "2840", "word": "31008"}, {"entity": "LOC", "start": "2818", "end": "2834", "word": "C/ Irunlarrea, 3"}, {"entity": "ORG", "start": "2798", "end": "2817", "word": "Hospital de Navarra"}, {"entity": "ID", "start": "339", "end": "350", "word": "31 31 20250"}, {"entity": "PER", "start": "2733", "end": "2752", "word": "Ana M. Calvo Benito"}, {"entity": "PER", "start": "312", "end": "331", "word": "Ana M. Calvo Benito"}, {"entity": "SEX", "start": "382", "end": "387", "word": "Mujer"}, {"entity": "SEX", "start": "271", "end": "272", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "391", "end": "398", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "257", "end": "264", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "292", "end": "302", "word": "10/11/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "211", "end": "221", "word": "21/07/1981"}, {"entity": "LOC", "start": "243", "end": "249", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "167", "word": "31250"}, {"entity": "LOC", "start": "150", "end": "156", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "105", "end": "125", "word": "Calle Puchaicela, 34"}, {"entity": "ID", "start": "78", "end": "92", "word": "83 56740786 47"}, {"entity": "ID", "start": "63", "end": "70", "word": "4387459"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "56", "word": "Barba Vega"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Paola"}]
Datos del paciente. Nombre: Paola. Apellidos: Barba Vega. NHC: 4387459. NASS: 83 56740786 47. Domicilio: Calle Puchaicela, 34 . Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 31250. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/07/1981. País de nacimiento: España. Edad: 34 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 10/11/2015. Médico: Ana M. Calvo Benito NºCol: 31 31 20250. Informe clínico del paciente: Mujer de 34 años, embarazada de 18 semanas, que acudió a urgencias porque durante un episodio de hiperémesis gravídica con vómitos proyectivos presentó de forma súbita tumefacción supraorbitaria derecha con proptosis ocular y alteraciones visuales del ojo derecho. La paciente no presentaba antecedentes personales de interés, no tomaba ninguna medicación habitual ni había sufrido ningún traumatismo previamente. A la exploración oftalmológica destacaba la presencia de exoftalmos con hipoftalmos del ojo derecho, midriasis derecha de 7 mm con disminución de la reactividad pupilar, limitación de la supraducción y supraversión con diplopia, miodesopsias y edema palpebral superior doloroso a la palpación. La exploración del fondo de ojo fue normal con presión intraocular de 24 mmHg. No se observó edema ni anomalías vasculares en la conjuntiva. Debido a que la paciente estaba embarazada, se solicitó una resonancia magnética nuclear (RMN) orbitaria urgente cuyos hallazgos fueron compatibles con el diagnóstico de hematoma intraorbitario extraconal derecho. Un análisis sanguíneo basado en hemograma, bioquímica y coagulación de rutina no mostró ninguna alteración que pudiese haber precipitado el cuadro. Dada la repercusión clínica y las alteraciones, cada vez más evidentes en la visión de la paciente, se decidió intervenir quirúrgicamente de forma urgente para evacuar el hematoma y descomprimir la órbita bajo anestesia general. Se realizó una abordaje de blefaroplastia superior derecho, disecando el músculo orbicular del ojo y el periostio, hasta alcanzar el reborde óseo súpero-externo orbitario. Al incidir el periostio a nivel de la cara orbitaria del hueso frontal, se produjo la salida a presión de coágulos y sangre procedentes del hematoma extraconal. Tras la evacuación del hematoma no se objetivaron puntos sangrantes de ningún vaso de la región. Se colocó un drenaje fino tipo Penrose y se instauró tratamiento para la hiperémesis gravídica con piridoxina 10 mg/8 h iv+tiamina 100 mg/24 h iv + metoclopramida 10 mg/8 h iv. La paciente evolucionó favorablemente tras la cirugía, desapareciendo la midriasis y las alteraciones visuales en las primeras horas postoperatorias, retirándose el drenaje a las 48 h, actualmente, 3 meses después de la cirugía, la paciente se encuentra asintomática y sin secuelas. Responsable clínico: Ana M. Calvo Benito Servicio Cirugía General y Aparato Digestivo Hospital de Navarra C/ Irunlarrea, 3 31008 Pamplona Tfno. 848 422179
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1970", "end": "1989", "word": "lsarra@intramed.net"}, {"entity": "AGE", "start": "498", "end": "505", "word": "12 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "359", "end": "370", "word": "28 28 23501"}, {"entity": "PER", "start": "1927", "end": "1950", "word": "Ignacio Sarra Dominguez"}, {"entity": "PER", "start": "328", "end": "351", "word": "Ignacio Sarra Dominguez"}, {"entity": "SEX", "start": "402", "end": "408", "word": "Hombre"}, {"entity": "SEX", "start": "287", "end": "288", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "412", "end": "419", "word": "62 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "273", "end": "280", "word": "62 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "308", "end": "318", "word": "13/11/2014"}, {"entity": "DAT", "start": "227", "end": "237", "word": "27/03/1952"}, {"entity": "LOC", "start": "259", "end": "265", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "177", "end": "182", "word": "28019"}, {"entity": "LOC", "start": "165", "end": "171", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "115", "end": "141", "word": "Calle Patricio Andrade, 23"}, {"entity": "ID", "start": "88", "end": "102", "word": "67 34649278 50"}, {"entity": "ID", "start": "73", "end": "80", "word": "2300153"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "66", "word": "Aldehuela Gonzalez"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Alberto"}]
Datos del paciente. Nombre: Alberto. Apellidos: Aldehuela Gonzalez. NHC: 2300153. NASS: 67 34649278 50. Domicilio: Calle Patricio Andrade, 23. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28019. Datos asistenciales . Fecha de nacimiento: 27/03/1952. País de nacimiento: España. Edad: 62 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 13/11/2014. Médico: Ignacio Sarra Dominguez NºCol: 28 28 23501. Informe clínico del paciente: Hombre de 62 años de edad, parcialmente desdentado y no portador de prótesis, fumador desde los 12 años (20 cigarrillos diarios). Consulta por una tumoración dolorosa de 5 x 3 cm en lengua de un mes de evolución y pérdida de peso de aproximadamente 6 kg en dos meses. El tumor se ubicaba en el borde libre derecho, extendiéndose hacia la base lingual. Presentaba una úlcera no relacionada con trauma crónico dentario ni protésico. Se tomó biopsia de la zona ulcerada y la histología planteó el diagnóstico diferencial entre carcinoma pseudosarcomatoso y sarcoma epitelioide-fusocelular. Al mes se evidenciaron metástasis pulmonares en la radiografía de tórax, imágenes osteolíticas en columna dorso-lumbar y dos nódulos subcutáneos en dorso. La biopsia de un nódulo dorsal informa el mismo diagnóstico que en lengua. No se realizó tratamiento y el paciente ingresó en Cuidados Paliativos y falleció 6 meses más tarde. Anatomía Patológica: biopsia de lengua (hematoxilinaeosina): proliferación neoplásica epitelioide y fusocelular infiltrante y ulcerada, con elevado índice mitótico. Plantea diagnóstico diferencial entre carcinoma pseudosarcomatoso y sarcoma epitelioide y fusocelular. Inmunohistoquímica: panqueratina negativo (AE1-AE3), vimentina positivo, desmina negativo (positivo en músculo no tumoral), CD34 negativo y actina positivo en componente fusocelular (control intrínseco positivo en vasos y músculo no invadido). Diagnóstico inmunohistoquímico: leiomiosarcoma infiltrante en lengua. Responsable clínico: Dr. Ignacio Sarra DominguezCorreo electrónico: lsarra@intramed.net
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Datos del paciente. Nombre: Diego. Apellidos: Moreno Alvarez. NHC: 2793857. NASS: 34 5647382945. Domicilio: Calle Sinesio Delgado, 35. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28029. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 19/05/1925. País: España. Edad: 90 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 31/08/2015. Servicio:Urologia. Médico: Ignacio Rubio Tortosa NºCol: 28 28 34257. Informe clínico del paciente: Paciente de 90 años que acude a su Urólogo de zona por aumento progresivo de hemiescroto izquierdo, de aproximadamente 2-3 años de evolución, y posible interferencia sobre patrón miccional. El único antecedente personal a reseñar era la hipertensión arterial. La exploración física pone de manifiesto un hemiescroto izquierdo de tamaño muy grande, a tensión, con transiluminación positiva y en el que no se puede palpar el testículo. El testículo derecho, que está lateralizado por el tamaño del hemiescroto izquierdo, y su epidídimo no presentaban alteraciones en su exploración. El paciente presenta un buen estado general. Ante estos hallazgos exploratorios, se solicitó una ecografía-doppler que nos fue informada como hidrocele izquierdo de gran tamaño, testículo izquierdo heterogéneo con zonas con flujo doppler aumentado y múltiples calcificaciones, que sugería orquiepididimitis crónica. Testículo derecho sin alteraciones. Se decidió realizar orquiectomia izquierda vía inguinal y realizar también la cura quirúrgica del hidrocele, del que se evacuaron 700 ml. El aspecto macroscópico de la pieza nos fue informada como testículo ocupado en su totalidad por una tumoración de 8,7 x 6 cm que no infiltra la cápsula. La tumo-ración presenta áreas sólidas de color anaranjado junto con áreas microquísticas hemorrágicas. La tumoración no parece macroscópicamente alcanzar la cabeza del epidídimo ni la túnica vaginal. Histológicamente se trataba de un tumor de células de Leydig con criterios de malignidad (positividad para vicentina, focalmente para CK22 y AEI-AE3 y S-100, siendo negativo para PLAP, CD30, CD117, CD45, CD20 y cromogramina). Pleomorfismo nuclear, actividad mitótica, focos de necrosis, sin observarse embolización vascular. La tumoración infiltra de forma focal la cápsula sin rebasarla. Rete testis, epidídimo y albugínea no infiltrados. El estudio de extensión con Rx de tórax y TAC abdomino-pélvico fue negativo. Los marcadores tumorales presentaban valores dentro de la normalidad. A los 10 meses de la intervención, el paciente presenta un buen estado general con marcadores negativos y sin signos radiológicos de metástasis a distancia. Se desestimó la posibilidad de tratamientos complementarios por la edad del paciente y la excelente evolución. Remitido por: Dr. Ignacio Rubio Tortosa Servicio de Urología Hospital General Universitario Gregorio Marañón. Madrid. (España) e-mail: nachorutor@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1901", "end": "1931", "word": "carlosruizzorrilla@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1886", "end": "1892", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1874", "end": "1884", "word": "Valladolid"}, {"entity": "LOC", "start": "1868", "end": "1873", "word": "47012"}, {"entity": "LOC", "start": "1849", "end": "1866", "word": "Calle Dulzaina, 2"}, {"entity": "ORG", "start": "1827", "end": "1847", "word": "Hospital R\u00edo Hortega"}, {"entity": "PER", "start": "696", "end": "721", "word": "t\u00edo paterno con su pareja"}, {"entity": "PER", "start": "684", "end": "690", "word": "padres"}, {"entity": "SEX", "start": "663", "end": "667", "word": "ni\u00f1a"}, {"entity": "ID", "start": "393", "end": "402", "word": "boliviano"}, {"entity": "ID", "start": "321", "end": "332", "word": "47 47 92386"}, {"entity": "PER", "start": "1775", "end": "1801", "word": "Carlos Ruiz-Zorrilla L\u00f3pez"}, {"entity": "PER", "start": "286", "end": "312", "word": "Carlos Ruiz-Zorrilla L\u00f3pez"}, {"entity": "SEX", "start": "364", "end": "368", "word": "Ni\u00f1a"}, {"entity": "SEX", "start": "245", "end": "246", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "372", "end": "381", "word": "ocho a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "232", "end": "238", "word": "8 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "266", "end": "276", "word": "06/09/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "200", "end": "210", "word": "27/03/2007"}, {"entity": "LOC", "start": "218", "end": "224", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "151", "end": "156", "word": "47140"}, {"entity": "LOC", "start": "135", "end": "145", "word": "Valladolid"}, {"entity": "LOC", "start": "89", "end": "111", "word": "Calle del Prado 1, 4 A"}, {"entity": "ID", "start": "69", "end": "76", "word": "8923754"}, {"entity": "PER", "start": "51", "end": "61", "word": "Vega Barba"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "38", "word": "Dana Paola"}]
Datos del paciente. Nombre: Dana Paola. Apellidos: Vega Barba . NHC: 8923754. Domicilio: Calle del Prado 1, 4 A. Localidad/ Provincia: Valladolid. CP: 47140. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 27/03/2007. País: España. Edad: 8 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 06/09/2015. Médico: Carlos Ruiz-Zorrilla López NºCol: 47 47 92386. Informe clínico del paciente: Niña de ocho años, de origen boliviano, que consulta en nuestro servicio de urgencias por presentar desde hace dos meses un sangrado vaginal intermitente junto a flujo vaginal mucopurulento y maloliente. En la exploración física destacaba gran congestión y edema del himen y del introito vulvar. La niña convive con sus padres y un tío paterno con su pareja en el mismo domicilio y niegan indicios de abuso sexual. Ante este cuadro clínico florido se remitió a Urgencias para diagnóstico diferencial de cuerpo extraño vaginal y descartar abuso sexual. Se realizó una exploración ginecológica, donde se descartó cuerpo extraño vaginal y se recogió una muestra de exudado vaginal. A su vez, fue valorada por el médico forense de guardia, que emitió un parte judicial que descartaba signos de abuso sexual. El cultivo del exudado vaginal resultó positivo a Shigella sonnei resistente según el antibiograma a amoxicilina/clavulánico, la ampicilina y la combinación trimpetoprima/sulfametoxazol, y sensible a cefuroxima axetil, cefixima y gentamicina. Se solicitaron también coprocultivo, cultivo de exudado perianal y urocultivo, que resultaron negativos. Se decidió pautar tratamiento antibiótico con cefuroxima axetil durante diez días, evidenciándose gran mejoría clínica, pero sin resolución completa del cuadro, por lo que se repitió la misma pauta de tratamiento, desapareciendo la clínica. Remitido por: Dr. Carlos Ruiz-Zorrilla López, Servicio de Nefrología, Hospital Río Hortega. Calle Dulzaina, 2, 47012 Valladolid, España E-mail: carlosruizzorrilla@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "4148", "end": "4164", "word": "17039psg@comb.es"}, {"entity": "ORG", "start": "4101", "end": "4139", "word": "Hospital Clinic i Provincial Barcelona"}, {"entity": "ID", "start": "333", "end": "344", "word": "08 08 12364"}, {"entity": "PER", "start": "4062", "end": "4078", "word": "Pere Sanz-Gall\u00e9n"}, {"entity": "PER", "start": "308", "end": "324", "word": "Pere Sanz-Gall\u00e9n"}, {"entity": "SEX", "start": "376", "end": "381", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "267", "end": "268", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "385", "end": "392", "word": "47 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "253", "end": "260", "word": "47 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "288", "end": "298", "word": "30/12/2012"}, {"entity": "DAT", "start": "221", "end": "231", "word": "25/08/1965"}, {"entity": "LOC", "start": "239", "end": "245", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "172", "end": "177", "word": "08216"}, {"entity": "LOC", "start": "157", "end": "166", "word": "Barcelona"}, {"entity": "LOC", "start": "108", "end": "133", "word": "Paseo del Prado, 23, 3, A"}, {"entity": "ID", "start": "81", "end": "95", "word": "07 23659785 16"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "73", "word": "7893467"}, {"entity": "PER", "start": "49", "end": "59", "word": "Pav\u00f3n Ruiz"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "36", "word": "Bernab\u00e9"}]
Datos del paciente. Nombre: Bernabé. Apellidos: Pavón Ruiz. NHC: 7893467. NASS: 07 23659785 16. Domicilio: Paseo del Prado, 23, 3, A. Localidad/ Provincia: Barcelona. CP: 08216. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 25/08/1965. País: España. Edad: 47 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 30/12/2012. Médico: Pere Sanz-Gallén NºCol: 08 08 12364. Informe clínico del paciente: Varón de 47 años, que cesó el hábito tabáquico hace diez años, fumó entre 10-20 cigarrillos/día durante 15 años y fue diagnosticado hace 8 años de glomerulonefritis mesangial IgA. Había estado trabajando durante 12 años como soldador en una empresa de fabricación de discos de acero que llevaban insertados unos «dientes» de cobalto y carburo de tungsteno que se utilizan para cortar mármol y granito. El soldador utilizaba un sistema de soldadura autógena de la que utilizaban, como metal de aporte, unas varillas metálicas a base de: plata (39%), cadmio (25%), cobre (22%) y zinc (14%). Consumía 1 Kg/semana; no utilizaba equipos de protección respiratoria y su lugar de trabajo no tenía un sistema de extracción localizada de humos. Las concentraciones de cadmio en su puesto de trabajo fueron de 52 μg/m3 (Valor Límite Ambiental (VLA) es de 10 μg/m3). Durante los doce años que estuvo trabajando se le había realizado un reconocimiento inicial y dos reconocimientos periódicos inespecíficos sin controlar la exposición al cadmio y a otros contaminantes químicos; los resultados del laboratorio se encontraban dentro de la normalidad (hemograma completo, glucemia, colesterol, transaminasas hepáticas, creatinina sérica y el estudio cito-químico de orina). En una analítica general realizada por su médico de familia se le detecta una microhematuria y una proteinuria. Cuando su médico le realiza la historia clínica detecta la exposición a humos de cadmio por lo que es remitido a la Unidad de Toxicología de nuestro hospital. Al ingreso el paciente está asintomático, no tiene antecedentes personales ni familiares nefrológicos, no tiene problemas de obesidad, ni de diabetes (las glucemias son normales), no toma ningún tipo de medicación de forma habitual y la presión arterial es de 105/65 mm/Hg. En la analítica destaca una proteinuria de 2 g/24 h, microhematuria de 150 hematíes/campo, cadmio en sangre de 20 μg/l (Valor Límite Biológico [VLB]: 5μg/l) y cadmio en la orina de 85 μg/g de creatinina (VLB: 5 μg/g creatinina). Debido a que las afectaciones renales eran de tipo glomerular, y el cadmio ocasiona principalmente lesiones de tipo tubular, se le recomendó un estudio mediante una biopsia renal. En la microscopía óptica se observaron cinco glomérulos, uno de ellos totalmente esclerosado; el resto mostró una ligera hipercelularidad segmentaria; en dos glomérulos se detecta una proliferación segmentaria extracapilar y focos de fibrosis intersticial con atrofia tubular. La inmunofluorescencia fue positiva para C3 (+++) y IgA (++) con patrón mesangial. El diagnóstico fue de una glomerulonefritis focal Ig A mesangial y se inició tratamiento con enalapril 10 mg/día. Debido a las altas concentraciones de cadmio en líquidos biológicos (sangre y orina), que después de ocho años de hacer cesado la exposición se encuentran por encima de los valores límites máximos permitidos en España en trabajadores expuestos al cadmio, el paciente fue apartado de su trabajo; además, se le consideró un trabajador especialmente sensible a la exposición a nefrotóxicos donde aconsejamos que se evitase su exposición con la finalidad de minimizar al máximo la posibilidad de que el paciente evolucione hacía una enfermedad renal crónica. Se le realizó un seguimiento durante 8 años (los valores de creatinina sérica, filtrado glomerular, proteinuria y sedimento urinario vienen expresados en la tabla 1) y los repetidos controles de beta2-globulina y de N-acetilglucosaminidasa (NAG) se encontraron dentro de la normalidad. En el momento actual las concentraciones de cadmio en sangre son de 7 μg/l (VLB: 5 μg/l) y el cadmio en orina es de 18 μg/g (VLB: 5 μg/g). Remitido por: Dr. Pere Sanz-Gallén Unidad de Toxicología Hospital Clinic i Provincial Barcelona E-mail: 17039psg@comb.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "2501", "end": "2506", "word": "Spain"}, {"entity": "LOC", "start": "2491", "end": "2499", "word": "Valencia"}, {"entity": "LOC", "start": "2485", "end": "2490", "word": "46014"}, {"entity": "LOC", "start": "2464", "end": "2483", "word": "Av. Tres Cruces s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "2439", "end": "2462", "word": "Universidad de Valencia"}, {"entity": "ORG", "start": "2397", "end": "2437", "word": "Consorcio Hospital General Universitario"}, {"entity": "DAT", "start": "840", "end": "859", "word": "Septiembre del 2002"}, {"entity": "ID", "start": "341", "end": "352", "word": "46 46 11250"}, {"entity": "PER", "start": "2349", "end": "2369", "word": "Jose Mar\u00eda Belinch\u00f3n"}, {"entity": "PER", "start": "313", "end": "333", "word": "Jose Mar\u00eda Belinch\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "384", "end": "389", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "272", "end": "273", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "394", "end": "401", "word": "53 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "258", "end": "265", "word": "53 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "293", "end": "303", "word": "04/08/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "212", "end": "222", "word": "21/12/1961"}, {"entity": "LOC", "start": "244", "end": "250", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "163", "end": "168", "word": "46528"}, {"entity": "LOC", "start": "149", "end": "157", "word": "Valencia"}, {"entity": "LOC", "start": "107", "end": "125", "word": "Av. las Cruces, 29"}, {"entity": "ID", "start": "81", "end": "94", "word": "82 76892756 0"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "74", "word": "8437634"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "60", "word": "Piqueras Rubio"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Pedro"}]
Datos del paciente. Nombre: Pedro. Apellidos: Piqueras Rubio. NHC: 8437634. NASS:82 76892756 0. Domicilio: Av. las Cruces, 29. Localidad/ Provincia: Valencia. CP: 46528. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/12/1961. País de nacimiento: España. Edad: 53 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 04/08/2015. Médico: Jose María Belinchón NºCol: 46 46 11250. Informe clínico del paciente: Varón, de 53 años de edad, que comenzó con dolor e impotencia en ambos miembros inferiores, adormecimiento de piernas con parestesias y en las últimas semanas dificultad para la marcha. Los síntomas se aliviaban parcialmente al acostarse y no empeoraban sentado. La sintomatología predominante era sensitiva, con intenso dolor en miembros inferiores. El dolor aumentaba con maniobras de Valsalva y sufría empeoramientos cíclicos. Todo el cuadro comenzó en Septiembre del 2002, un año antes de ser visto en consulta de Neurocirugía. El paciente refería, como únicos antecedentes, dolores de espalda y una intervención de hernia inguinal bilateral hacía años, bajo anestesia general. En las imágenes de Resonancia Magnética se observó, una colección polilobulada, intrarraquídea, extradural que comprimía el saco dural en el 90% de su volumen. Se informó por radiólogo como quiste sinovial L2-L3. No se efectuó angiografía espinal, aunque ni en las imágenes de Resonancia ni en el acto quirúrgico se apreció ningún tipo de malformación vascular. Intervención Se efectúa una laminectomía desde L4 hasta L2. En L3 y L2 comienza a obtenerse fragmentos de tejido óseo y cartilaginoso, infiltrados por un líquido oscuro que, además, se derrama al campo operatorio con un aspecto similar al "fuel-oil". Se elimina el tejido de la zona, descomprimiendo el saco dural, y se procede al cierre de la incisión. Anatomía patológica El informe de Anatomía Patológica describe las muestras tanto extemporáneas como postoperatorias como tejido osteocartilaginoso, músculo y tejido fibroso, con zonas de hemorragia y macrófagos en la periferia cargados de pigmento hemosidérico. No se observan otro tipo de lesiones ni célula maligna o atípica alguna. Resultado postoperatorio El postoperatorio cursó con una recuperación excelente sin complicaciones y una mejoría total de los síntomas. Tras un año de seguimiento el paciente permanece totalmente asintomático. Responsable clínico: Jose María Belinchón. Servicio de Neurocirugía. Consorcio Hospital General Universitario, Universidad de Valencia. Av. Tres Cruces s/n. 46014 Valencia, Spain.
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1998", "end": "2020", "word": "malvarez79@mixmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1989", "end": "1995", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1980", "end": "1986", "word": "Madrid"}, {"entity": "ORG", "start": "1949", "end": "1978", "word": "Hospital Universitario La Paz"}, {"entity": "PER", "start": "1906", "end": "1927", "word": "Miguel \u00c1lvarez M\u00fagica"}, {"entity": "DAT", "start": "1729", "end": "1747", "word": "noviembre del 2001"}, {"entity": "AGE", "start": "384", "end": "391", "word": "36 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "375", "end": "380", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "332", "end": "343", "word": "28 28 90932"}, {"entity": "PER", "start": "302", "end": "323", "word": "Miguel \u00c1lvarez M\u00fagica"}, {"entity": "DAT", "start": "282", "end": "292", "word": "07/06/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "261", "end": "262", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "247", "end": "254", "word": "36 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "233", "end": "239", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "215", "end": "225", "word": "28/05/1982"}, {"entity": "LOC", "start": "166", "end": "171", "word": "28028"}, {"entity": "LOC", "start": "154", "end": "160", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "107", "end": "130", "word": "Av. Miguel Hernandez 16"}, {"entity": "ID", "start": "80", "end": "94", "word": "36 27384902 09"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "73", "word": "3789367"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "59", "word": "Ponce Nu\u00f1ez"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Marcos"}]
Datos del paciente. Nombre: Marcos. Apellidos: Ponce Nuñez. NHC: 3789367. NASS:36 27384902 09. Domicilio: Av. Miguel Hernandez 16. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28028. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 28/05/1982. País: España. Edad: 36 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 07/06/2018. Médico: Miguel Álvarez Múgica NºCol: 28 28 90932. Informe clínico del paciente: Varón de 36 años, sin antecedentes personales de interés, que en ecografía realizada por dolor tipo cólico sobre fosa renal derecha, se informó como una masa intrarrenal de 8 - 10 cm con material ecogénico en su interior, situada en polo inferior de riñón derecho, sugiriendo un quiste renal complicado. En TC realizado posteriormente, se informó como masa sólida en polo inferior de riñón derecho de 10 cm de diámetro máximo, que condicionaba compresión de la vía excretora del mismo, sin evidencia de trombo tumoral en vena renal ni en cava, sugestiva de hipernefroma. Se le realizó una Gammagrafía ósea con Tc99m-MDP sin observarse acúmulos oseos patológicos. Con los datos obtenidos se realizó un nefrectomía radical derecha, evidenciando como hallazgo intraoperatorio, una masa adherida a polo inferior de riñón derecho. (El tumor y el riñón aunque próximos, a la disección resultaron claramente independientes). El informe anatomo-patológico de la pieza resultó de Tumor fibroso solitario. El tumor se encontraba bien delimitado aunque no encapsulado, sin infiltrar el riñón ni los vasos renales que se encontraban desplazados por la gran masa tumoral. El estudio inmunohistoquímico, demostró positividad para el CD34, CD99 y Vimentina, mientras que resultó negativo para la Desmina, la Proteina S-100, y la CAM5.2. El paciente fue intervenido en noviembre del 2001. Desde entonces sigue controles ambulatorios en nuestra consulta con ecografias semestrales y TC anuales, sin presentar recidivas del mismo. Remitido por:Dr. Miguel Álvarez Múgica Servicio de Urología Hospital Universitario La Paz. Madrid. (España). malvarez79@mixmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "DAT", "start": "271", "end": "281", "word": "20/02/2018"}, {"entity": "PHONE", "start": "1212", "end": "1224", "word": "915 86 80 00"}, {"entity": "LOC", "start": "1195", "end": "1201", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "1189", "end": "1194", "word": "28007"}, {"entity": "LOC", "start": "1161", "end": "1187", "word": "Calle del Dr. Esquerdo, 46"}, {"entity": "ORG", "start": "1135", "end": "1160", "word": "Hospital Gregorio Mara\u00f1on"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1112", "end": "1133", "word": "belenorense@gmail.com"}, {"entity": "ID", "start": "322", "end": "333", "word": "28 28 54136"}, {"entity": "PER", "start": "1068", "end": "1091", "word": "Bel\u00e9n Fern\u00e1ndez \u00c1lvarez"}, {"entity": "PER", "start": "291", "end": "314", "word": "Bel\u00e9n Fern\u00e1ndez \u00c1lvarez"}, {"entity": "SEX", "start": "352", "end": "357", "word": "Mujer"}, {"entity": "SEX", "start": "250", "end": "251", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "361", "end": "368", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "236", "end": "243", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "222", "end": "228", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "204", "end": "214", "word": "13/01/1990"}, {"entity": "LOC", "start": "155", "end": "160", "word": "28015"}, {"entity": "LOC", "start": "143", "end": "149", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "94", "end": "119", "word": "Calle San Bernardo, 29 4F"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "81", "word": "27 83507895 06"}, {"entity": "ID", "start": "53", "end": "59", "word": "206526"}, {"entity": "PER", "start": "32", "end": "46", "word": "Ruiz Gutierrez"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "19", "word": "Maria Elena"}]
Nombre: Maria Elena. Apellidos: Ruiz Gutierrez. NHC: 206526. NASS: 27 83507895 06. Domicilio: Calle San Bernardo, 29 4F. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28015. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/01/1990. País: España. Edad: 28 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 20/02/2018. Médico: Belén Fernández Álvarez NºCol: 28 28 54136. Informe clinico: Mujer de 28 años que refiere epigastralgias y síndrome constitucional de un mes de evolución. La TC mostró una masa de 15 x 13 x 7 cm dependiente del colon ascendente con metástasis hepáticas bilobares; se realizó una hemicolectomía derecha con biopsia hepática. La anatomía patológica mostró un tumor formado por células fusiformes con gran actividad mitótica que, tras el examen ultraestructural e IHQ fue diagnóstico de GANT. Se realizó tratamiento adyuvante con imatinib 400 mg diarios vía oral. En la TC de seguimiento a los seis meses se demostró una reducción parcial de las metástasis hepáticas, al año una remisión completa y tras tres años no hay datos de recidiva local ni a distancia. Remitido por: Dra. Belén Fernández Álvarez Correo Electrónico: belenorense@gmail.com. Hospital Gregorio Marañon Calle del Dr. Esquerdo, 46, 28007 Madrid Teléfono: 915 86 80 00
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "5260", "end": "5267", "word": "familia"}, {"entity": "PER", "start": "761", "end": "768", "word": "hermana"}, {"entity": "EMAIL", "start": "5601", "end": "5623", "word": "rllarena@euskalnet.net"}, {"entity": "LOC", "start": "5592", "end": "5598", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "5583", "end": "5589", "word": "Bilbao"}, {"entity": "LOC", "start": "5577", "end": "5582", "word": "48080"}, {"entity": "LOC", "start": "5558", "end": "5575", "word": "Calle correos 201"}, {"entity": "ID", "start": "353", "end": "364", "word": "48 48 57992"}, {"entity": "PER", "start": "5531", "end": "5556", "word": "Roberto Llarena Ibarguren"}, {"entity": "PER", "start": "321", "end": "346", "word": "Roberto Llarena Ibarguren"}, {"entity": "DAT", "start": "458", "end": "466", "word": "a\u00f1o 1999"}, {"entity": "DAT", "start": "301", "end": "311", "word": "17/06/2010"}, {"entity": "SEX", "start": "396", "end": "401", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "280", "end": "281", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "405", "end": "412", "word": "58 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "266", "end": "273", "word": "58 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "252", "end": "258", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "220", "end": "230", "word": "09/01/1952"}, {"entity": "LOC", "start": "171", "end": "176", "word": "48080"}, {"entity": "LOC", "start": "159", "end": "165", "word": "Bilbao"}, {"entity": "LOC", "start": "114", "end": "135", "word": "C/ Manuel Llorente, 3"}, {"entity": "ID", "start": "87", "end": "101", "word": "16 73465970 36"}, {"entity": "ID", "start": "72", "end": "79", "word": "2798603"}, {"entity": "PER", "start": "50", "end": "65", "word": "Rodriguez Perez"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "37", "word": "Jose Luis"}]
Datos del paciente. Nombre: Jose Luis. Apellidos: Rodriguez Perez. NHC: 2798603. NASS: 16 73465970 36. Domicilio: C/ Manuel Llorente, 3. Localidad/ Provincia: Bilbao. CP: 48080. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 09/01/1952. País de nacimiento: España. Edad: 58 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 17/06/2010. Médico: Roberto Llarena Ibarguren NºCol:48 48 57992. Informe clínico del paciente: Varón de 58 años que acudió a su hospital de referencia en el año 1999, presentando una historia de diarrea crónica intratable, acompañada de pérdida de peso. El paciente fue diagnosticado de EC y se le instauró una dieta sin gluten. No refería otros antecedentes de interés y la exploración física era negativa. Entre los antecedentes familiares destacaba que una hermana del paciente y dos sobrinos presentaban también una EC, de diagnóstico reciente, con una buena respuesta a la dieta sin gluten. Los datos analíticos hematológicos y bioquímicos efectuados al paciente, incluyendo hormonas tiroideas, niveles de vitamina B-2 y calcio, así como la determinación de grasa en heces y los análisis serológicos fueron normales. Presentaba anticuerpos anti-gliadina y anti-transglutaminasa negativos y anticuerpos anti-endomisio débilmente positivos (1/10) y anticuerpos anti-citoplasma de neutrófilos positivos (1/80) y anti-músculo liso positivos (1/80). El tipaje HLA fue positivo para DQ2 (HLA-DQA1* 0502 y DQB1* 0201). El test de absorción de la D-xilosa, fue normal. El estudio histológico de las biopsias duodenales mostró atrofia total de las vellosidades (grado 3c de Marsh) y un importante infiltrado inflamatorio submucoso constituido por linfocitos. El paciente fue diagnosticado de EC y se trató con dieta sin gluten. Presentó una buena respuesta clínica digestiva, con desaparición de la diarrea y ganancia importante de peso hasta su nivel habitual. Una nueva biopsia duodenal realizada un año después del diagnóstico, mostró una importante mejoría histológica persistiendo una atrofia leve de las vellosidades (tipo 3a de Marsh) con una disminución marcada del infiltrado inflamatorio linfocitario a nivel de la submucosa duodenal. Dieciocho meses después del diagnóstico, el paciente comenzó a presentar caídas frecuentes al caminar sin pérdida de conocimiento asociada debido a movimientos anormales en su pierna derecha. Estaba consciente y orientado y los movimientos oculares y la exploración de pares craneales era normal. Presentaba disartria leve e hiperreflexia asociada, junto con mioclonias espontáneas y provocadas por estímulos táctiles en pierna y pie derechos. La deambulación se vio seriamente comprometida, debido a la presencia de las mioclonias precisando ayuda para caminar haciéndolo apoyado en otra persona para no caer. El tono y la fuerza muscular estaban conservados. La exploración neuropsicológica mostraba niveles normales del lenguaje y de memoria verbal, con ligera afectación de la memoria visual. La resonancia magnética cerebral (RMN) y la tomografía por emisión de positrones (PET) fueron normales. El electroencefalograma (EEG) mostró una actividad bioeléctrica cerebral de fondo normal. Pequeños roces en la planta del pie, provocaban descargas eléctricas en forma de picos-ondas en las regiones centrales del cerebro. Los potenciales evocados somato-sensoriales provocaban respuestas aumentadas, que eran más llamativas en el hemicuerpo derecho. El estudio del líquido céfalo-raquídeo (LCR) que incluyó la determinación de bandas oligoclonales y análisis serológico múltiple, fue negativo. El estudio de anticuerpos circulantes realizado mediante técnicas de immunofluorescencia indirecta, utilizando como sustrato tejido humano cerebral, cerebeloso y de protuberancia, con diluciones del suero progresivas obtenidas del propio paciente, mostró una fuerte tinción positiva (1:800) para los botones de los pericanales sinápticos que rodean las células de Purkinje y para axones aislados del tronco cerebral. No se observaron tinciones positivas en el citoplasma de las células de Purkinje. Para estos estudios se tomaron como controles, suero de sujetos sanos y de pacientes celiacos sin afectación neurológica asociada. Se hizo un diagnóstico de mioclonia cortical, instaurando un tratamiento con clonazepan y piracetan, obteniendo una ligera mejoría de las mioclonias. Su enfermedad neurológica empeoró progresivamente. Al cabo de un año de seguimiento, el paciente presentó además marcada disartria. La distonía en las extremidades derechas era muy marcada. El paciente era incapaz de caminar debido a la ataxia y a las mioclonias en ambas extremidades inferiores. Presentaba mioclonias reflejas en ambos brazos, con menor intensidad que en las piernas, así como alteraciones de la conducta, con episodios de desorientación y confusión mental que precisaron de tratamiento con neurolépticos. La memoria verbal y el lenguaje estaban conservados. El EEG continuó presentando una actividad bioeléctrica de fondo normal. Se instauró tratamiento con immunosupresores tipo azatioprina a la dosis de 100 mg/día, durante 6 meses, sin obtener respuesta. Se le realizaron dos sesiones de plasmaféresis. Este tratamiento no modificó las mioclonias y solamente se observó una ligera mejoría en las funciones cognitivas. La familia del paciente no quiso continuar con esta modalidad de tratamiento. El paciente falleció al cabo de 2 años después de la aparición de las mioclonias, por una neumonía por aspiración, con un grave deterioro neurológico y general asociados. Responsable clínico: Dr. Roberto Llarena Ibarguren. Calle correos 201, 48080 Bilbao. (España). rllarena@euskalnet.net
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Nombre: Ingrid. Apellidos: Martinez Roque. NHC: 235784. NASS: 47 84327650 05. Domicilio: Calle Lascano 19, 2A. Localidad/ Provincia: Barcelona. CP: 08029. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 14/03/1952. País: España. Edad:62 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 13/10/2014. Médico: Vicente García Fernández NºCol: 08 08 61971. Informe clinico del paciente: Mujer de 62 años, hipertensa e hipercolesterolémica en tratamiento farmacológico. Diagnosticada de adenocarcinoma de colon estadio IV con múltiples metástasis hepáticas. En tratamiento quimioterápico con esquema mFOLFOX 6 + Bevacizumab (oxaliplatino 85 mg/m2 i.v. día 1, leucovorin 200 mg/m2 i.v. día 1, 5-FU 400 mg/m2 en bolo i.v. día 1, 5-FU 1.200 mg/m2/día en perfusión continua de 48 h y bevacizumab 5 mg/kg i.v. día 1) con buena tolerancia, salvo neurotoxicidad que provoca la suspensión de oxaliplatino tras el ciclo no15. Comienza con un cuadro brusco de dolor y escozor en la región costal derecha, con lesiones bullosas dolorosas, de distribución metameral, ulceradas y supurativas. Consulta a su médico de atención primaria, que instaura tratamiento para el VVZ con brivudina (Nervinex® comprimidos de 125 mg) 1 comprimido/24 h v.o durante 7 días, de los cuales realiza sólo 4 al sustituirse el tratamiento por famciclovir. Se pospone la quimioterapia hasta la mejoría de las lesiones, recibiendo el siguiente ciclo 4 días después de finalizar el tratamiento con brivudina. Al cabo de once días, acude a urgencias con un cuadro de dolor abdominal con expulsión de heces melénicas, dolor en cavidad oral y disfagia. A su llegada a urgencias está afebril, con tensión arterial de 101/68 mmHg, frecuencia cardiaca de 79 lpm, y saturación basal de oxígeno del 100%. En el hemograma se aprecia una marcada leucopenia, con cifras de neutrófilos de 50/µl, y trombopenia (61 χ 103 plaquetas/µl). Se estableció aislamiento respiratorio y de contacto. Se inició sueroterapia y tratamiento con antibioterapia intravenosa de amplio espectro (meropenem más vancomicina, posteriormente se añadió amikacina, aciclovir y fluconazol, que fue sustituido por caspofungina a los 7 días de tratamiento por fiebre y neutropenia sostenida). Pese al tratamiento, presentó picos febriles frecuentes, por lo que se realizaron hemocultivos repetidos, que resultaron estériles, así como las determinaciones de anticuerpos antimicelio, β-glucano y galactomanano, que fueron negativas. Se administraron factores estimulantes de colonias granulocíticas (filgrastim), se transfundieron 2 concentrados de plaquetas y se instauró nutrición parenteral total. Para el tratamiento del dolor se pautó analgesia con morfina, coadyuvancia con AINES, aplicación tópica de lidocaína viscosa al 2% y sucralfato para las lesiones bucales. El tratamiento tópico de las lesiones herpéticas del costado derecho se hizo con fomentos de sulfato de zinc al 0,1%. En la exploración física, cabe destacar una marcada pigmentación cutánea generalizada y alopecia, ambos relacionados con la toxicidad del 5-FU. Pese a las medidas de soporte establecidas, se produjo un empeoramiento del estado general, con abundantes secreciones respiratorias, mal control del dolor, sin recuperación hematológica (última analítica: plaquetas = 51 χ 103 µl; neutrófilos = 370/µl). El paciente falleció por insuficiencia respiratoria aguda en el seno de una sepsis de origen respiratorio. Remitido por: Vicente García Fernández Correo electrónico: vegarfe@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "527", "end": "537", "word": "familiares"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3005", "end": "3033", "word": "felix.sanchez@forense.mju.es"}, {"entity": "LOC", "start": "2989", "end": "2996", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "2983", "end": "2988", "word": "06006"}, {"entity": "LOC", "start": "2956", "end": "2981", "word": "Campus Universitario, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "2900", "end": "2925", "word": "Instituto de Medina Legal"}, {"entity": "AGE", "start": "1012", "end": "1019", "word": "11 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "1002", "end": "1007", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ORG", "start": "628", "end": "635", "word": "Juzgado"}, {"entity": "ID", "start": "296", "end": "307", "word": "06 06 51241"}, {"entity": "PER", "start": "2879", "end": "2898", "word": "F\u00e9lix S\u00e1nchez Ugena"}, {"entity": "PER", "start": "269", "end": "288", "word": "F\u00e9lix S\u00e1nchez Ugena"}, {"entity": "SEX", "start": "354", "end": "358", "word": "ni\u00f1o"}, {"entity": "SEX", "start": "228", "end": "229", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "214", "end": "221", "word": "11 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "249", "end": "259", "word": "10/11/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "183", "end": "193", "word": "17/08/2006"}, {"entity": "LOC", "start": "201", "end": "207", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "135", "end": "140", "word": "06010"}, {"entity": "LOC", "start": "122", "end": "129", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "68", "end": "98", "word": "Av. Dami\u00e1n T\u00e9llez Lafuente, 19"}, {"entity": "ID", "start": "48", "end": "55", "word": "5678527"}, {"entity": "PER", "start": "26", "end": "41", "word": "Rodriguez P\u00e9rez"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "13", "word": "I\u00f1igo"}]
Nombre: Iñigo. Apellidos: Rodriguez Pérez. NHC: 5678527. Domicilio: Av. Damián Téllez Lafuente, 19. Localidad/ Provincia: Badajoz. CP: 06010. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento:17/08/2006. País: España. Edad:11 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 10/11/2017. Médico: Félix Sánchez Ugena NºCol: 06 06 51241. Informe clínico del paciente: Se trata de un niño que ingresa en un centro hospitalario en situación de parada cardiorrespiratoria, al parecer debido a un disparo por arma de fuego en la orofaringe, según informan los familiares, sin que en una primera inspección se aprecien lesiones de esta naturaleza. Comunicado al Juzgado, se procede a la autopsia forense. Previamente, se practica un estudio radiológico de la extremidad craneal y de la columna cervical, apreciándose la existencia de un cuerpo extraño de densidad metálica alojado en el canal raquídeo a nivel de C2, compatible con un proyectil de arma de fuego, así como un fragmento de menor tamaño en C3-C4. Examen necrópsico Sujeto varón, de 11 años de edad, totalmente desnudo, con la cara ensangrentada. Presenta como signos de actuación médica punturas en ambas muñecas y antebrazo izquierdo y discos adhesivos para registro electrocardiográfico. Tras limpiarle la sangre de la cara apreciamos, en el reborde supero-interno del orifico nasal derecho, una pequeña excoriación de forma de semilunar con una discreta pérdida de sustancia. Se procede en primer lugar a la autopsia de raquis, separando las cubiertas cutáneas y masas musculares, sin que se aprecien áreas hemorrágicas. Tras seccionar las apófisis transversas y el cráneo, traccionamos de la médula que se extrae junto con el encéfalo, apreciándose en el canal vertebral a la altura de la 2a vértebra dorsal un proyectil de arma de fuego deformado, que ha interesado la médula, seccionándola parcialmente, a 35 mm. del bulbo. A continuación extraemos el bloque cervical, observándose una excoriación en la base lingual, un amplio hematoma retrofaríngeo y el trayecto intraóseo del proyectil. El resto de las estructuras y órganos examinados, sin características. Tras las operaciones practicadas se concluye que la muerte obedece a una herida por arma de fuego de proyectil único, que penetra por un orificio natural, concretamente el orificio nasal derecho, produciendo a este nivel una pequeña herida en forma de semiluna con ligera pérdida de sustancia. Sigue un trayecto de delante-atrás y ligeramente de arriba-abajo, perfora el paladar duro, roza la superficie de la lengua, cruza el espacio retrofaríngeo y, tras atravesar el disco intervertebral, se aloja en la pared anterior del canal raquídeo, lesionando la médula. Los caracteres morfológicos indicaban un disparo a larga distancia, posiblemente de etiología médico legal de carácter accidental, extremos que se confirmaron a lo largo de la investigación policial. Remitido por: Dr. Félix Sánchez Ugena. Instituto de Medina Legal Servicio de Patología Forense Campus Universitario, s/n. 06006 Badajoz E-mail: felix.sanchez@forense.mju.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ORG", "start": "880", "end": "884", "word": "Espe"}, {"entity": "ORG", "start": "822", "end": "831", "word": "Septodont"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1124", "end": "1144", "word": "jolira01@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1106", "end": "1114", "word": "Colombia"}, {"entity": "LOC", "start": "1099", "end": "1105", "word": "Bogot\u00e1"}, {"entity": "LOC", "start": "1083", "end": "1097", "word": "Reinaldo Matiz"}, {"entity": "LOC", "start": "1064", "end": "1081", "word": "Calle 25 no 1g-89"}, {"entity": "PER", "start": "1040", "end": "1063", "word": "Jos\u00e9 Lizardo Ram\u00f3n Vera"}, {"entity": "AGE", "start": "309", "end": "316", "word": "56 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "300", "end": "305", "word": "Mujer"}, {"entity": "PER", "start": "259", "end": "282", "word": "Jos\u00e9 Lizardo Ram\u00f3n Vera"}, {"entity": "DAT", "start": "239", "end": "249", "word": "01/12/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "214", "end": "219", "word": "Mujer"}, {"entity": "AGE", "start": "200", "end": "207", "word": "56 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "184", "end": "192", "word": "Colombia"}, {"entity": "DAT", "start": "166", "end": "176", "word": "21/09/1961"}, {"entity": "LOC", "start": "116", "end": "122", "word": "110431"}, {"entity": "LOC", "start": "104", "end": "110", "word": "Bogot\u00e1"}, {"entity": "LOC", "start": "66", "end": "80", "word": "Cra. 8a #99-55"}, {"entity": "PER", "start": "35", "end": "53", "word": "Montenegro Escobar"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "22", "word": "Bibiana Sofia"}]
Nombre: Bibiana Sofia. Apellidos: Montenegro Escobar. Domicilio: Cra. 8a #99-55. Localidad/ Provincia: Bogotá. CP: 110431. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/09/1961. País: Colombia. Edad: 56 años Sexo: Mujer. Fecha de Ingreso: 01/12/2017. Médico: José Lizardo Ramón Vera. Historia Actual:Mujer de 56 años de edad con dolor leve e inconstante en hemiarcada superir derecha hace trece meses, pero que se ha agudizado en la última semana, haciendo pensar incorrectamente a la paciente que su origen estaba en ello molar superior derecho. En la inspección sólo se aprecia fisura mesio-distal de la corona del 1º premolar superior derecho. En la exploración radiográfica no hallamos nada. El tratamiento de urgencia fue: apertura cameral de dicho premolar y colocación de un medicamente en su interior (Cresophene, Septodont) tapado provisionalmente con un cemento (Cavit, Espe). La odontalgia desapareció y posteriormente se planificó hacer una endodoncia y colocación de una corona metal-porcelana de protección. Remitido por: Dr. José Lizardo Ramón Vera Calle 25 no 1g-89, Reinaldo Matiz, Bogotá Colombia. e-mail: jolira01@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3962", "end": "3981", "word": "hascasotil@yahoo.es"}, {"entity": "PHONE", "start": "3935", "end": "3947", "word": "93 416 97 00"}, {"entity": "LOC", "start": "3918", "end": "3927", "word": "Barcelona"}, {"entity": "LOC", "start": "3912", "end": "3917", "word": "08025"}, {"entity": "LOC", "start": "3893", "end": "3910", "word": "Cartagena 340-350"}, {"entity": "ORG", "start": "3874", "end": "3891", "word": "Fundaci\u00f3 Puigvert"}, {"entity": "PER", "start": "3834", "end": "3851", "word": "Hellen Ascaso Til"}, {"entity": "AGE", "start": "386", "end": "393", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "377", "end": "382", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "PER", "start": "320", "end": "337", "word": "Hellen Ascaso Til"}, {"entity": "ID", "start": "345", "end": "356", "word": "08 08 57910"}, {"entity": "DAT", "start": "272", "end": "282", "word": "30/06/2013"}, {"entity": "SEX", "start": "251", "end": "252", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "237", "end": "244", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "223", "end": "229", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "205", "end": "215", "word": "26/01/1946"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "161", "word": "08326"}, {"entity": "LOC", "start": "141", "end": "150", "word": "Barcelona"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "117", "word": "Paseo M"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "26 07896278 19"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "0781235"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "61", "word": "Hernando Diez"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Miguel"}, {"entity": "PER", "start": "528", "end": "534", "word": "Miguel"}]
Datos del paciente. Nombre: Miguel. Apellidos: Hernando Diez. NHC: 0781235. NASS: 26 07896278 19. Domicilio: Paseo M. Localidad/ Provincia: Barcelona. CP: 08326. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 26/01/1946. País: España. Edad: 67 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 30/06/2013. Servicio: Medicina Interna. Médico: Hellen Ascaso Til NºCol: 08 08 57910. Motivo de ingreso: Varón de 67 años de edad que ingresa en el servicio de medicina interna por síndrome constitucional, anemia y masa en flanco derecho. Historia Actual: Miguel presenta anorexia, astenia, y pérdida de 12 kilogramos de peso en 4 meses. Veinte días previos al ingreso, se inicia un dolor súbito en flanco y fosa renal derecha. La anamnesis urológica es normal. Antecedentes: Como antecedentes personales de interés, destacan: accidente cerebro vascular en territorio de la cerebral media, secundaria a fibrilación auricular a los 64 años; enfermedad pulmonar obstructiva crónica; tratamiento habitual con dicumarínicos orales y amiodarona. Exploración física: En la exploración física se palpa en hemiabdomen derecho, masa dolorosa. Resto de la exploración anodina. Ppruebas complementarias: En el estudio analítico, destaca anemia normocítica y normocrómica (hemoglobina 10, 6), y prolongación de la VSG; el estudio bioquímico, urinario y de marcadores tumorales normal. La ecografía abdominal objetiva, masa renal derecha con patrón ultrasonográfico mixto de 17 x 13 centímetros de diámetro, con un área extraparenquimatosa compatible con hematoma. La tomografía axial computerizada de cuerpo completo (T.A.C.) evidenció masa mixta de predominio sólido en polo superior de riñón derecho, con probable infiltración del músculo psoas; no se objetivó adenopatías, ni trombosis vascular. Previo a la cirugía, y dado el gran tamaño de la masa tumoral se procede a la arteriografía, embolizando selectivamente, mediante colis, la arteria renal. Tres días después se realiza nefrectomía radical por vía anterior, apreciándose gran masa tumoral dependiente del riñón derecho, que no afecta al músculo psoas. Evolución: Histológicamente, a nivel macroscópico se objetiva masa tumoral de 10 centímetros de diámetro que afecta grasa perirrenal sin afectación de los sistemas excretor ni venoso. Microscópicamente es un tumor maligno fusocelular renal muy indiferenciado, tipo sarcomatoide grado 4 de Fuhrman, con infiltración perirrenal pero sin existir afectación de los sistemas excretor y venoso; pT3 G3 N0 M0. Tras la cirugía el paciente evoluciona favorablemente siendo dado de alta al décimo día post-operatorio. En la primera revisión, a los seis meses de la intervención, en la TAC de control, se evidencian dos masas quísticas heterogéneas en espacio retroperitoneal; la primera adyacente al músculo psoas de unos 12 centímetros de diámetro, con probable infiltración hepática y de colon ascendente; la segunda de 10 centímetros adyacente al músculo psoas. Se realiza punción aspiración por aguja fina (P.A.A.F.) ecodirigida siendo el resultado de metástasis de carcinoma renal. La gammagrafía ósea de cuerpo completo no evidenció lesiones metastásicas. A las 72 horas de la P.A.A.F. el paciente presenta mareo, distensión abdominal y anemia, realizándose analítica apreciándose la pérdida de 5 gr/dl de hemoglobina respecto al alta. La TAC en ese momento evidenció gran masa retroperitoneal, con intenso componente hemorrágico. Se realiza laparotomía exploradora, evacuando hematoma retroperitoneal, y realizando exéresis de tumoración quística hemorrágica, adherida al lóbulo caudado del hígado, que en la biopsia intraoperatoria se informa como tumoración maligna fusocelular de alto grado, parcialmente quística, compatible con recidiva de tumor renal, la evolución post-operatoria el paciente presenta nuevo hematoma retroperitoneal. Remitido por: Dra. Hellen Ascaso Til Servicio de Urología. Fundació Puigvert. Cartagena 340-350. 08025 Barcelona. Tel.: 93 416 97 00 E-mail autor: hascasotil@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "3881", "end": "3887", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "3875", "end": "3880", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "3846", "end": "3873", "word": "Paseo de la Castellana, 261"}, {"entity": "ORG", "start": "3816", "end": "3845", "word": "Hospital universitario La Paz"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3788", "end": "3814", "word": "victor_diniz_b@hotmail.com"}, {"entity": "DAT", "start": "1391", "end": "1395", "word": "1964"}, {"entity": "ID", "start": "312", "end": "323", "word": "28 28 54798"}, {"entity": "PER", "start": "3746", "end": "3779", "word": "Victor Diniz Borborema dos Santos"}, {"entity": "PER", "start": "271", "end": "304", "word": "Victor Diniz Borborema dos Santos"}, {"entity": "SEX", "start": "230", "end": "231", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "354", "end": "361", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "216", "end": "223", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "251", "end": "261", "word": "03/04/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "184", "end": "194", "word": "20/02/2002"}, {"entity": "LOC", "start": "202", "end": "208", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "135", "end": "140", "word": "28005"}, {"entity": "LOC", "start": "123", "end": "129", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "67", "end": "99", "word": "Calle marquez Ramirez 23, Bajo 2"}, {"entity": "ID", "start": "47", "end": "54", "word": "7569545"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "40", "word": "Velez Padilla"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "14", "word": "Hector"}]
Nombre: Hector. Apellidos: Velez Padilla. NHC: 7569545. Domicilio: Calle marquez Ramirez 23, Bajo 2. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28005. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 20/02/2002. País: España. Edad: 16 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 03/04/2018. Médico: Victor Diniz Borborema dos Santos NºCol: 28 28 54798. Historia Actual: Paciente de 16 años, se presentó con queja principal de dificultad de fonación. En la recolección de datos durante la anamnesis, fue revelado también que, al nacimiento, el paciente tenía un defecto en la pared abdominal que fue corregido posteriormente. Todos esos hallazgos contribuyeron para la formación del diagnóstico del síndrome de Beckwith-Wiedmann. Exploración física: Durante el examen físico, se observó que el paciente presentaba elevada estatura, patrón facial III, con severa hipoplasia maxilar, apiñamientos dentarios, relación de clase III de Angle, mordida abierta anterior, úvula bífida y una macroglosia. Resumen de pruebas complementarias: El paciente fue incorporado al tratamiento ortoquirúrgico, siendo observados problemas de deglución, fonación y dificultades respiratorias, con fuerte correlación con la macroglosia. Por consiguiente, se planeó para ese caso un procedimiento quirúrgico de glosectomía parcial, anterior al procedimiento de cirugía ortognática. La técnica utilizada fue la propuesta por Obwegeser et al. (1964)10, en la que se realizó una resección del segmento central y del ápice de la lengua, con lo que se consiguió la disminución de sus dimensiones en el sentido anteroposterior y transversal, para que los problemas relacionados con el habla fuesen atenuados. Para el adecuado control del sangrado transoperatorio y facilidad de ejecución, la cirugía se realizó bajo anestesia general con intubación orotraqueal, debido a la presencia de hipertrofía de los cornetes nasales que impidió el pasaje de la sonda nasotraqueal. Para la realización de las incisiones, fueron establecidos puntos de reparo con hilo de algodón 2.0 en las extremidades laterales y anteriores de la lengua y fue utilizada una pinza de aprehensión de tejido del tipo Allis para auxiliar en la disección. Después de la estabilización, fueron realizadas la demarcación de la incisión con azul de metileno y las infiltraciones de anestésico local (lidocaína 2% con epinefrina 1:200.000). La remoción del segmento demarcado se ejecutó con un disector quirúrgico eléctrico (aguja colrado, Stryker Corporation®) en el sentido ápice-base, preservando los bordes laterales y minimizando el riesgo de lesiones en las ramas del nervio lingual. El segmento fue removido y se efectuó una hemostasia cuidadosa para minimizar los riesgos de hematoma lingual y el sangrado postoperatorio. Después del control de sangrado, los segmentos fueron aproximados con hilo reabsorbible (Vicryl 3.0-ETHICON) de la porción más profunda para la superficial de forma minuciosa en el sentido base-ápice. Evolución y comentarios: En el postoperatorio inmediato fue ya posible verificar la disminución anterior y transversal de la lengua sin compromiso de la vía aérea, y sin que ocurriera ninguna complicación de naturaleza hemorrágica o infecciosa. A los 10 días del postoperatorio, el paciente empezó el tratamiento fonoaudiológico para ayudar el retorno de la motilidad de la lengua y de la fonación. Actualmente, el paciente se encuentra con 3 años de postoperatorio y una disminución considerable del tamaño de la lengua en el sentido transversal y longitudinal, sin relato de pérdida sensitiva o gustativa de la región. Está siguiendo un tratamiento fonoaudilógico y ortodóncico con el propósito de realizar un procedimiento quirúrgico para la corrección de la discrepancia maxilomandibular. Remitido por: Victor Diniz Borborema dos Santos. Email. victor_diniz_b@hotmail.com. Hospital universitario La Paz Paseo de la Castellana, 261, 28046 Madrid
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1885", "end": "1905", "word": "mheras@hgse.sacyl.es"}, {"entity": "ORG", "start": "1857", "end": "1884", "word": "Hospital General de Segovia"}, {"entity": "SEX", "start": "382", "end": "387", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "352", "end": "363", "word": "40 40 77263"}, {"entity": "PER", "start": "1812", "end": "1831", "word": "Manuel Heras Benito"}, {"entity": "PER", "start": "324", "end": "343", "word": "Manuel Heras Benito"}, {"entity": "ID", "start": "307", "end": "314", "word": "2334545"}, {"entity": "AGE", "start": "391", "end": "398", "word": "83 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "230", "end": "237", "word": "83 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "216", "end": "222", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "263", "end": "273", "word": "15/09/2013"}, {"entity": "DAT", "start": "198", "end": "208", "word": "23/08/1930"}, {"entity": "LOC", "start": "149", "end": "154", "word": "40001"}, {"entity": "LOC", "start": "136", "end": "143", "word": "Segovia"}, {"entity": "LOC", "start": "91", "end": "112", "word": "Calle Daoiz, 7 Bajo B"}, {"entity": "ID", "start": "64", "end": "78", "word": "78 91574785 04"}, {"entity": "ID", "start": "49", "end": "56", "word": "8752632"}, {"entity": "PER", "start": "26", "end": "42", "word": "Ca\u00f1izares Molina"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "13", "word": "Luc\u00eda"}]
Nombre: Lucía. Apellidos: Cañizares Molina. NHC: 8752632. NASS: 78 91574785 04. Domicilio: Calle Daoiz, 7 Bajo B. Localidad/ Provincia: Segovia. CP: 40001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 23/08/1930. País: España. Edad: 83 años Sexo:. Fecha de Ingreso: 15/09/2013. Servicio: Nefrologia. Episodio: 2334545. Médico: Manuel Heras Benito NºCol: 40 40 77263. Informe Clínico: Mujer de 83 años de edad con antecedentes de diabetes mellitus no insulinodependiente, hipertensión arterial, dislipemia y fibrilación auricular crónica que consulta por un cuadro de dolor abdominal progresivo y síndrome constitucional de un mes de evolución. En la exploración física se encontraba afebril y hemodinámicamente estable, con el abdomen globuloso, blando, depresible, doloroso a la palpación con una tumoración en flanco izquierdo. La analítica presentaba una hemoglobina de 9,3 g/dl, leucocitos 11.300 /mm3, urea 109 mg/dl, creatinina 1 mg/dl, bilirrubina total 2.6, fosfatasa alcalina 139 U/l, con el resto de función hepática normal. La tomografía computerizada (TC) abdominal halló una masa de 20 x 20 x 15 centímetros de densidad heterogénea que produce un desplazamiento de los vasos renales y sistema pielocalicial sin llegar a condicionar una uropatía obstructiva ni afectación metastásica. La cirugía conllevó una nefrectomía radical izquierda con exéresis completa de la masa. La paciente falleció al mes de la cirugía por un cuadro de edema agudo de pulmón. La anatomía patológica mostró una tumoración de 3,5 kilogramos de aspecto mucoide con áreas de hemorragia que afectan al 30%, y en su centro la pieza de nefrectomía rechazada pero sin infiltración del parénquima, compatible con un liposarcoma mixto (desdiferenciado y mixoide), con un índice mitótico de 2/10 campos de gran aumento. Remitido por: Manuel Heras Benito, Servicio de Nefrología, Hospital General de Segovia mheras@hgse.sacyl.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3274", "end": "3294", "word": "nachohr1@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "3260", "end": "3266", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "3252", "end": "3258", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "3246", "end": "3251", "word": "28041"}, {"entity": "LOC", "start": "3222", "end": "3244", "word": "Avenida de C\u00f3rdoba s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "3184", "end": "3220", "word": "Hospital Universitario 12 de octubre"}, {"entity": "PER", "start": "3162", "end": "3182", "word": "Ignacio Heras Rinc\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "1264", "end": "1268", "word": "2014"}, {"entity": "DAT", "start": "682", "end": "686", "word": "2014"}, {"entity": "DAT", "start": "542", "end": "546", "word": "2012"}, {"entity": "ID", "start": "383", "end": "394", "word": "13-87-71356"}, {"entity": "PER", "start": "347", "end": "367", "word": "Ignacio Heras Rinc\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "300", "end": "310", "word": "27/03/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "279", "end": "280", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "270", "end": "272", "word": "58"}, {"entity": "LOC", "start": "256", "end": "262", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "238", "end": "248", "word": "12-03-1960"}, {"entity": "ID", "start": "188", "end": "194", "word": "456125"}, {"entity": "LOC", "start": "169", "end": "174", "word": "28029"}, {"entity": "LOC", "start": "158", "end": "164", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "150", "end": "156", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "95", "end": "126", "word": "calle monforte de lemos 129, 8C"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "82", "word": "55-55012378-99"}, {"entity": "ID", "start": "54", "end": "60", "word": "456125"}, {"entity": "PER", "start": "30", "end": "41", "word": "Castro Cruz"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "16", "word": "Gonzalo"}, {"entity": "PER", "start": "881", "end": "894", "word": "primo materno"}, {"entity": "PER", "start": "931", "end": "944", "word": "prima materna"}]
Nombre: Gonzalo . Apellidos: Castro Cruz . CIPA: nhc-456125. NASS: 55-55012378-99. Domicilio: calle monforte de lemos 129, 8C. Localidad/ Provincia: Madrid, Madrid. CP:28029. NHC: 456125. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 12-03-1960. País: España. Edad: 58 Sexo: H. Fecha de Ingreso: 27/03/2017. Especialidad: Neurología . Médico: Ignacio Heras Rincón NºCol: 13-87-71356. Motivo de ingreso: parestesias en ambas extremidades inferiores (EEII) y temblores en manos. Antecedentes: hipertensión arterial diagnosticada en 2012, en tratamiento farmacológico, cardiopatía isquémica por enfermedad coronaria con angioplastia transluminal de la coronaria derecha en 2014 (desde entonces asintomático, pruebas de esfuerzo posteriores negativas), dislipemia tipo II. Intervenido de criptorquídia bilateral y amigdalectomizado en juventud. Antecedentes familiares: un primo materno con agenesia renal unilateral y una prima materna con trasplante por insuficiencia renal. Historia Actual: El paciente riñón izquierdo trasplantado ingresa por parestesias en ambas extremidades inferiores (EEII) y temblores en mano. Ademas sufre de una IRC progresiva secundaria a glomerulonefritis tipo IgA con esclerosis focal y segmentaria asociada diagnosticada en 2014.El trasplante renal cursó sin incidencias (riñón izquierdo en fosa ilíaca derecha con 2 arterias en parche único y vena que se abocan a ilíacas externas), con función eficaz inmediata del injerto, sin rechazo agudo y niveles elevados de ciclosporina sin toxicidad clínica aparente. El paciente recibe tratamiento con ciclosporina 8mg/Kg, micofenolato mofetilo 2gr/día, y prednisona 1mg/Kg, disminuyendo progresivamente las cifras en controles posteriores, a los 2 años del trasplante, el paciente refiere por primera vez sensación de inestabilidad a la marcha y temblores en las manos que aumentan progresivamente iniciándose estudio por Servicio de neurología. Exploración física y pruebas complementarias: A la exploración física no se observa déficit motor pero sí disminución de la sensibilidad vibratoria en ambas EEII, reflejos osteotendinosos (ROT) vivos y reflejo cutaneoplantar (RCP) en extensión. La resonancia magnética nuclear (RMN) no mostró lesiones a nivel cerebral o espinal, el análisis del líquido cefalorraquídeo (LCR) mostró pleocitosis linfocitaria sin bandas oligoclonales, los potenciales evocados resultaron alterados a nivel tibial y fueron los test serológicos, ELISA, y la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) los que fueron positivos para HTLV-I en LCR y sangre en el primer caso y en sangre la PCR. Se demostró una alta carga viral. Evolución y comentarios: En estos momentos el paciente es dependiente para funciones básicas de la vida diaria como aseo, deambulación (se desplaza en silla de ruedas), alimentación (no es capaz de sostener una cuchara) Diagnóstico Principal: paraparesia espástica tropical (TSP) Tratamiento: Ha rechazado tratamiento con Interferón por la posibilidad de rechazo del trasplante.Desde punto vista de la función renal, en todo momento se ha mantenido correcta con niveles de creatinina oscilantes entre 1-1-2. Remitido por: Dr. Ignacio Heras Rincón. Hospital Universitario 12 de octubre. Avenida de Córdoba s/n, 28041 Madrid, España Email: nachohr1@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "DAT", "start": "817", "end": "825", "word": "a\u00f1o 2000"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2840", "end": "2860", "word": "psanmiguel@posiva.es"}, {"entity": "LOC", "start": "2820", "end": "2830", "word": "Pontevedra"}, {"entity": "LOC", "start": "2814", "end": "2818", "word": "Vigo"}, {"entity": "LOC", "start": "2808", "end": "2813", "word": "36211"}, {"entity": "LOC", "start": "2793", "end": "2805", "word": "Salamanca, 5"}, {"entity": "ORG", "start": "2777", "end": "2792", "word": "Hospital POVISA"}, {"entity": "PER", "start": "2720", "end": "2743", "word": "Paula San Miguel Fraile"}, {"entity": "DAT", "start": "928", "end": "941", "word": "Enero de 2005"}, {"entity": "DAT", "start": "828", "end": "832", "word": "2004"}, {"entity": "ID", "start": "318", "end": "329", "word": "36 36 46416"}, {"entity": "PER", "start": "287", "end": "310", "word": "Paula San Miguel Fraile"}, {"entity": "DAT", "start": "268", "end": "278", "word": "21/04/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "242", "end": "248", "word": "Hombre"}, {"entity": "AGE", "start": "227", "end": "234", "word": "77 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "213", "end": "219", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "195", "end": "205", "word": "13/01/1941"}, {"entity": "ID", "start": "145", "end": "151", "word": "795641"}, {"entity": "LOC", "start": "133", "end": "138", "word": "36211"}, {"entity": "LOC", "start": "124", "end": "128", "word": "Vigo"}, {"entity": "LOC", "start": "75", "end": "100", "word": "R\u00faa do Pintor Colmeiro, 7"}, {"entity": "ID", "start": "48", "end": "62", "word": "78 94466577 98"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "40", "word": "Rianxo Abad"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Marcos"}]
Nombre: Marcos . Apellidos: Rianxo Abad. NASS: 78 94466577 98. Domicilio: Rúa do Pintor Colmeiro, 7. Localidad/ Provincia: Vigo. CP:36211. NHC: 795641. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/01/1941. País: España. Edad: 77 años Sexo: Hombre. Fecha de Ingreso: 21/04/2018. Médico:Paula San Miguel Fraile NºCol:36 36 46416. Antecedentes: exfumador de 60 cigarrillos/día, con antecedentes de:. - Infarto de miocardio. - Cirugía de aneurisma abdominal infrarrenal. - Litiasis renal derecha. - Hipertensión arterial. Historia Actual: El paciente se presenta en consulta por presentar hematuria macroscópica monosintomática. Se le diagnosticó de carcinoma transicional de vejiga mostrando muy focalmente áreas micropapilares (G3-pT1) y áreas de carcinoma in situ. Posteriormente presentó recidiva tumoral en el año 2000 y 2004 diagnosticadas de carcinoma in situ y fueron tratados con quimioterapia intravesical (BCG). En Enero de 2005 acude a nuestro hospital por presentar una tumoración en pared abdominal, a nivel de fosa ilíaca derecha, motivo por el que se realiza un TAC (Tomografía axial computerizada) abdominal que objetiva masa sólida de 7 x 6 cms en la musculatura de pared abdominal anterior derecha. Se le realizó laparotomía con resección en bloque de pared abdominal. En el servicio de Anatomía Patológica se recibió un fragmento irregular que pesaba 180 g y media 9 x 9 x7 cm. A los cortes seriados se identificó una lesión nodular blanquecina y firme que media 6 x 6 x 5 cm y no contactaba con borde de resección aunque focalmente estaba próximo. El estudio anatomopatológico mostró un carcinoma pobremente diferenciado de alto grado histológico que frecuentemente mostraba un patrón micropapilar y con frecuente permeación de vasos linfáticos lo que sugería el origen metástasico del mismo. Se realizó estudio con técnicas de immunohistoquímica mostrando positividad para queratina (AE1-AE3) y citoqueratina (CK) 7 y negatividad para CK20, TTF-1, N-Cam, Cromogranina y Sinaptofisina. El diagnóstico final fue de metástasis en pared abdominal por un carcinoma micropapilar de vejiga. Posteriormente se le realiza PET (Tomografía por emisión de positrones) observándose en hemipelvis derecha, en el trayecto de la ilíaca, un depósito focal hipermetabólico compatible con metástasis ganglionar, hallazgo que fue confirmado en posterior TAC abdominopélvico. Sin embargo, no se detectó recidiva en vejiga y las citologías de orina fueron negativas. Se le administraron 4 ciclos de quimioterapia según protocolo Carboplatino-Gemcitabina objetivándose en la revisión respuesta completa. Evolución: El paciente está vivo y libre de enfermedad a los 12 meses del diagnóstico inicial. Remitido por: Dra Paula San Miguel Fraile Servicio de Anatomía Patológica. Hospital POVISA Salamanca, 5 - 36211 Vigo (Pontevedra) E-mail: psanmiguel@posiva.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ID", "start": "65", "end": "79", "word": "78 45412245 45"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2248", "end": "2284", "word": "miguelangelfernandezvaquero@yahoo.es"}, {"entity": "PER", "start": "2197", "end": "2227", "word": "Miguel \u00c1ngel Fern\u00e1ndez Vaquero"}, {"entity": "AGE", "start": "395", "end": "402", "word": "45 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "386", "end": "391", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "332", "end": "343", "word": "02 19 45632"}, {"entity": "PER", "start": "295", "end": "325", "word": "Miguel \u00c1ngel Fern\u00e1ndez Vaquero"}, {"entity": "DAT", "start": "275", "end": "285", "word": "31/10/2016"}, {"entity": "SEX", "start": "254", "end": "255", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "243", "end": "247", "word": "45 A"}, {"entity": "LOC", "start": "229", "end": "235", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "211", "end": "221", "word": "12/09/1971"}, {"entity": "LOC", "start": "161", "end": "166", "word": "19002"}, {"entity": "LOC", "start": "144", "end": "155", "word": "Guadalajara"}, {"entity": "LOC", "start": "92", "end": "119", "word": "Calle Donante de Sangre, 19"}, {"entity": "ID", "start": "49", "end": "56", "word": "9865327"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "42", "word": "Herrera Andrade"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "14", "word": "David"}]
Nombre: David. Apellidos: Herrera Andrade. NHC: 9865327 . NASS: 78 45412245 45. Domicilio: Calle Donante de Sangre, 19 . Localidad/ Provincia: Guadalajara. CP: 19002 . Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 12/09/1971. País: España. Edad: 45 A Sexo: H. Fecha de Ingreso: 31/10/2016. Médico: Miguel Ángel Fernández Vaquero NºCol:02 19 45632. Historia Actual: Se trata de un paciente varón de 45 años de edad, con antecedentes de tabaquismo e hipercolesterolemia, que sufre una enfermedad coronaria aguda grave y que es intervenido de cuádruple bypass aortocoronario con circulación extra-corpórea. La ecocardiografía transesofágica mostró fracción de eyección del 8-10%. El paciente fue intubado y mantenido con ventilación mecánica 9 días en la unidad de cuidados intensivos (UCI). Tras su extubación, comienza con aumento de la frecuencia respiratoria, valores reducidos de saturación de oxígeno de oxihemoglobina, por lo que se procede a reintubación y reconexión al ventilador mecánico, que se mantienen hasta el duodécimo día en que se puede retirarlos de forma definitiva. Estabilizado el cuadro pasa a cardiología. Al octavo día de estar en planta comienza con disnea, estridor, intenso trabajo respiratorio y taquipnea, por lo que es trasladado nuevamente a la UCI. Ante los síntomas de obstruccion de la vía aérea superior, se realiza fibrobroncoscopia urgente que objetiva estenosis traqueal compleja. Se realiza tomografía computarizada (TC) cervical que muestra estenosis traqueal en extremo proximal del 66% a 2 cm, aproximadamente, de la glotis con fibrosis peritraqueal y luz de 5 mm. Se decide realizar broncoscopia rígida para colocar una prótesis traqueal. La broncoscopia rígida se combina con laserterapia con láser Nd-YAG sobre la lesión y posterior resección mecánica con broncoscopio rígido. Tras la recanalización traqueal se coloca una prótesis de silicona (Dumon 14/40), que queda correctamente anclada y permeable con el extremo proximal a unos 2,5 cm de las cuerdas, y el extremo distal, a unos 7 cm de la carina. En la revisión efectuada a los 7 días, la prótesis continúa totalmente permeable y se ha resuelto definitivamente el cuadro respiratorio. Remitido por: Miguel Ángel Fernández Vaquero Correo electrónico: miguelangelfernandezvaquero@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ID", "start": "325", "end": "336", "word": "07 07 84265"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3145", "end": "3161", "word": "rfarmacia@hsd.es"}, {"entity": "LOC", "start": "3127", "end": "3135", "word": "Baleares"}, {"entity": "LOC", "start": "3108", "end": "3125", "word": "Palma de Mallorca"}, {"entity": "LOC", "start": "3102", "end": "3107", "word": "07014"}, {"entity": "LOC", "start": "3085", "end": "3101", "word": "Andrea Doria, 55"}, {"entity": "ORG", "start": "3051", "end": "3084", "word": "Hospital Universitario Son Dureta"}, {"entity": "PER", "start": "3013", "end": "3029", "word": "Mar Cresp\u00ed Monjo"}, {"entity": "DAT", "start": "2979", "end": "2992", "word": "abril de 2003"}, {"entity": "DAT", "start": "2186", "end": "2199", "word": "marzo de 2003"}, {"entity": "DAT", "start": "464", "end": "481", "word": "noviembre de 2001"}, {"entity": "ORG", "start": "514", "end": "533", "word": "Hospital Son Dureta"}, {"entity": "AGE", "start": "380", "end": "387", "word": "54 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "371", "end": "376", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "PER", "start": "301", "end": "317", "word": "Mar Cresp\u00ed Monjo"}, {"entity": "DAT", "start": "281", "end": "291", "word": "11/03/2003"}, {"entity": "SEX", "start": "260", "end": "261", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "246", "end": "253", "word": "54 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "232", "end": "238", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "214", "end": "224", "word": "28/05/1948"}, {"entity": "LOC", "start": "165", "end": "170", "word": "07004"}, {"entity": "LOC", "start": "142", "end": "159", "word": "Palma de Mallorca"}, {"entity": "LOC", "start": "89", "end": "118", "word": "Carrer de Joan Alcover, 33 1H"}, {"entity": "ID", "start": "62", "end": "76", "word": "28 76426578 78"}, {"entity": "ID", "start": "47", "end": "55", "word": "71375421"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "40", "word": "Ramos Rubio"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "16", "word": "Enrique"}]
Nombre: Enrique. Apellidos: Ramos Rubio. NHC: 71375421. NASS:28 76426578 78. Domicilio: Carrer de Joan Alcover, 33 1H. Localidad/ Provincia: Palma de Mallorca. CP: 07004. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 28/05/1948. País: España. Edad: 54 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 11/03/2003. Médico: Mar Crespí Monjo NºCol:07 07 84265. Historia Actual: El paciente, un varón de 54 años sin alergias conocidas diagnosticado de adenocarcinoma gástrico, ingresa en noviembre de 2001 en el Servicio de Digestivo del Hospital Son Dureta donde se le practica una gastrectomía subtotal con reconstrucción del tránsito mediante gastroyeyunostomía Billroth II. Cinco días después de la intervención quirúrgica la situación clínica del paciente requiere la prescripción de nutrición artificial, iniciándose la administración de NPT por vía central. El preparado administrado es Kabimix® (ver composición detallada en tabla I), una dieta de 2.553 kilocalorías suplementada en el Servicio de Farmacia con un preparado multivitamínico (PMV) (Cernevit®) y oligoelementos (Addamel®) en régimen de días alternos. A las 48 horas de la instauración de la alimentación parenteral, se decide cambiar el tipo de dieta, a fin de administrar una fórmula más ajustada a los requerimientos nutricionales del paciente por lo que el paciente recibe la fórmula Kabiven® suplementada con los mismos PMV y oligoelementos en días alternos empezando por las vitaminas. A las 24 horas del inicio de la infusión de esta dieta, el paciente presenta una importante erupción cutánea pruriginosa diseminada que requiere la administración de dexclorfeniramina oral. Complicaciones mecánicas causan la pérdida de la vía central decidiéndose la retirada de la NPT e iniciándose la tolerancia oral. Al octavo día de la intervención quirúrgica el paciente refiere dolor abdominal intenso que obliga a una laparotomía exploratoria detectándose un absceso con colección biliar. Se reinicia la NPT administrando la dieta Kabiven® suplementada con el PMV citado. A las pocas horas del inicio de la infusión se produce un nuevo episodio de erupción cutánea pruriginosa diseminada que conlleva la suspensión definitiva de la NPT. En marzo de 2003 el paciente acude al servicio de urgencias del citado hospital por fiebre y dolor abdominal, siendo diagnosticado de colangitis e ingresado a cargo del Servicio de Digestivo. Junto al tratamiento antibiótico y analgésico se indica dieta absoluta y, debido al antecedente de hipersensibilidad, se evita la prescripción de NPT, administrándose una solución de aminoácidos y glucosa (Aminoven®, tabla III), sin que se observe eritema o el paciente refiera prurito. A las 48 horas se añade emulsión lipídica (Intralipid® 10%, tabla III) por vía central sin ninguna complicación. Se decide en esta ocasión no administrar al paciente el PMV ni los oligoelementos. Tras varios días de ingreso, se objetiva progresión del proceso neoformativo gástrico siendo el paciente dado de alta en abril de 2003. Remitido por: Dra. Mar Crespí Monjo Servicio de Farmacia Hospital Universitario Son Dureta Andrea Doria, 55 07014 Palma de Mallorca (Baleares) E-mail: rfarmacia@hsd.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1957", "end": "1981", "word": "leonorbarroso@netcabo.pt"}, {"entity": "DAT", "start": "1028", "end": "1032", "word": "1938"}, {"entity": "ID", "start": "378", "end": "389", "word": "28 28 29083"}, {"entity": "PER", "start": "1928", "end": "1948", "word": "Leonor Barroso Saenz"}, {"entity": "PER", "start": "348", "end": "368", "word": "Leonor Barroso Saenz"}, {"entity": "SEX", "start": "422", "end": "427", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "279", "end": "280", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "431", "end": "438", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "265", "end": "272", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "300", "end": "310", "word": "06/08/1993"}, {"entity": "DAT", "start": "219", "end": "229", "word": "02/05/1920"}, {"entity": "LOC", "start": "251", "end": "257", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "170", "end": "175", "word": "28039"}, {"entity": "LOC", "start": "158", "end": "164", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "106", "end": "134", "word": "Calle Arzobispo Morcillo, 16"}, {"entity": "ID", "start": "79", "end": "93", "word": "38 65974897 56"}, {"entity": "ID", "start": "64", "end": "71", "word": "7896350"}, {"entity": "PER", "start": "45", "end": "57", "word": "Perez Loyola"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "32", "word": "Juan"}]
Datos del paciente. Nombre: Juan. Apellidos: Perez Loyola. NHC: 7896350. NASS: 38 65974897 56. Domicilio: Calle Arzobispo Morcillo, 16. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28039. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 02/05/1920. País de nacimiento: España. Edad: 73 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 06/08/1993. Servicio: Medicina Interna. Médico: Leonor Barroso Saenz NºCol: 28 28 29083 . Informe clínico del paciente: varón de 73 años ingresó en el servicio de medicina interna con el diagnóstico provisional de metástasis ósea de tumor primario desconocido. Había perdido 15 kg en 18 meses y manifestaba anorexia, estreñimiento, dolor del muslo izquierdo y elevación de las concentraciones sanguíneas de calcio, bilirrubina y las fosfatasas ácida y alcalina. La gammagrafía ósea demostró zonas múltiples de mayor captación y osteoartropatía hipertrófica, sugiriendo enfermedad metastásica. La historia personal del paciente no ofrecía nada reseñable, salvo haber sido intervenido por un tumor maxilar a la edad de 18 años (1938). No estaba disponible el diagnóstico histológico de este tumor. Durante el ingreso, se encontraron niveles elevados de parathormona urinaria y de calcio sanguíneo. La ecografía cervical demostró aumento del tamaño de la glándula paratiroidea inferior derecha. El paciente se sometió a hemitiroidectomía derecha con excisión de la paratiroides agrandada y la glándula ipsilateral; se normalizó inmediatamente la calcemia. El estudio histopatológico demostró carcinoma infiltrante de la paratiroides inferior e hiperplasia de la paratiroides superior. Dos años más tarde, se presentó de nuevo dolor óseo y estreñimiento con niveles elevados de calcio y de parathormona en sangre. En una nueva intervención, se hizo una hemitiroidectomía, paratiroidectomía izquierda y timectomía. Se normalizó la calcemia pero el paciente murió dos años más tarde por causas no relacionadas. Responsable clínico: Leonor Barroso Saenz. Email: leonorbarroso@netcabo.pt
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2129", "end": "2153", "word": "toba_gallego@hotmail.com"}, {"entity": "ID", "start": "346", "end": "357", "word": "28 28 54124"}, {"entity": "PER", "start": "2085", "end": "2108", "word": "Crist\u00f3bal Gallego Mu\u00f1oz"}, {"entity": "PER", "start": "314", "end": "337", "word": "Crist\u00f3bal Gallego Mu\u00f1oz"}, {"entity": "SEX", "start": "376", "end": "381", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "245", "end": "246", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "385", "end": "392", "word": "27 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "231", "end": "238", "word": "27 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "217", "end": "223", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "266", "end": "276", "word": "24/05/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "199", "end": "209", "word": "03/01/1991"}, {"entity": "LOC", "start": "150", "end": "155", "word": "28029"}, {"entity": "LOC", "start": "138", "end": "144", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "88", "end": "114", "word": "Calle fuente el saz 16, 7D"}, {"entity": "ID", "start": "61", "end": "75", "word": "34 75350129 86"}, {"entity": "ID", "start": "46", "end": "53", "word": "5789265"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "39", "word": "Mu\u00f1oz Bueno"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Alonso"}]
Nombre: Alonso. Apellidos: Muñoz Bueno. NHC: 5789265. NASS: 34 75350129 86. Domicilio: Calle fuente el saz 16, 7D. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28029. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 03/01/1991. País: España. Edad: 27 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 24/05/2018. Servicio: Medicina Interna. Médico: Cristóbal Gallego Muñoz NºCol: 28 28 54124. Historia Actual: Varón de 27 años de edad que acude a una consulta de Medicina Interna derivado por su médico de atención primaria por: astenia de tres meses de evolución, mareo inespecífico y epigastralgia intermitente de intensidad moderada. Antecedentes: Como antecedentes personales relevantes presenta: rinoconjuntivitis alérgica. Su tratamiento habitual consta de ebastina 10 mg en una única toma diaria durante el periodo de alergia estacional. Exploración física: A la exploración destaca una marcada palidez de piel y mucosas. Resumen de pruebas complementarias:En la analítica destaca hemoglobina de 6,5 g/ dL (13-18 g/dL), volumen corpuscular medio de 125 fl (80-100 fl), leucocitos de 6,000/mL (4,000-10,500/mL), plaquetas de 280.000/mm3 (150.000-400,000/mm3, bilirrubina total de 1,35 mg/dL (0,3-1,2 mg/dL), aspartato aminotransferasa (AST) de 140 UI/L (4-50 UI/L), alanina aminotransferasa (ALT) de 410 UI/L (5-47 UI UI/L), lactato deshidrogenasa (LDH de 4.186 UI/L (140-240 UI/L). Ante esta analítica se solicita un frotis sanguíneo que muestra anisocitosis de tendencia macrocítica, hipersegmentación de neutrófilos y algunos dacriocitos. El estudio del hierro y los niveles de ácido fólico eran normales, con unos niveles de vitamina B12 sérica de 62 pg/mL (180880 pg/mL y homocisteína de 32 μmol (4-15 μmol/L). Los niveles de gastrina se encuentran claramente elevados 539 pg/mL (normal < 100 pg/mL). Evolución y comentarios: Se inicia tratamiento con inyecciones intramusculares de 1.000 μg/ día de vitamina B12 durante los 7 días, posteriormente semanales durante un mes y terapia de mantenimiento con una inyeción al mes. El hemograma se normaliza en la cuarta semana de tratamiento. Remitido por: Dr. Cristóbal Gallego Muñoz Correo electrónico: toba_gallego@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "8115", "end": "8121", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "8106", "end": "8113", "word": "Granada"}, {"entity": "LOC", "start": "8098", "end": "8105", "word": "E-18014"}, {"entity": "LOC", "start": "8062", "end": "8097", "word": "Avenida de las Fuerzas Armadas, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "8018", "end": "8061", "word": "Hospital Universitario Virgen de las Nieves"}, {"entity": "ID", "start": "389", "end": "400", "word": "18 18 57120"}, {"entity": "PER", "start": "7919", "end": "7943", "word": "Juan Ram\u00f3n Delgado P\u00e9rez"}, {"entity": "PER", "start": "357", "end": "381", "word": "Juan Ram\u00f3n Delgado P\u00e9rez"}, {"entity": "ID", "start": "340", "end": "347", "word": "2374864"}, {"entity": "SEX", "start": "276", "end": "277", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "444", "end": "451", "word": "53 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "262", "end": "269", "word": "53 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "248", "end": "254", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "297", "end": "307", "word": "18/12/2013"}, {"entity": "DAT", "start": "216", "end": "226", "word": "21/08/1960"}, {"entity": "LOC", "start": "167", "end": "172", "word": "18027"}, {"entity": "LOC", "start": "154", "end": "161", "word": "Granada"}, {"entity": "LOC", "start": "114", "end": "130", "word": "Avda. Huertos, 2"}, {"entity": "ID", "start": "87", "end": "101", "word": "32 57863473 65"}, {"entity": "ID", "start": "72", "end": "79", "word": "7235651"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "65", "word": "Bustamante Romero"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Ignacio"}]
Datos del paciente. Nombre: Ignacio. Apellidos: Bustamante Romero. NHC: 7235651. NASS: 32 57863473 65. Domicilio: Avda. Huertos, 2. Localidad/ Provincia: Granada. CP: 18027. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/08/1960. País de nacimiento: España. Edad: 53 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 18/12/2013. Servicio: Oncología. Episodio: 2374864. Médico: Juan Ramón Delgado Pérez NºCol: 18 18 57120. Informe clínico del paciente: Paciente de 53 años de edad en el momento del diagnóstico y antecedentes personales de una cesárea, hipertensión arterial y taquicardia en tratamiento con Atenolol, que acude al Servicio de Urgencias por un cuadro de 5 meses de evolución de dolor sordo en flanco izquierdo de carácter progresivo y microhematuria. Se realizan ecografía y posteriormente tomografía axial computerizada (TAC) abdómino-pélvica que evidencian una gran masa sólida de 20x16x13 cm que surge del polo renal izquierdo, sin trombosis venosa asociada. Se observan a su vez adenopatías para-aórticas. Todo ello compatible con tumor renal izquierdo. Ante este hallazgo se realiza estudio de extensión con analítica general en la que se detecta anemia microcítica ferropénica e hiperuricemia leves, una radiografía de tórax que es normal, una gammagrafía ósea en la que se observa una imagen con leve aumento de captación del trazador correspondiente a partes blandas, de morfología redondeada, localizada en hipocondrio y vacío izquierdos rebasando la línea media y 3 focos de hipercaptación del trazador uno en pala iliaca izquierda, el 2º en hemivértebras izquierdas L4 y L5 y el 3º a la altura de hemivértebra derecha L2 que podrían corresponderse con afectación ósea por contigüidad o ser de carácter metastásico y una resonancia magnética abdominal que confirma los hallazgos de la TAC. Con el diagnóstico de presunción de carcinoma de células renales con adenopatías retroperitoneales la paciente es sometida a nefrectomía radical izquierda, extirpación de toda la grasa pararrenal y de la glándula suprarrenal izquierda y linfadenectomía paraaórtica e interaortocava desde la arteria renal hasta 3 cm de la iliaca común. La extirpación de la masa resultó dificultosa por infiltración de mesocolon transverso y cola de páncreas que se liberan quedando respetado el mesocolon. El resultado anatomo-patológico (A.P.) fue de: Tumor renal de colisión (Leiomiosarcoma (21 x15 cm) y Carcinoma renal tipo papilar grado nuclear 3 (7 x 3,5 cm)). El peso de la pieza en su conjunto fue de 2539 gramos.. La tumoración contactaba con el borde quirúrgico en la mayoría de las zonas. El parénquima renal estaba respetado microscópicamente y no se observaba infiltración tumoral. El fragmento ureteral y el hilio renal se encontraban libres de infiltración tumoral. El perfil inmunofenotípico que presentaba el tumor fue el siguiente: Actina, Desmina, S-100, Sinaptofusina y CD 56 y c-kit negativos; Actina de músculo liso positiva en la zona sarcomatosa y cóctel de queratina (E1, E3) positivo en la zona carcinomatosa. A nivel de la cadena para-aórtica se aislaron 16 adenopatías, la mayor de 2,5 cm, presentando metástasis 14 de ellas, 13 del carcinoma y 1 con metástasis mixta (sarcoma+carcinoma). En la cadena interaortocava se aislaron 6 adenopatías, la mayor de 1,4 cm, siendo metástasis del carcinoma 3 de ellas. El lecho mesocólico se encontraba infiltrado por leiomiosarcoma. En el tejido adiposo perisuprarrenal se aislaron 4 adenopatías, 3 de ellas con metástasis del carcinoma y otra con metástasis mixta (carcinoma+sarcoma). La glándula suprarrenal izquierda, la grasa perirrenal y la vesícula no presentaban elementos tumorales. Nos encontramos pues ante un tumor de colisión renal constituído por un cáncer renal tipo papilar estadio IV (pT3-4pN2) según la clasificación TNM y un leiomiosarcoma renal estadio IV (pT2bpN1) según la clasificación de la AJCC no resecado de forma radical y con posibles metástasis óseas por gammagrafía ósea. El postoperatorio cursa sin complicaciones y la paciente es remitida al Servicio de Oncología Médica. Se decide proponer tratamiento complementario con quimioterapia según esquema Ifosfamida 5 g/m2 en infusión contínua de 24h x 1día + Adriamicina 60 mg/m2 x 1 día/21 días frente al componente sarcomatoso del tumor. Previamente se solicita TAC en la que se observa pequeño aumento de partes blandas por detrás de la cola pancreática y lecho renal que podría ser compatible con enfermedad presente. La paciente inicia tratamiento según el esquema previsto 3 semanas después de la cirugía. Recibe un total de 6 ciclos con buena tolerancia clínica. Tras el 4º ciclo se realiza una TAC abdominal que es normal, y al finalizar el 6º ciclo se realiza gammagrafía ósea que no presenta hallazgos patológicos. La paciente pasa a revisiones periódicas y 3 meses más tarde se realiza una radiografía de tórax en la que aparecen imágenes sugerentes de metástasis pulmonares bilaterales que se confirman por TAC en la que se observan múltiples metástasis pulmonares bilaterales milimétricas. Con el fin de filiar el origen de dichas metástasis se consulta con Cirugía Torácica y se decide realizar videotoracoscopia izquierda con toma de biopsias. El diagnóstico A.P. fue de metástasis de Carcinoma pobremente diferenciado con componente epitelial (renal). Ante este diagnóstico 6 meses después de finalizar el primer esquema de quimioterapia se decide iniciar una segunda línea de tratamiento con un esquema de quimioterapia con Gemzitabina y Fluoropirimidinas9 que se ha mostrado útil en el carcinoma renal estadio IV: Gemcitabina 1000 mg/m2 días 1 y 8 + Capecitabina 1000 mg/m2/12h días 1-14/21 días, que la paciente acepta. Se inicia tratamiento con una reducción de dosis del 20% que se mantiene el resto del tratamiento dado el estado general (ECOG: 1-2) de la paciente. Tras el 2º ciclo la paciente sufre como complicación un tromboembolismo pulmonar del que se recupera pero que provoca un retraso de 4 semanas en la administración del 3º ciclo. Tras 6 ciclos de tratamiento que recibe con aceptable tolerancia salvo anemia grado 4 se realiza reevaluación con TAC corporal en la que se evidencia persistencia de las metástasis pulmonares con aparición de metástasis hepáticas, esplénicas y recaída local. Ante esta progresión se propone tratamiento con IL-2 durante 6 semanas (1 semana de inducción con 18 Millones de Unidades (MU) x 5 días y 5 semanas: 9 MU días 1 y 2 y 18 MU días 3 a 5)10. La paciente acepta el tratamiento que recibe con una toxicidad moderada con cuadro constitucional secundario grado 2, anemia grado 3 y emesis grado 1, manteniendo el estado general. Al finalizar el tratamiento se realiza nueva reevaluación con TAC que evidencia progresión de la enfermedad con gran masa en el lecho quirúrgico de 19x10x5cm, que había crecido con respecto a la TAC anterior, y persistencia de las metástasis en el resto de las localizaciones previas. La paciente muestra empeoramiento del estado general con aparición de dolor abdominal y lumbar y en la exploración física se palpa masa epigástrica de 5 cm correspondiente con la masa subyacente. Ante esta nueva progresión se considera que el tumor es resistente a esquemas de quimio o inmunoterapia frente al carcinoma renal y se propone iniciar tratamiento paliativo con Adriamicina liposomial frente al componente sarcomatoso del tumor. La paciente acepta la propuesta y recibe un primer ciclo. Sin embargo a la semana acude a Urgencias por cuadro de shock hipovolémico con acidosis metabólica e insuficiencia renal prerrenal secundario a hiperemesis de 4 días de evolución y anemia grado 4. La paciente se recupera de este episodio pero a la semana comienza con vómitos fecaloideos de probable origen obstructivo por compresión de la masa retroperitoneal, produciéndose deterioro progresivo de la paciente y la paciente fallece por fracaso multiorgánico a los 19 meses del diagnóstico. Responsable clínico: Dr. Juan Ramón Delgado Pérez Jefe de la Unidad de Oncología Médica Hospital de Día de Oncología Médica Hospital Universitario Virgen de las Nieves Avenida de las Fuerzas Armadas, s/n E-18014 Granada (España)
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Datos del paciente. Nombre: David. Apellidos: Gonzalez Acuña. NHC: 8345678. NASS: 38 63456756 09. Domicilio: Calle Jesus Maestro, 19, 2 B. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28015. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 27/11/1987. País de nacimiento: España. Edad: 30 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 03/04/2018. Médico: Maria Teresa Martínez Iturriaga NºCol: 28 28 61852. Informe clínico del paciente: varón de 30 años, sin antecedentes médicoquirúrgicos de interés, que consultó por tumoración latero-cervical izquierda de varios meses de evolución; el paciente refería sudoración nocturna en los últimos meses como único dato destacable de la anamnesis. A la exploración se apreciaba una tumoración de aproximadamente 5x5cm de diámetro medial al tercio inferior del músculo esternocleidomastoideo (ECM) de consistencia elástica, mal definida, no adherida a planos profundos ni a piel, cuyo tamaño no variaba con los cambios posturales, no pulsátil, y con auscultación negativa. Se solicitó una punción guiada por tomografía computerizada (TC) que se informó como celularidad de ganglio lifático con cambios indeterminados no tipificables citologicamente, recomendando estudio serológico viral. En la TC con contraste intravenoso se apreciaba una masa homogénea, de 5x7 cm, sólida, bien delimitada, situada en el espacio vascular cervical izquierdo que comprime la vena yugular interna izquierda, por detrás del ECM, con captación de contraste moderada y con alguna adenopatía adyacente. No llegaba a tener una hipercaptación sugerente de glomus carotídeo. El diagnóstico diferencial radiológico incluía proceso linfoproliferativo, tumor neurógeno o tumor mesenquimal. Bajo anestesia general se realizó una incisión horizontal supraclavicular izquierda y sección del músculo ECM a dicho nivel para obtener una adecuada exposición. Se encontró una tumoración de 5x7 cm de aspecto congestivo, dura con intensa vascularización periférica que dificultaba la disección de la misma; la tumoración presentaba un plano de separación con el espacio vascular. El aspecto clínico en el momento de la cirugía impresionó a los autores de tumoración vascular. En el estudio anatomopatológico de la pieza se comprobó que se trataba de un ganglio linfático con arquitectura conservada y marcado aumento del número de folículos linfoides y positividad para marcadores inmunohistoquímicos (CD20+CD10+, bcl2-). De forma característica los centros germinales presentaban un material hialino, algunos vasos y disposición en capas de cebolla de la corona linfocitaria. El número de células plasmáticas (CD138) estaban en el rango de la normalidad y no muestraban restricción para las cadenas ligeras de las inmunoglobulinas (kappa y lambda). En el estudio molecular no se detectó mediante técnica de PCR la presencia del virus herpes humano tipo 8 (HHV 8). Se realizó TC toraco-abdomino-pélvico que resultó dentro de la normalidad. La analítica completa, estudio inmunológico y serología fueron normales. Estos hallazgos representan la forma localizada de la hiperplasia angiofolicular linfoide o Enfermedad de Castleman, variante hialino-vascular. Responsable clínico: Dra. Maria Teresa Martínez Iturriaga C/Julio Caro Baroja 84, 28050 Madrid, España Email: 1@colmeitu.e.telefonica.net
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Nombre: Paula. Apellidos: VIdal Miguel. NHC: 5637828. NASS: 47 47182936 46. Domicilio: Av. embajadores 23, 5D. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 05/03/1946. País: España. Edad: 70 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 28/09/2016. Servicio: Cirugia Plastica. Episodio: 85634542. Médico: Ignacio Aníbal Capdevilla NºCol:28 28 12478. Historia Actual: Una mujer de 70 años, acudió a urgencias de otro hospital por un dolor intenso en labio inferior acompañado de tumefacción y edema en labio, mentón y zona submandibular que le había despertado repentinamente por la noche. Se trató inicialmente con corticoides iv y analgesia, y se remitió a su domicilio. Cuatro días más tarde, la paciente llegó a urgencias de nuestro hospital al describir que la lesión se le había vuelto «negruzca y amarillenta». La lesión no era dolorosa ni presentaba fiebre ni otros síntomas acompañantes. En el interrogatorio la paciente refirió haber visto arañas recientemente en su vivienda. Este cuadro se contextualizaba en una epidemia de picaduras por la araña Loxosceles reclusa en la misma zona geográfica. En los 15 días previos se habían diagnosticado 7 casos de picaduras en miembros superiores e inferiores en urgencias. Antecedentes personales y familiares: cáncer de mama operado hace 14 años Las dos abuelas de Paula tuvieron cáncer de mama. Exploración física: A la exploración se apreció una lesión única de unos 2 cm, de aspecto necrótico y bien delimitada, que ocupaba el tercio lateral de la piel, bermellón y comisura del hemilabio inferior izquierdo rodeada de un halo blanco y violáceo. Intraoralmente se observó en continuidad una lesión pálida en mucosa con signos de necrosis y exudado fibrinoso que no se desprendía al raspado. Resumen de pruebas complementarias: Se solicitaron pruebas de laboratorio, se tomó biopsia y se instauró tratamiento con amoxicilina/clavulánico vo. Ante la sospecha de picadura de araña, se consultó con el servicio de enfermedades infecciosas. Se realizó el diagnóstico diferencial con lesiones cutáneo-mucosas necróticas, como celulitis, vasculitis, úlceras diabéticas, insuficiencia vascular, reacciones medicamentosas, quemaduras térmicas o químicas, infecciosas o traumáticas, descartándose todas ellas. A los 7 días, bajo anestesia local se realizó un desbridamiento del tejido necrótico. La clínica sugerente y el contexto epidemiológico, junto con los resultados de laboratorio y anatomía patológica y el diagnóstico diferencial, llevó al diagnóstico probable. Evolución: A los 2 meses, dada la escasa repercusión estética y funcional del defecto cicatricial, no fue necesaria la reconstrucción del labio. Remitido por: Dr. Ignacio Aníbal Capdevilla. Servicio de Cirugía Plástica Hospital Nuestra Señora del Rosario Madrid, España igcapdevila@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Datos del paciente. Nombre: Luis. Apellidos: Torres Rollán. NHC: 2309875. NASS: 23 45065909 38 . Domicilio: Calla Miraflores 16, 3D. Localidad/ Provincia: Sevilla. CP:41008. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 23/05/1982. País: España. Edad: 32 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 15/08/2014. Médico: Eugenio Velasco Ortega NºCol: 41 41 89756. Informe clínico del paciente: Paciente de sexo masculino, de 32 años de edad, sin antecedentes médicos de interés, que acude a consulta para tratamiento implantológico por pérdida del incisivo central superior derecho. El examen radiológico (ortopantomografía) muestra un quiste radicular residual a nivel del diente perdido. Al paciente se le recomienda la posibilidad de realizar un plan de tratamiento que consiste en una misma sesión operatoria, de la eliminación del quiste, regeneración ósea del defecto óseo e inserción de un implante. Posteriormente después de un periodo de cicatrización se realizará la rehabilitación con una corona cementada implantosoportada. El paciente es informado de la técnica quirúrgica y de los aspectos prostodóncicos (prótesis provisional y definitiva), temporalización (duración del tratamiento, número de visitas) y el seguimiento (revisiones clínicas y radiológicas), y de la posibilidad de la existencia de complicaciones y pérdida de implantes. El paciente autoriza el tratamiento implantológico mediante un consentimiento informado. Cirugía El día previo a la cirugía, el paciente comienza un régimen antibiótico preventivo (amoxicilina + clavulánico) durante una semana, y en el caso de existir dolor o inflamación, se le prescribe ibuprofeno. Además se le recomienda un enjuague diario con clorhexidina durante los primeros 30 días. Se realiza la extirpación del quiste radicular con legrado y se realiza el lecho implantario, insertándose un implante de conexión externa universal con nanosuperficie Nanoblast® (Galimplant, Sarria, España) de forma sumergida. Se rellena todo el defecto óseo con betafosfato tricálcico KeraOs® (Keramat, Coruña, España) y se cubre con una membrana de colágeno reabsorbible BioGide® (Geistlich, Wolhusen, Suiza). A los 8 meses después de la inserción del implante se realiza la segunda cirugía con colocación de un tornillo de cicatrización. Prostodoncia A las 2 semanas de la segunda cirugía, se realizó la carga funcional del implante mediante la colocación de la correspondiente prótesis implantosoportada, una corona de porcelana cementada sobre un pilar metálico hexagonal mecanizado. Seguimiento clínico El tiempo transcurrido de seguimiento clínico desde la carga funcional del implante ha sido de 12 meses. En este periodo de tiempo no ha habido complicaciones. Remitido por: Dr. Eugenio Velasco Ortega. Facultad de Odontología de Sevilla. Avicena, s/n 41009 Sevilla e-mail: evelasco@us.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2228", "end": "2247", "word": "ezita82@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2211", "end": "2217", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2201", "end": "2209", "word": "Albacete"}, {"entity": "LOC", "start": "2195", "end": "2200", "word": "02005"}, {"entity": "LOC", "start": "2166", "end": "2193", "word": "C/ Juan de Toledo no 13, 2o"}, {"entity": "ID", "start": "345", "end": "356", "word": "02 02 54710"}, {"entity": "PER", "start": "2147", "end": "2164", "word": "Ezita Latic Talic"}, {"entity": "PER", "start": "320", "end": "337", "word": "Ezita Latic Talic"}, {"entity": "SEX", "start": "388", "end": "393", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "279", "end": "280", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "397", "end": "404", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "265", "end": "272", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "251", "end": "257", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "300", "end": "310", "word": "05/03/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "219", "end": "229", "word": "26/09/1977"}, {"entity": "LOC", "start": "170", "end": "175", "word": "02219"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "164", "word": "Albacete"}, {"entity": "LOC", "start": "113", "end": "132", "word": "Av, Europa, 34, 1 A"}, {"entity": "ID", "start": "86", "end": "100", "word": "78 26457016 50"}, {"entity": "ID", "start": "71", "end": "78", "word": "7634580"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "64", "word": "Martel Benavides"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Enrique"}]
Datos del paciente. Nombre: Enrique. Apellidos: Martel Benavides. NHC: 7634580. NASS: 78 26457016 50. Domicilio: Av, Europa, 34, 1 A. Localidad/ Provincia: Albacete. CP: 02219. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 26/09/1977. País de nacimiento: España. Edad: 40 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 05/03/2018. Médico: Ezita Latic Talic NºCol: 02 02 54710. Informe clínico del paciente: Varón de 40 años en seguimiento por el Servicio de Dermatología por presentar lesiones nodulares glúteas dolorosas, con drenaje purulento. Fue diagnosticado histológicamente de foliculitis quística profunda supurativa, compatible con acné conglobata, con cultivo positivo para Staphylococcus aureus. Recibió tratamiento con prednisona (15 mg/día), isotetricina y rifampicina sin mejoría. Además, asociaba un cuadro de un año de evolución de pérdida de 25 kg de peso y dolor abdominal, con aparición de fiebre en las últimas semanas. El paciente fue remitido para ingreso. A la exploración física estaba caquéctico, y presentaba en la región glútea y perianal múltiples lesiones nodulares con zonas cicatriciales entre ellas, que drenaban material purulento. En la analítica destacaba una anemia ferropénica grave (Hb: 7,2 g/dl), aumento de los reactantes de fase aguda (PCR:13) y datos de malnutrición (albúmina: 2,49 g/dl, colesterol: 8,3 mg/dl). Se realizó una colonoscopia observando pseudopólipos, úlceras y un aspecto mucoso en empedrado en recto y colon transverso, así como dos orificios fistulosos; el diagnóstico histológico fue de enfermedad inflamatoria intestinal tipo enfermedad de Crohn (EC). En una RMN pélvica se visualizó una fístula perianal izquierda con extensión a raíz de muslo izquierdo. Se pautó tratamiento con esteroides a dosis altas, 5-ASA, antibióticos y azatioprina, con una notable mejoría clínica, analítica y la práctica resolución de las lesiones cutáneas. En este caso la existencia de otro diagnóstico (acné conglobata) junto con la presentación de la EC como enfermedad perianal (EPA) llevó a un retraso en el diagnóstico, lo cual pudo ser determinante en el desarrollo de estas graves lesiones. Responsable clínico: Dra. Ezita Latic Talic, C/ Juan de Toledo no 13, 2o, 02005-Albacete (España). E-mail: ezita82@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1839", "end": "1859", "word": "Yares@infomed.sld.cu"}, {"entity": "PER", "start": "1797", "end": "1816", "word": "Yolanda Ares Vald\u00e9s"}, {"entity": "AGE", "start": "403", "end": "410", "word": "62 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "391", "end": "399", "word": "femenina"}, {"entity": "ID", "start": "338", "end": "350", "word": "28 28 948261"}, {"entity": "PER", "start": "311", "end": "330", "word": "Yolanda Ares Vald\u00e9s"}, {"entity": "DAT", "start": "290", "end": "300", "word": "10710/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "269", "end": "270", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "255", "end": "262", "word": "62 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "242", "end": "248", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "224", "end": "234", "word": "02/06/1953"}, {"entity": "LOC", "start": "175", "end": "180", "word": "28029"}, {"entity": "LOC", "start": "163", "end": "169", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "108", "end": "139", "word": "Calle portero del cura 94, 2, B"}, {"entity": "ID", "start": "81", "end": "95", "word": "38 48392847 63"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "73", "word": "3627198"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "59", "word": "Cardona Paz"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Raquel"}]
Datos del paciente. Nombre: Raquel. Apellidos: Cardona Paz. NHC: 3627198. NASS: 38 48392847 63. Domicilio: Calle portero del cura 94, 2, B. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28029. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 02/06/1953. País: España. Edad:62 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 10710/2015. Médico: Yolanda Ares Valdés NºCol: 28 28 948261. Informe clínico del paciente: Paciente femenina de 62 años de edad, obesa, diabetes e hipertensa de un año de evolución. Desde hace 6 meses refiere dolor lumbar derecho, esporádico de baja intensidad. La exploración física fue normal. Se realizó ultrasonido abdominal que demostró masa suprarrenal derecha hipoecogénica de 80 mms que comprime el polo superior de riñón derecho. Urograma descendente, proceso expansivo en la suprarrenal derecha, el polo superior de riñón derecho desplazado hacia abajo. En la TAC helicoidal, masa tumoral con un diámetro mayor de 8,7x76 cms de contornos irregulares densidad heterogénea de 100 - 37 UH, tabicada, compatible con tumor suprarrenal de densidad grasa. Figura 1. El estudio hormonal para la determinación de cortisol fue normal. La paciente fue sometida a cirugía por abordaje lumbar. Los hallazgos transoperatorios fueron un tumor localizado en la glándula suprarrenal derecha, bien delimitado de bordes irregulares con lobulaciones. Se realizó adrenalectomía derecha sin complicaciones. La evolución post operatoria de la paciente es favorable, manteniéndose asintomática. El patólogo informó la pieza con un peso de 171,4 g, dimensiones de 9 x 8 x 6 cms y al corte con áreas amarillas - naranjas y otras de hemorragias y tejido adiposo alternando con zonas de calcificaciones. El examen histopatológico: mielolipoma de la glándula adrenal con extensas áreas de calcificaciones. Remitido por: Dra. Yolanda Ares Valdés. Correo electronico: Yares@infomed.sld.cu
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3248", "end": "3267", "word": "manolillou@yahoo.es"}, {"entity": "PER", "start": "3205", "end": "3240", "word": "Manoli Garc\u00eda-Montesinos De la Pe\u00f1a"}, {"entity": "AGE", "start": "674", "end": "681", "word": "70 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "665", "end": "670", "word": "mujer"}, {"entity": "ID", "start": "376", "end": "387", "word": "28 28 61645"}, {"entity": "PER", "start": "332", "end": "367", "word": "Manoli Garc\u00eda-Montesinos De la Pe\u00f1a"}, {"entity": "ID", "start": "313", "end": "322", "word": "741365289"}, {"entity": "DAT", "start": "276", "end": "286", "word": "23/02/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "255", "end": "256", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "244", "end": "248", "word": "70 a"}, {"entity": "LOC", "start": "230", "end": "236", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "212", "end": "222", "word": "15/05/1944"}, {"entity": "LOC", "start": "163", "end": "168", "word": "28035"}, {"entity": "LOC", "start": "151", "end": "157", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "93", "end": "127", "word": "Avenida de los periodistas 27, 5 G"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "80", "word": "36 56247891 65"}, {"entity": "ID", "start": "50", "end": "58", "word": "78451236"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "43", "word": "Fernandez Miguel"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "14", "word": "Rocio"}]
Nombre: Rocio. Apellidos: Fernandez Miguel. NHC: 78451236. NASS: 36 56247891 65. Domicilio: Avenida de los periodistas 27, 5 G. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28035. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/05/1944. País: España. Edad: 70 a Sexo: M. Fecha de Ingreso: 23/02/2015. Servicio: UCI. Episodio: 741365289. Médico: Manoli García-Montesinos De la Peña NºCol: 28 28 61645. Motivo de ingreso: Complicación de intervencion quirurgica. Antecedentes:HTA y diagnosticada recientemente de neoplasia de recto bajo, tratada con quimioterapia (análogo del 5-fluorouracilo) y radioterapia preoperatoria terminada 2 meses antes de la cirugía. Historia Actual: mujer de 70 años que Ingresa en UCI tras intervención quirúrgica (amputación abdominoperineal) por sospecha de broncoaspiración durante la inducción anestésica con repercusión oximétrica y dificultades ventilatorias. Se encuentra sedoanalgesiada, intubada y conectada a VM. A nivel radiológico no se observan infiltrados indicativos de afectación pulmonar parenquimatosa. Tiene una buena evolución inicial, por lo que se la extuba sin incidencias a las 48h. Presenta empeoramiento progresivo en los siguientes 2 días a nivel radiológico (afectación parenquimatosa basal derecha), gasométrico (se precisó ventilación mecánica no invasiva (VMNI) para mantener la pulsioximetría a más del 90%) y clínico (taquipnea persistente con mala mecánica respiratoria), por lo que se la reintuba. Comienza con fiebre superior a 39 oC persistente, resistente a antitérmicos y medidas físicas. Se extraen muestras microbiológicas (hemocultivo, urocultivo y broncoaspirado). Se mantiene el tratamiento antibiótico iniciado en el quirófano. A nivel analítico destaca reacción inflamatoria importante con proteína C reactiva de 50mg/dl sin acompañarse de reacción leucocitaria (<10.000×103/μl). Se mantiene intubada y conectada a VM 7 días durante los que persiste la fiebre con picos mayores de 39oC, con mejoría radiológica sin infiltrados y muestras microbiológicas negativas persistentemente; se realiza TC abdominal y se descarta complicación derivada de la cirugía. Se extuba a la paciente afebril, con gasometría compensada y buena respuesta a las pruebas respiratorias espontáneas; a pesar de las condiciones óptimas en el momento de extubación, se la tiene que reintubar en 12h por fracaso respiratorio. Nuevamente comienza con fiebre elevada y con cultivos reiterados negativos, por lo que se realiza fibrobroncoscopia con recogida de lavado broncoalveolar (BAL) y se mandan muestras a microbiología (cultivo y PCR para herpes, CMV y virus respiratorios) y anatomía patológica. Se realiza traqueostomía percutánea y se reciben los resultados del BAL, en los que se constata PCR VHS-1 positivo precoz (test cualitativo) y, a nivel histológico, presencia de células que muestran núcleos multinucleados, con cromatina en vidrio esmerilado e inclusiones intranucleares ; inmunocitoquímicamente se constata positividad nuclear para herpes virus. Se inicia tratamiento antiviral con aciclovir 10mg/kg/8h i.v. con mejoría clínica, desaparición de la fiebre y desconexión progresiva del respirador hasta su autonomía respiratoria plena. Remitido por: Dra. Manoli García-Montesinos De la Peña. Email manolillou@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2792", "end": "2812", "word": "esthercm@hotmail.com"}, {"entity": "PER", "start": "2752", "end": "2771", "word": "Esther Campos Mollo"}, {"entity": "AGE", "start": "406", "end": "413", "word": "52 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "397", "end": "402", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "354", "end": "365", "word": "28 28 50312"}, {"entity": "PER", "start": "327", "end": "346", "word": "Esther Campos Mollo"}, {"entity": "DAT", "start": "307", "end": "317", "word": "18/01/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "286", "end": "287", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "272", "end": "279", "word": "52 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "258", "end": "264", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "226", "end": "236", "word": "05/02/1965"}, {"entity": "LOC", "start": "177", "end": "182", "word": "28010"}, {"entity": "LOC", "start": "165", "end": "171", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "141", "word": "C/ Principe de Vergara, 29, 5 A"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "74 65745652 32"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "3738763"}, {"entity": "PER", "start": "50", "end": "61", "word": "Ir\u00edas Arias"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "37", "word": "Alejandra"}]
Datos del paciente. Nombre: Alejandra. Apellidos: Irías Arias. NHC: 3738763. NASS: 74 65745652 32. Domicilio: C/ Principe de Vergara, 29, 5 A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28010. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 05/02/1965. País de nacimiento: España. Edad: 52 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 18/01/2018. Médico: Esther Campos Mollo NºCol: 28 28 50312. Informe clínico del paciente: Mujer de 52 años que refirió disminución de agudeza visual (AV) espontánea en su ojo izquierdo (OI) ambliope. No tenía el antecedente de parto prematuro, ni historia familiar de enfermedad ocular. En la primera exploración, la mejor AV corregida fue de 1 en el ojo derecho (OD) (-1 cilindro 150o +3 esfera; longitud axial de 22,5mm) y de 0,025 en el ojo izquierdo (OI) (-0,75 cilindro 25o -13,25 esfera; longitud axial de 25,3mm). El estudio biomicroscópico del OI permitió identificar la mancha de Mittendorf localizada en el cuadrante nasal inferior de la cápsula posterior del cristalino y el extremo anterior de la AHP con contenido hemático en su interior. El ojo adelfo era normal. Los diámetros corneales horizontales midieron 12mm en ambos ojos (AO) y la tonometría de aplanación fue de 18mm Hg en AO. La oftalmoscopia indirecta del OI mostró una hemorragia intravítrea leve difusa. El trayecto de la AHP se pudo seguir desde el nervio óptico hasta la cristaloides posterior. La arteria, fijada en sus dos extremos, se desplazaba libremente con los movimientos oculares. El vítreo posterior estaba desprendido parcialmente de la retina. No se hallaron anomalías retinianas periféricas, ni signos de tracción vitreorretiniana o desprendimiento de retina. El fondo del OD era normal. La hemorragia se reabsorbió gradualmente en el transcurso de una semana. La AHP se pudo distinguir con más claridad permitiendo un mejor estudio anatómico. En la tomografía de coherencia óptica (TCO) se apreciaron las características morfológicas de la papila de Bergmeister. De esta, surgía la AHP que mostró una estructura tubular con un interior hiporreflectivo. En la ecografía en modo B se evidenció una imagen lineal hiperecogénica respecto al vítreo que se correspondía con la AHP y un desprendimiento parcial de vítreo posterior. El eco-doppler demostró el flujo sanguíneo normal de la arteria central de la retina y de las arterias ciliares posteriores aunque no se objetivó la presencia de flujo sanguíneo activo en la AHP. El hemograma y las pruebas específicas de coagulación fueron normales. El hemovítreo se reabsorbió completamente y la paciente recuperó la visión de 0,2 que presentaba antes de sobrevenir la hemorragia a causa de una ambliopía por anisometropía. No hubo recurrencia de sangrado en 6 meses de seguimiento. Responsable clínico: Dra. Esther Campos Mollo Correo electrónico: esthercm@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1491", "end": "1520", "word": "martagaldos@monteurquiola.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1476", "end": "1482", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1467", "end": "1474", "word": "Vizcaya"}, {"entity": "LOC", "start": "1456", "end": "1465", "word": "Baracaldo"}, {"entity": "LOC", "start": "1450", "end": "1455", "word": "48903"}, {"entity": "LOC", "start": "1429", "end": "1449", "word": "Plaza de Cruces, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "1410", "end": "1428", "word": "Hospital de Cruces"}, {"entity": "PER", "start": "1373", "end": "1385", "word": "Marta Gald\u00f3s"}, {"entity": "SEX", "start": "530", "end": "534", "word": "ni\u00f1a"}, {"entity": "AGE", "start": "342", "end": "358", "word": "3 a\u00f1os y 8 meses"}, {"entity": "SEX", "start": "334", "end": "338", "word": "Ni\u00f1a"}, {"entity": "ID", "start": "304", "end": "315", "word": "20 28 97163"}, {"entity": "PER", "start": "283", "end": "295", "word": "Marta Gald\u00f3s"}, {"entity": "DAT", "start": "240", "end": "250", "word": "13/10/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "219", "end": "220", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "206", "end": "212", "word": "3 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "191", "end": "197", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "173", "end": "183", "word": "25/02/2014"}, {"entity": "LOC", "start": "124", "end": "129", "word": "48903"}, {"entity": "LOC", "start": "109", "end": "118", "word": "Baracaldo"}, {"entity": "LOC", "start": "63", "end": "85", "word": "Paseo de Arbizu 96, 7C"}, {"entity": "ID", "start": "44", "end": "50", "word": "635695"}, {"entity": "PER", "start": "26", "end": "37", "word": "Otegi Lopez"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "13", "word": "Naia"}]
Nombre: Naia. Apellidos: Otegi Lopez. NHC: 635695. Domicilio: Paseo de Arbizu 96, 7C. Localidad/ Provincia: Baracaldo. CP: 48903. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 25/02/2014. País: España. Edad: 3 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 13/10/2017. Servicio:OFTALMOLOGIA. Médico: Marta Galdós NºCol: 20 28 97163. Historia Actual: Niña de 3 años y 8 meses de edad. Diabetes gestacional y madre Rh - grado A, gestación de 38 semanas y parto normal. Cariotipo femenino normal 46 XX. El diagnóstico por ecografía prenatal de esta niña muestra agenesia del cuerpo calloso y riñón derecho displásico multiquístico. En el sistema nervioso central presenta un quiste de plexos coroideos y un quiste en la región interhemisférica profunda. En el examen de resonancia magnética nuclear, no se detectan anomalías de la migración neuronal. Los registros electroencefalográficos (EEG) fueron normales. Los estudios cognitivos muestran un cociente de desarrollo psicomotor normal. La exploración del fondo de ojo muestra una apariencia prácticamente normal del fondo de ojo derecho, con una papila óptica normal, dos pequeñas lagunas coriorretinianas hipopigmentadas y ausencia de afectación macular. Sin embargo, observamos en el fondo de ojo izquierdo una malformación colobomatosa del nervio óptico y lagunas coriorretinianas en mayor número sin afectación macular. Remitido por: Marta Galdós. Dpto. de Oftalmología. Hospital de Cruces Plaza de Cruces, s/n 48903 Baracaldo (Vizcaya) España E-mail: martagaldos@monteurquiola.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3024", "end": "3048", "word": "clarab@andaluciajunta.es"}, {"entity": "LOC", "start": "3008", "end": "3014", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "3000", "end": "3006", "word": "Madrid"}, {"entity": "ORG", "start": "2976", "end": "2998", "word": "Hospital Infanta Elena"}, {"entity": "PER", "start": "2926", "end": "2943", "word": "C. Lara Boh\u00f3rquez"}, {"entity": "AGE", "start": "396", "end": "403", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "341", "end": "352", "word": "28 28 20192"}, {"entity": "DAT", "start": "290", "end": "300", "word": "11/11/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "269", "end": "270", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "255", "end": "262", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "241", "end": "247", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "223", "end": "233", "word": "21/05/1944"}, {"entity": "LOC", "start": "174", "end": "179", "word": "28013"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "168", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "107", "end": "138", "word": "Calle Patricio Jimenez, 6, 3, B"}, {"entity": "ID", "start": "80", "end": "94", "word": "47 37850282 13"}, {"entity": "ID", "start": "65", "end": "72", "word": "2349857"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "58", "word": "Garcia Perez"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "33", "word": "Sara"}]
Datos del paciente. Nombre: Sara. Apellidos: Garcia Perez. NHC: 2349857. NASS: 47 37850282 13. Domicilio: Calle Patricio Jimenez, 6, 3, B. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28013. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/05/1944. País: España. Edad: 73 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 11/11/2017. Servicio: Ginecologia. Médico: NºCol: 28 28 20192. Informe clínico del paciente: paciente de 73 años de edad que acude a consulta ginecológica por metrorragia. A la exploración no se observa patología ginecológica y es derivada al servicio de urología para estudio. La paciente tiene antecedentes personales de histerectomía previa hace 20 años por leiomiomas, y acude a consulta de urología desde hace cuatro años por cuadro de dolor, hematuria e infecciones urinarias de repetición, habiéndose realizado en las primeras consultas estudio urológico que incluye citoscopia con biopsia múltiple con el resultado anatomopatológico de inflamación y displasia urotelial. Posteriormente ha seguido revisiones periódicas, incluyendo citologías y citoscopias de control con biopsia fría, sin evidencia de neoplasia. Al ser derivada por la consulta a ginecología, se realiza estudio ecográfico en el que se observa una imagen hipoecoica adyacente a la vejiga, aconsejándose TAC. En el TAC pélvico se describe una tumoración ovalada, de contornos bien definidos, de densidad partes blandas, ligeramente heterogénea, de unos 5 cm de diámetro máximo, localizada adyacente al margen anterior izquierdo de la vejiga sin comunicación con la luz vesical, presentando unos márgenes mal definidos con aparente infiltración de la grasa perivesical, y que en el margen anterior e inferior presenta una imagen lineal de densidad partes blandas que parece contactar con la pared abdominal. Con el diagnóstico de masa prevesical sospechosa de quiste desmoide o tumoración de uraco persistente, se procede a la intervención quirúrgica. Se practica incisión de laparotomía media con resección del proceso neoformativo prevesical asociada a cistectomía parcial. En el estudio macroscópico de la pieza se describe una formación ovalada de consistencia elástica que mide 8x4 cm, y que al corte parece corresponder a una formación quística llena de material grisáceo y friable. En el estudio microscópico se puede ver que la pared de dicha cavidad está constituida por tejido fibromuscular y partiendo de ella se observa una neoplasia papilar grado III de epitelio transicional, que presenta un crecimiento fundamentalmente exofítico hacia la luz del ducto, sin infiltrar la totalidad de la pared. El tumor infiltra la pared muscular de la vejiga, incluida en uno de los extremos de resección, sin alcanzar la mucosa, no observándose neoplasia urotelial en el epitelio de revestimiento vesical. La paciente cursa sin incidentes destacables tras la intervención, siendo dada de alta hospitalaria y permanece asintomática actualmente. Remitido por: Dra.C. Lara Bohórquez Servicio de Anatomía Patológica Hospital Infanta Elena. Madrid (España) E-mail: clarab@andaluciajunta.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "DAT", "start": "2717", "end": "2730", "word": "marzo de 2011"}, {"entity": "DAT", "start": "1579", "end": "1586", "word": "octubre"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3191", "end": "3214", "word": "josemarevalo@hotmail.es"}, {"entity": "LOC", "start": "3176", "end": "3182", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "3168", "end": "3174", "word": "Toledo"}, {"entity": "LOC", "start": "3162", "end": "3167", "word": "45071"}, {"entity": "LOC", "start": "3134", "end": "3161", "word": "C/ Finca de la Peraleda s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "3090", "end": "3133", "word": "Hospital Nacional de Parapl\u00e9jicos de Toledo"}, {"entity": "PER", "start": "3061", "end": "3088", "word": "Jos\u00e9 Manuel Ar\u00e9valo Velasco"}, {"entity": "DAT", "start": "1680", "end": "1694", "word": "enero del 2011"}, {"entity": "DAT", "start": "651", "end": "664", "word": "mayo del 2010"}, {"entity": "AGE", "start": "334", "end": "341", "word": "54 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "325", "end": "330", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "266", "end": "276", "word": "17/11/2016"}, {"entity": "SEX", "start": "245", "end": "246", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "231", "end": "238", "word": "54 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "217", "end": "223", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "199", "end": "209", "word": "13/01/1962"}, {"entity": "LOC", "start": "150", "end": "155", "word": "45003"}, {"entity": "LOC", "start": "139", "end": "144", "word": "45003"}, {"entity": "LOC", "start": "91", "end": "114", "word": "Paseo de San Eugenio 48"}, {"entity": "ID", "start": "64", "end": "78", "word": "78 92365646 56"}, {"entity": "ID", "start": "50", "end": "56", "word": "704564"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "43", "word": "Mojacar Miguel"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "16", "word": "Roberto"}]
Nombre: Roberto. Apellidos: Mojacar Miguel. NHC: 704564. NASS: 78 92365646 56. Domicilio: Paseo de San Eugenio 48 . Localidad/ Provincia: 45003. CP: 45003. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/01/1962. País: España. Edad: 54 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 17/11/2016. Médico: NºCol:. Historia Actual del paciente: Varón de 54 años con los siguientes antecedentes personales: exalcohólico, exfumador, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) calificada como incapacidad respiratoria de tipo mixto moderado-severo, hepatopatía, poliartrosis, polimialgia reumática y esófago de Barret. Debido a tratamiento corticoideo crónico, sufre en mayo del 2010 un aplastamiento osteoporótico vertebral por el que se le practica intervención quirúrgica consistente en fusión vertebral D2-D7 y vertebroplastia D4-D5. Un mes después es trasladado a nuestro hospital con diagnóstico de síndrome de lesión medular transversa D4 ASIA C para evaluación y tratamiento rehabilitador; este último aspecto resultó imposible desde el primer momento por la inestabilidad de la lesión vertebral. Además era necesario realizar curas locales diarias y cada 2-3 días curas regladas en quirófano por presentar también una herida abierta, infectada y esfacelada en la región vertebral dorsal alta. Se intentó de esta manera mantener el material de osteosíntesis e impedir la evolución clínica de su lesión medular. Finalmente, ante la imposibilidad de rebajar la carga bacteriana de la herida y proceder al cierre de la misma, optamos por retirar todo el material de osteosíntesis en el mes de octubre. Pautamos curas con antisépticos locales hasta conseguir un lecho adecuado para realizar, en enero del 2011, un colgajo de trapecio con paleta cutánea para cubrir el defecto existente. En el postoperatorio inmediato de esta intervención se realizaron maniobras posturales intempestivas que produjeron de forma iatrogénica una congestión venosa del colgajo descrito. Un mes después, procedimos a desbridar los tejidos afectados y colocamos 2 sistemas VAC® portátiles durante un mes: uno para gestionar el exudado generado en la zona del despegamiento muscular y otro en la parte craneal y caudal de la paleta cutánea. Elegimos para el apósito la modalidad de espuma negra (granufoam: poliuretano de 400-600 micrómetros de poro) porque se trataba de una herida residual de dimensiones relativamente pequeñas (4 x 5 cm), con escasos signos de infección y por la necesidad de mejorar el flujo sanguíneo local para limitar la pérdida de tejido y favorecer así la generación de tejido de granulación. La terapia se instauró de forma continua a -125mmHg las primeras 48 horas y luego se bajó a -75mmHg hasta el final del tratamiento. En marzo de 2011 cubrimos con autoinjertos las 3 zonas anteriormente descritas, ya granuladas y los fijamos con un sistema VAC® portátil de última generación (VIA®) durante una semana más a -75 mmHg, pasando entonces el paciente a cargo del Servicio de Rehabilitación para continuar con su programa de recuperación de la marcha. Remitido por: Dr. José Manuel Arévalo Velasco. Hospital Nacional de Parapléjicos de Toledo C/ Finca de la Peraleda s/n 45071 Toledo. España e-mail: josemarevalo@hotmail.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2932", "end": "2958", "word": "javiertorresgomez@yahoo.es"}, {"entity": "LOC", "start": "2924", "end": "2930", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2914", "end": "2921", "word": "Sevilla"}, {"entity": "LOC", "start": "2907", "end": "2912", "word": "41003"}, {"entity": "LOC", "start": "2872", "end": "2906", "word": "Plaza de la Encarnaci\u00f3n, 32 -P1 2B"}, {"entity": "AGE", "start": "399", "end": "406", "word": "80 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "390", "end": "395", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "347", "end": "358", "word": "28 28 93458"}, {"entity": "PER", "start": "2841", "end": "2870", "word": "Francisco Javier Torres G\u00f3mez"}, {"entity": "PER", "start": "310", "end": "339", "word": "Francisco Javier Torres G\u00f3mez"}, {"entity": "DAT", "start": "290", "end": "300", "word": "13/12/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "269", "end": "270", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "255", "end": "262", "word": "80 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "241", "end": "247", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "223", "end": "233", "word": "04/06/1937"}, {"entity": "LOC", "start": "174", "end": "179", "word": "28016"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "168", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "111", "end": "138", "word": "Paseo de los olivos, 13, 2B"}, {"entity": "ID", "start": "84", "end": "98", "word": "46 72470346 91"}, {"entity": "ID", "start": "69", "end": "76", "word": "2986931"}, {"entity": "PER", "start": "52", "end": "62", "word": "Roque Pons"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "39", "word": "Jose Mar\u00eda"}]
Datos del paciente. Nombre: Jose María. Apellidos: Roque Pons. NHC: 2986931. NASS: 46 72470346 91. Domicilio: Paseo de los olivos, 13, 2B. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28016. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 04/06/1937. País: España. Edad: 80 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 13/12/2017. Médico: Francisco Javier Torres Gómez NºCol: 28 28 93458. Informe clínico del paciente: Varón de 80 años que debutó clínicamente con hematuria y dolor en flanco izquierdo. La puñopercusión en fosa renal izquierda fue positiva. Mediante técnicas de imagen se observó una masa a nivel de fosa renal izquierda que desdibujaba la silueta renal. El paciente fue intervenido realizándose una nefrectomía con ureterectomía proximal. En la pieza de nefrectomía el parénquima renal estaba sustituido en su práctica totalidad por una lesión blanquecina heterogénea en cuyo seno se podían apreciar cavidades quísticas de aspecto necrótico con formaciones papilares friables y mal delimitadas intracavitarias y áreas amarillentas mal delimitadas combinadas al azar con otras de aspecto necrótico y/o hemorrágico. Al corte se observó una consistencia firme, fundamentalmente correspondiendo con las áreas blanquecinogrisaceas si bien en otras localizaciones se apreció una consistencia blanda e incluso crujiente. El estudio histológico demostró una neoplasia constituida por una proliferación de células fusiformes y poligonales con marcada atípia y pleomorfismo nuclear, que adoptaba un patrón sólido de crecimiento. Más del 75% de la misma mostraba diferenciación a osteo y condrosarcoma si bien también se pudo demostrar diferenciación escamosa, principalmente tapizando la superficie interna de las formaciones quísticas previamente descritas. La elevada atipia celular observada se hacía más evidente con la presencia de abundantes células gigantes multinucleadas situadas en el seno de las áreas sólidas fusiformes y en torno a las áreas de diferenciación osteosarcomatosa (14) (seguramente estas últimas sean en realidad osteoclastos atípicos). El tumor contactaba con la cápsula renal sin sobrepasarla, invadiendo estructuras vasculares del hilio y el tejido adiposo de la pelvis. Tras un muestreo riguroso de la pieza quirúrgica se pudieron objetivar escasos focos con patrón histológico de carcinoma de células claras. El estudio inmunohistoquímico de la neoplasia mostró inmunotinción positiva para citoqueratinas tanto en el componente de células claras como en el fusocelular siendo este último igualmente positivo para vimentina (13). Con todo ello se emitió el diagnóstico de carcinoma sarcomatoide renal con predominio de áreas con diferenciación heteróloga maligna (osteo y condrosarcoma), haciendo referencia a la presencia de focos de carcinoma con patrón de células claras y de áreas con diferenciación escamosa. Remitido por: Dr: Francisco Javier Torres Gómez. Plaza de la Encarnación, 32 -P1 2B 41003. Sevilla. (España) javiertorresgomez@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2100", "end": "2121", "word": "cristicpm@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2092", "end": "2099", "word": "Ourense"}, {"entity": "ORG", "start": "2072", "end": "2090", "word": "Residencia Cristal"}, {"entity": "PER", "start": "2026", "end": "2046", "word": "Cristina P\u00e9rez Mel\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "1988", "end": "2003", "word": "octubre de 2003"}, {"entity": "DAT", "start": "1872", "end": "1890", "word": "septiembre de 2002"}, {"entity": "DAT", "start": "1757", "end": "1771", "word": "agosto de 2002"}, {"entity": "DAT", "start": "1590", "end": "1608", "word": "septiembre de 2000"}, {"entity": "DAT", "start": "630", "end": "639", "word": "19/5/2000"}, {"entity": "AGE", "start": "393", "end": "400", "word": "47 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "384", "end": "389", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "341", "end": "352", "word": "32 32 55680"}, {"entity": "PER", "start": "312", "end": "332", "word": "Cristina P\u00e9rez Mel\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "292", "end": "302", "word": "23/09/2002"}, {"entity": "SEX", "start": "271", "end": "272", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "257", "end": "264", "word": "47 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "243", "end": "249", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "211", "end": "221", "word": "21/05/1955"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "167", "word": "32001"}, {"entity": "LOC", "start": "149", "end": "156", "word": "Ourense"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "125", "word": "C/ Pi\u00f1a, 2, 6 A"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "28 28475963 75"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "8395691"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "61", "word": "Montero Alonso"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Silvia"}]
Datos del paciente. Nombre: Silvia. Apellidos: Montero Alonso. NHC: 8395691. NASS: 28 28475963 75. Domicilio: C/ Piña, 2, 6 A. Localidad/ Provincia: Ourense. CP: 32001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/05/1955. País de nacimiento: España. Edad: 47 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 23/09/2002. Médico: Cristina Pérez Melón, NºCol: 32 32 55680. Informe clínico del paciente: Mujer de 47 años de edad con antecedentes de glucogenosis tipo V (enfermedad de McArdle), malformación de Chiari, insuficiencia renal crónica no filiada, atrofia retiniana e hipertensión arterial. Se realiza implantación de catéter peritoneal el 19/5/2000 en otro centro, y se inicia la diálisis con infusión de 2 litros 15 días más tarde. La paciente presentó desde el inicio sensación de incomodidad abdominal, dolor pleurítico en el hemitórax derecho y disnea. Se realizó radiografía detórax, en la que se objetivó hidrotórax, motivo por el que se suspendió la DP y fue remitida a nuestro hospital. En nuestro centro se realizó drenaje del derrame pleural (trasudado) con normalización de la radiografía de tórax. Se intentó de nuevo la realización de DP con menor volumen de infusión y reapareció el derrame pleural al poco tiempo. Posteriormente, se intentó una punción de fístula arteriovenosa (FAV) que se complicó con extravasación de la misma y miositis. La paciente se negó a realizar hemodiálisis o cualquier otro tipo de opción terapéutica con el fin de resolver la comunicación pleuroperitonal, por lo que se inició diálisis peritoneal automática (DPA) con bajo volumen y cabecera elevada en septiembre de 2000, consiguiendo buenos drenajes y con aparición en varias ocasiones de derrame pleural derecho de escasa cuantía. La paciente se mantuvo en DPA hasta agosto de 2002, momento en el que se le realiza un trasplante renal, precisando trasplantectomía por trombosis. En septiembre de 2002 se incluye de nuevo en programa de DP en el que se mantuvo hasta que falleció en su domicilio en octubre de 2003. Responsable clínico: Cristina Pérez Melón, Servicio de Nefrología, Residencia Cristal, Ourense cristicpm@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2333", "end": "2364", "word": "enriqueramosbarselo@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2325", "end": "2331", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2313", "end": "2322", "word": "Santander"}, {"entity": "LOC", "start": "2307", "end": "2312", "word": "39008"}, {"entity": "LOC", "start": "2285", "end": "2305", "word": "Avda. Valdecilla, 25"}, {"entity": "ORG", "start": "2240", "end": "2284", "word": "Hospital Universitario Marqu\u00e9s de Valdecilla"}, {"entity": "PER", "start": "2197", "end": "2218", "word": "Enrique Ramos Barselo"}, {"entity": "AGE", "start": "368", "end": "375", "word": "33 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "359", "end": "364", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "316", "end": "327", "word": "39 39 45679"}, {"entity": "PER", "start": "286", "end": "307", "word": "Enrique Ramos Barselo"}, {"entity": "DAT", "start": "265", "end": "275", "word": "20/06/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "244", "end": "245", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "230", "end": "237", "word": "33 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "216", "end": "222", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "198", "end": "208", "word": "18/04/1985"}, {"entity": "LOC", "start": "149", "end": "154", "word": "39893"}, {"entity": "LOC", "start": "134", "end": "143", "word": "Santander"}, {"entity": "LOC", "start": "90", "end": "110", "word": "Calle Via Limite, 92"}, {"entity": "ID", "start": "69", "end": "76", "word": "5247894"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "62", "word": "Hortaleza Diaz"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Daniel"}]
Datos del paciente. Nombre: Daniel. Apellidos: Hortaleza Diaz. NHC: 5247894. Domicilio: Calle Via Limite, 92. Localidad/ Provincia: Santander. CP: 39893. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 18/04/1985. País: España. Edad: 33 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 20/06/2018. Médico: Enrique Ramos Barselo NºCol: 39 39 45679. Informe clínico del paciente: Varón de 33 años diagnosticado de SK y con antecedentes de sinusitis bilateral, bronquiectasias y desprendimiento retina de ojo derecho que consulta por aumento del tamaño testicular e induración. El paciente no refiere otra clínica acompañante salvo dolor lumbar que se le irradia a testículo izquierdo. A la exploración se evidencia un aumento del volumen testicular, indoloro y de consistencia pétrea sugestivo de neoplasia. No se palpan adenopatías. En la ecografía se observan signos compatibles con tumor testicular tipo seminoma sin ganglios locorregionales. En la Rx de tórax se observa situs inversus, evidenciado por el apex de la silueta cardiaca y la cámara de gases gástrica a la dcha y alguna imagen cicatricial con probables bronquiectasias en lóbulo inferior izquierdo. En la analítica se determina LDH: 340 (230-460); GOT: 44 (2-37); GPT: 44 (2-40). Marcadores tumorales: a-fetoproteína: 1.1 ng/ml (1-7) y b-HCG <5.0 mUI/ml. Se realiza orquiectomía inguinal bajo raquianestesia a nivel L3-L4 con bupivacaína hiperbárica y se coloca prótesis testicular. El resultado anatomopatológico fue de seminoma clásico de 2.5 cms de diámetro que afecta a la albugínea (sin sobrepasarla) y respeta el epidídimo, la rete testis, el cordón espermático y los bordes quirúrgicos. No se evidencia invasión vascular. Neoplasia germinal intratubular. Fibrosis e hialinización tubular de testículo no tumoral. Con el diagnóstico de seminoma grado I sin criterios de mal pronóstico y de acuerdo con el Servicio de Oncología se decidió no aplicar tratamiento adicional, observando tras un año de seguimiento normalidad bioquímica de los parámetros tumorales y siendo la exploración física así como las pruebas por imágenes negativas. Tras la orquiectomía se realizaron 2 espermiogramas con el resultado en ambos de azooospermia. Remitido por: Enrique Ramos Barselo Servicio de Urología Hospital Universitario Marqués de Valdecilla Avda. Valdecilla, 25. 39008 Santander. (España) enriqueramosbarselo@hotmail.com
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[{"entity": "DAT", "start": "219", "end": "229", "word": "27/06/1947"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3311", "end": "3337", "word": "angelasoriano_@hotmail.com"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3279", "end": "3302", "word": "bacamorilla@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "3266", "end": "3270", "word": "Ja\u00e9n"}, {"entity": "LOC", "start": "3259", "end": "3264", "word": "23009"}, {"entity": "LOC", "start": "3226", "end": "3257", "word": "Manuel Caballero Venzala, 8, 5C"}, {"entity": "ORG", "start": "3195", "end": "3224", "word": "Complejo Hospitalario de Ja\u00e9n"}, {"entity": "PER", "start": "3109", "end": "3129", "word": "\u00c1ngela Soriano P\u00e9rez"}, {"entity": "AGE", "start": "400", "end": "407", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "391", "end": "396", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "348", "end": "359", "word": "29 29 57901"}, {"entity": "PER", "start": "319", "end": "339", "word": "\u00c1ngela Soriano P\u00e9rez"}, {"entity": "DAT", "start": "299", "end": "309", "word": "19/08/2014"}, {"entity": "SEX", "start": "278", "end": "279", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "265", "end": "272", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "251", "end": "257", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "170", "end": "175", "word": "23009"}, {"entity": "LOC", "start": "160", "end": "164", "word": "Ja\u00e9n"}, {"entity": "LOC", "start": "113", "end": "136", "word": "C/ Vicente Calder\u00f3n, 34"}, {"entity": "ID", "start": "86", "end": "100", "word": "73 46056206 80"}, {"entity": "ID", "start": "71", "end": "78", "word": "7042632"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "64", "word": "De Gracia Arnelas"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Carmen"}]
Datos del paciente. Nombre: Carmen. Apellidos: De Gracia Arnelas. NHC: 7042632. NASS: 73 46056206 80. Domicilio: C/ Vicente Calderón, 34. Localidad/ Provincia: Jaén. CP: 23009. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 27/06/1947. País de nacimiento: España. Edad: 67 años Sexo:M. Fecha de Ingreso: 19/08/2014. Médico: Ángela Soriano Pérez NºCol: 29 29 57901. Informe clínico del paciente: Mujer de 67 años con múltiples factores de riesgo: HTA, hipercolesterolemia, disglucosis, obesidad, síndrome coronario agudo, etc. Presenta un único riñón izquierdo con estenosis por enfermedad renal crónica en estadio 3 (Guías K/DOQUI) secundaria a una nefropatía isquémica con diuresis conservada. Presenta angiográficamente una estenosis crítica de la arteria renal izquierda e hipertensión no controlada a pesar del tratamiento farmacológico con quíntuple terapia (inhibidores de la enzima conversora de la angiotensina, betabloqueantes, calcioantagonistas, diuréticos y alfabloqueantes). En pruebas previas destaca una creatinina de 1,9-2,4 mg % y tensión arterial (TA) rebelde. Su riesgo anestésico es moderado, siendo intervenida de forma programada para la colocación de un stent en arteria renal izquierda bajo anestesia locorregional con monitorización continua de la presión arterial. Durante la cirugía está estable hemodinámicamente, con diuresis mantenida. Durante el posoperatorio comienza con dolor intenso súbito en fosa renal izquierda acompañado de hipotensión, cuadro vegetativo y oligoanuria brusca. Posteriormente comienza con dolor torácico, irradiado a espalda sin cambios en electrocardiograma ni elevación de marcadores cardíacos. No obstante, se inicia tratamiento para cardiopatía isquémica. Ante la sospecha de una trombosis del stent, se realiza vía femoral izquierda una arteriografía confirmando la trombosis de la arteria renal (se intenta su trombolisis sin conseguirlo) y la migración del stent, que se intenta recolocar sin éxito. Durante el procedimiento se encuentra inestable hemodinámicamente y necesita drogas vasoactivas y transfusión sanguínea; en anuria, con aumento de urea y creatinina, por lo que se implanta catéter para diálisis. Precisa altas dosis de fármacos vasoactivos para mantener TA, hemodiafiltración por anuria con cifras en ascenso de urea y creatinina y ecocardiografía que descartó componente cardiogénico. Presentaba alteraciones de la coagulación sin evidencia de sangrado activo y rápido deterioro clínico con insuficiencia respiratoria dependiente de ventilación mecánica. La tomografía axial computarizada abdominal demostró la presencia de un hematoma retroperitoneal, realizándose laparotomía urgente. La situación se complica con presencia de shock distributivo refractario a drogas vasoactivas, síndrome de respuesta inflamatoria sistémica e insuficiencia renal anúrica, y desemboca en una situación de fallo multiorgánico secundario a complicaciones de cirugía vascular sobre cuadro de isquemia renal en paciente monorrena que fue finalmente éxitus, siendo la causa inmediata de éste el shock refractario a tratamiento. Responsable clínico: Dra. Ángela Soriano Pérez, Servicio de Anestesiolgía, Reanimación y Terapéutica del Dolor, Complejo Hospitalario de Jaén, Manuel Caballero Venzala, 8, 5C, 23009, Jaén E-mail: bacamorilla@hotmail.com E-mail: angelasoriano_@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2027", "end": "2043", "word": "mcrebo@gmail.com"}, {"entity": "PER", "start": "1985", "end": "2006", "word": "Marcia Castro Rebollo"}, {"entity": "LOC", "start": "1262", "end": "1268", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1251", "end": "1260", "word": "Barcelona"}, {"entity": "ORG", "start": "1239", "end": "1249", "word": "Alcon-Cus\u00ed"}, {"entity": "AGE", "start": "401", "end": "408", "word": "75 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "392", "end": "397", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "349", "end": "360", "word": "28 28 57320"}, {"entity": "PER", "start": "319", "end": "340", "word": "Marcia Castro Rebollo"}, {"entity": "DAT", "start": "299", "end": "309", "word": "04/08/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "278", "end": "279", "word": "H"}, {"entity": "LOC", "start": "264", "end": "271", "word": "75 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "250", "end": "256", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "218", "end": "228", "word": "19/03/1940"}, {"entity": "LOC", "start": "169", "end": "174", "word": "28014"}, {"entity": "LOC", "start": "157", "end": "163", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "111", "end": "133", "word": "Calle Alondra, 23, 3 A"}, {"entity": "ID", "start": "84", "end": "98", "word": "45 81364709 56"}, {"entity": "ID", "start": "69", "end": "76", "word": "8746893"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "62", "word": "Quintero Lozano"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "34", "word": "David"}]
Datos del paciente. Nombre: David. Apellidos: Quintero Lozano. NHC: 8746893. NASS: 45 81364709 56. Domicilio: Calle Alondra, 23, 3 A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28014. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 19/03/1940. País de nacimiento: España. Edad: 75 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 04/08/2015. Médico: Marcia Castro Rebollo NºCol: 28 28 57320. Informe clínico del paciente: Varón de 75 años, diagnosticado de queratopatía lipoidea bilateral primaria, que refería pérdida progresiva de agudeza visual (AV). A la exploración oftalmológica presentaba una AV de 20/60 en ojo derecho (OD) y movimiento de manos en ojo izquierdo (OI). La biomicroscopía mostró una opacidad corneal blanco-amarillenta en todo el espesor del estroma, de forma anular incompleta, respetando en eje visual en OD y afectando la córnea central en OI. También se observó neovascularización superficial y profunda extendiéndose al centro de la córnea. Los niveles séricos de lípidos fueron normales. Se intervino quirúrgicamente, realizándosele una queratoplastia penetrante con extracción extracapsular de catarata e implante de lente intraocular en OI. El tratamiento postoperatorio incluyó esteroides y antibióticos tópicos: 4 veces/día (Tobradex®, Alcon-Cusí, Barcelona, España), ciclosporina 2% tópica: 4 veces/día y prednisona oral: 50mg/día, en pauta descendente durante 2 semanas. Al mes, la biomicroscopía reveló neovascularización corneal profunda extendiéndose sobre el lecho y la interfase injerto-huésped a las 3 y 6 horas, con una opacidad blanquecina alrededor de los vasos.. Tras obtener el consentimiento informado de medicación de uso compasivo, se inició tratamiento tópico con bevacizumab (25mg/ml): 4 veces/día/2 meses, en pauta descendente durante 6 meses. A los 8 meses, el paciente se mantenía con bevacizumab tópico: 1 vez/día. La Fig. 1C muestra la regresión parcial de la neovascularización corneal con injerto transparente. Su AV fue de 20/40. Responsable clínico: Dra. Marcia Castro Rebollo Correo electrónico: mcrebo@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2526", "end": "2544", "word": "mqmorenol@yahoo.es"}, {"entity": "LOC", "start": "2511", "end": "2517", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2498", "end": "2509", "word": "Guadalajara"}, {"entity": "LOC", "start": "2476", "end": "2496", "word": "Cabanillas del Campo"}, {"entity": "LOC", "start": "2470", "end": "2475", "word": "19171"}, {"entity": "LOC", "start": "2457", "end": "2469", "word": "C/. Dal\u00ed, 14"}, {"entity": "PER", "start": "2438", "end": "2456", "word": "Mar\u00eda Moreno L\u00f3pez"}, {"entity": "AGE", "start": "402", "end": "409", "word": "32 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "393", "end": "398", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "347", "end": "358", "word": "19 19 85470"}, {"entity": "PER", "start": "320", "end": "338", "word": "Mar\u00eda Moreno L\u00f3pez"}, {"entity": "DAT", "start": "300", "end": "310", "word": "08/06/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "279", "end": "280", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "265", "end": "272", "word": "32 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "251", "end": "257", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "219", "end": "229", "word": "14/02/1986"}, {"entity": "LOC", "start": "170", "end": "175", "word": "19001"}, {"entity": "LOC", "start": "158", "end": "164", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "109", "end": "134", "word": "Calle Antonio Palacios, 4"}, {"entity": "ID", "start": "82", "end": "96", "word": "85 96785636 12"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "74", "word": "3742851"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "60", "word": "Cuenca Suarez"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Miguel"}]
Datos del paciente. Nombre: Miguel. Apellidos: Cuenca Suarez. NHC: 3742851. NASS: 85 96785636 12. Domicilio: Calle Antonio Palacios, 4. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 19001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 14/02/1986. País de nacimiento: España. Edad: 32 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 08/06/2018. Médico: María Moreno López NºCol: 19 19 85470. Informe clínico del paciente: Un varón de 32 años acude al Servicio de Urgencias por disminución reciente de visión en OD coincidiendo con la aparición de una lesión parduzca en dicho ojo. Entre los antecedentes oftalmológicos destaca un traumatismo penetrante en OD tres años antes que fue suturado en nuestro centro. A la exploración presenta una agudeza visual de 0,1 que mejora a 0,5 con estenopéico. La biomicroscopía del segmento anterior muestra un quiste de iris que ocupa la mitad de la cámara anterior, cuya pared anterior contacta con el endotelio corneal, una cicatriz corneal lineal de 6 mm que respeta el eje visual y un cristalino transparente. La presión intraocular (PIO) es de 14 mmHg en ambos ojos. El fondo de ojo hasta donde permite explorar la lesión es normal, así como la ecografía ocular en modo B del segmento posterior. La imagen obtenida mediante Stratus OCT muestra una pared anterior fina en contacto discontinuo con el endotelio corneal y contenido claro del quiste. La lesión fue diagnosticada clínicamente de un quiste epitelial de iris. El paciente fue intervenido mediante punción aspiración del quiste con aguja de 30g, viscodisección del quiste para separarlo del endotelio corneal y reforma de la cámara anterior seguido de fotocoagulación ab externo en el mismo acto quirúrgico de sus paredes colapsadas empleando impactos no confluentes, de potencia elevada y tiempo largo, hasta observar la retracción del tejido. No se realizaron quemaduras intensas ni se aplicó tratamiento confluente para evitar la atrofia extensa del iris subyacente. El postoperatorio cursó con una inflamación intraocular moderada que respondió a los corticoides tópicos horarios y formación de una sinequia posterior amplia a las XII h sin desarrollar catarata y con una importante mejoría visual. A los seis meses de la intervención la agudeza visual es de 0,8 y la exploración biomicroscópica muestra una pupila ovalada en sentido vertical con sinequia posterior de X a II h como única secuela. No hay signos de recidiva de la lesión. Responsable clínico: Dra. María Moreno López C/. Dalí, 14 19171 Cabanillas del Campo (Guadalajara) España E-mail: mqmorenol@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ID", "start": "322", "end": "333", "word": "28 28 01346"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1097", "end": "1115", "word": "pmfcoe@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1069", "end": "1075", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "1035", "end": "1067", "word": "Av. melchor fernandez almagro 12"}, {"entity": "PER", "start": "1014", "end": "1033", "word": "Pedro Ramos Sanchez"}, {"entity": "AGE", "start": "361", "end": "368", "word": "25 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "352", "end": "357", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "PER", "start": "295", "end": "314", "word": "Pedro Ramos Sanchez"}, {"entity": "DAT", "start": "251", "end": "261", "word": "08/04/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "230", "end": "231", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "221", "end": "223", "word": "25"}, {"entity": "LOC", "start": "207", "end": "213", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "189", "end": "199", "word": "26/01/1992"}, {"entity": "ID", "start": "139", "end": "145", "word": "741532"}, {"entity": "LOC", "start": "127", "end": "132", "word": "28029"}, {"entity": "LOC", "start": "115", "end": "121", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "57", "end": "91", "word": "Avenida de la ilustracion 51, 15 A"}, {"entity": "PER", "start": "26", "end": "44", "word": "Gutierrez Martinez"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "13", "word": "Luis"}]
Nombre: Luis. Apellidos: Gutierrez Martinez. Domicilio: Avenida de la ilustracion 51, 15 A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28029. NHC: 741532. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 26/01/1992. País: España. Edad: 25 Sexo: H. Fecha de Ingreso: 08/04/2018. Especialidad: Urologia. Médico: Pedro Ramos Sanchez NºCol: 28 28 01346. Historia Actual: Varón de 25 años operado de varicocele izquierdo hacia seis meses, que consultó por un problema de infecciones urinarias de repetición sin patología sexual. Se le practicó una uretrografía retrógrada y una cistouretrografía miccional que nos indicaron la presencia de una duplicidad uretral incompleta que nacía en la uretra bulbar y transcurría por la cara ventral. Se procedió a la resección quirúrgica del trayecto accesorio por vía perineal. Los controles de imagen posteriores mostraron la existencia de una uretra bulbar normal. La sintomatología miccional no se ha vuelto a presentar en los dos años transcurridos desde la intervención. Remitido por: Dr. Pedro Ramos Sanchez. Av. melchor fernandez almagro 12. Madrid. Correo electrónico: pmfcoe@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ORG", "start": "4259", "end": "4287", "word": "Complejo Asistencial de Le\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "523", "end": "527", "word": "2004"}, {"entity": "ORG", "start": "1657", "end": "1684", "word": "Nestl\u00e9 Healthcare Nutrition"}, {"entity": "EMAIL", "start": "4337", "end": "4361", "word": "calleja.alicia@gmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "4321", "end": "4327", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "4315", "end": "4319", "word": "Le\u00f3n"}, {"entity": "LOC", "start": "4309", "end": "4314", "word": "24008"}, {"entity": "LOC", "start": "4289", "end": "4307", "word": "Altos de Nava, s/n"}, {"entity": "PER", "start": "4194", "end": "4218", "word": "Alicia Calleja Fern\u00e1ndez"}, {"entity": "DAT", "start": "1698", "end": "1702", "word": "2005"}, {"entity": "DAT", "start": "625", "end": "638", "word": "julio de 2008"}, {"entity": "AGE", "start": "421", "end": "428", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "412", "end": "417", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "361", "end": "372", "word": "24 24 61574"}, {"entity": "PER", "start": "330", "end": "354", "word": "Alicia Calleja Fern\u00e1ndez"}, {"entity": "DAT", "start": "272", "end": "282", "word": "25/07/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "251", "end": "252", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "237", "end": "244", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "223", "end": "229", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "205", "end": "215", "word": "24/04/1965"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "161", "word": "24094"}, {"entity": "LOC", "start": "146", "end": "150", "word": "Le\u00f3n"}, {"entity": "LOC", "start": "92", "end": "122", "word": "Calle Fray Luis de Le\u00f3n, 20 7D"}, {"entity": "ID", "start": "65", "end": "79", "word": "78 64154213 22"}, {"entity": "ID", "start": "51", "end": "57", "word": "874136"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "44", "word": "Fernandez Garcia"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Manuel"}]
Nombre: Manuel. Apellidos: Fernandez Garcia. NHC: 874136. NASS: 78 64154213 22. Domicilio: Calle Fray Luis de León, 20 7D. Localidad/ Provincia: León. CP: 24094. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 24/04/1965. País: España. Edad: 60 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 25/07/2015. ServicIO: Endocrinología y Nutrición. Médico: Alicia Calleja Fernández NºCol:24 24 61574. Episodio del paciente: Se trata de un varón de 60 años con antecedentes personales de cardiopatía isquémica (sufrió un infarto agudo de miocardio en 2004) y es ex-fumador. El paciente no presentaba alergias conocidas a medicamentos ni a alimentos. En julio de 2008 fue diagnosticado de amiloidosis primaria y síndrome nefrótico. Al alta hospitalaria recibió unas recomendaciones nutricionales del servicio de Nefrología para realizar una dieta baja en sodio y grasa, así como para la exclusión de alimentos proteicos. Para ello el paciente debía cocer todos los alimentos, no utilizar sal de mesa, y no podía utilizar ninguna otra técnica culinaria (fritura, plancha, asado, microondas, etc.), así como no ingerir los segundos platos (carne, pescado y huevos). El tratamiento farmacológico que recibe en la actualidad es omeprazol, candesartán, enalapril, atorvastatina, ácido acetilsalicílico, ezetimibe, furosemida, barnidipino y espironolactona. Acude a la consulta de dietoterapia para pautar una dieta ajustada a sus necesidades nutricionales. En la consulta inicial se realizó una historia nutricional que incluyó una valoración antropométrica completa, bioquímica y análisis de la ingesta a través de una encuesta dietética de 3 días analizada con el programa Dietsource 3.0 ®Nestlé Healthcare Nutrition (Edición del 2005). Las características de la ingesta basal figuran en la tabla I, junto con las recomendaciones nutricionales para el paciente con síndrome nefrótico: dieta restrictiva en proteínas, sal y perfil lipídico rico en ácidos grasos monoinsaturados y poliinsaturados3. En la exploración inicial se obtuvieron los siguientes resultados: • Antropometría: peso 86,7 kg, talla 171 cm, IMC 29,65 kg/m2. La composición corporal se midió a través de impedancia bioeléctrica (TANITA TBF 300®): 56,1 litros de agua (64,7%), 76,6 kg de masa magra (88.4%) y 10,1 kg de masa grasa (11,6%). El paciente presentaba edemas con fóvea hasta las rodillas. • Analítica: Creatinina: 0,95 (valores normales 0,5-1,1) mg/dL, Filtrado Glomerular: > 60 ml/min/1,72 m2, P: 3,31 (valores normales 2,5-4,5) mg/dL, K: 4,23 (valores normales 3,6-5) mmol/L, Proteínas Totales: 3,8 (valores normales 6.2 - 8) gr/dL. Albúmina: 1.74 (valores normales 3,5-5) gr/dL y prealbúmina: 20 (valores normales 10-40) g/dL. Proteinuria: 14,55 g/24 h. Colesterol total: 180 (valores normales 100-200) mg/dL, Triglicéridos: 110 (valores normales 50-150) mg/dL, HDL: 44 mg/dL (valores normales 40-65), LDL: 68,8 mg/dL, Ácido úrico: 7,23 mg/dL (valores normales 2,4-7). Se elaboró una dieta acorde a las recomendaciones3, según las características del paciente, gustos, costumbres y horarios. Las características nutricionales de la dieta se recogen en la tabla I y la dieta calibrada para el paciente en la tabla II. Tras seis meses realizando la dieta el paciente presentó los siguientes datos: Antropometría: peso 79,4 kg, IMC 27,15 kg/m2. La composición corporal medida con la misma técnica que en la visita inicial indicó 46,5 litros de agua (58,6%), 63,5 kg de masa magra (80,0%) y 15,9 kg de masa grasa (20,0%). Los edemas habían disminuido y estaban presentes sólo en la zona perimaleolar. Analítica: Creatinina: 1,58 mg/100, Filtrado Glomerular: 48 ml/min/1,72 m2. P: 4,4 mg/dL y K: 5,37 mmol/L. Proteínas totales: 4,8 g/L, albúmina: 3,15 mg/dL y prealbúmina: 36,9 mg/dL. Proteinuria: 2.1 g/24 h. Colesterol total: 140 mg/dL, Triglicéridos: 88 mg/dL, HDL: 64 mg/dL, LDL: 58,4 mg/dL, Ácido úrico: 10,75 mg/dL. Adherencia a la dieta: La ingesta dietética se recogió en un recordatorio de 24 horas y se analizó con el mismo programa informático que en la visita inicial. Los datos figuran en la tabla I. En la actualidad el paciente continúa con la dieta pautada y sigue acudiendo a la consulta de dietoterapia bimensualmente. Remitido por: Alicia Calleja Fernández. Sección de Endocrinología y Nutrición. Complejo Asistencial de León. Altos de Nava, s/n. 24008 León, España. E-mail: calleja.alicia@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ID", "start": "2906", "end": "2911", "word": "joven"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3297", "end": "3319", "word": "vgarcianieto@gmail.com"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3277", "end": "3296", "word": "naivila@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "3254", "end": "3276", "word": "Santa Cruz de Tenerife"}, {"entity": "LOC", "start": "3247", "end": "3252", "word": "38010"}, {"entity": "LOC", "start": "3216", "end": "3245", "word": "Ctra. General del Rosario s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "3177", "end": "3214", "word": "Hospital Nuestra Se\u00f1ora de Candelaria"}, {"entity": "PER", "start": "3098", "end": "3118", "word": "Naira \u00c1lvarez Mart\u00edn"}, {"entity": "AGE", "start": "406", "end": "413", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "383", "end": "393", "word": "estudiante"}, {"entity": "SEX", "start": "394", "end": "402", "word": "femenina"}, {"entity": "ID", "start": "336", "end": "347", "word": "38 38 57810"}, {"entity": "PER", "start": "308", "end": "328", "word": "Naira \u00c1lvarez Mart\u00edn"}, {"entity": "DAT", "start": "288", "end": "298", "word": "23/08/2011"}, {"entity": "SEX", "start": "267", "end": "268", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "253", "end": "260", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "239", "end": "245", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "207", "end": "217", "word": "13/04/1995"}, {"entity": "LOC", "start": "158", "end": "163", "word": "38010"}, {"entity": "LOC", "start": "130", "end": "152", "word": "Santa Cruz de Tenerife"}, {"entity": "LOC", "start": "87", "end": "106", "word": "C/ Hnos Higueras, 2"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "74", "word": "7430475"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "59", "word": "Ruenes Montes"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Avril"}]
Datos del paciente. Nombre: Avril. Apellidos: Ruenes Montes . NHC: 7430475. Domicilio: C/ Hnos Higueras, 2. Localidad/ Provincia: Santa Cruz de Tenerife. CP: 38010. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/04/1995. País de nacimiento: España. Edad: 16 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 23/08/2011. Médico: Naira Álvarez Martín NºCol: 38 38 57810. Informe clínico del paciente: Una estudiante femenina de 16 años de edad, con un buen estado general, concurrió a nuestra Unidad, refiriendo haber sido violada dos meses antes de la entrevista. No había hecho la denuncia, debido a razones personales. Consultaba acerca de lesiones en boca de dos semanas de evolución aproximadamente, las cuales le causaban dificultad en la fonación y deglución. Al realizarse la anamnesis, la paciente mostró inseguridad y ocultamientos en sus respuestas. El examen de la mucosa bucal reveló las típicas placas opalinas, ligeramente elevadas y blanco grisáceas del secundarismo sifilítico y otras lesiones blancas rodeadas por un halo rojo, algunas múltiples y algunas solitarias. En la figura 1, se pueden observar las placas blancas en ambas comisuras y, en la mucosa labial inferior, en la línea media, tres placas más. La más cercana al fondo de surco, blanca opalina, bien circunscripta. Otra placa de 2 cm. de diámetro aproximadamente muestra una zona pequeña roja central y cercana a la semimucosa, se observa otra semejante. En la figura 2, se encuentran placas similares en el borde izquierdo de la lengua, cerca de la punta y en la zona posterior. En el borde derecho, en la parte media y posterior, pueden verse también dos placas de iguales características de 1,5 cm. de diámetro cada una. Próxima a la punta de la lengua, en los bordes y extendida hacia la cara ventral, se puede observar en la figura 3, una superficie de aspecto áspero. Coarrugado y blanquecino, que no se pudo retirar al raspado y que fue diagnosticada clínicamente como leucoplasia vellosa (LV). La paciente dio la autorización para la realización de un test de VIH, el cual se realizó al día siguiente y cuyo resultado es entregado personalmente aproximadamente a los treinta días. Ante una primera VDRL reactiva (128 dls), se solicitó la prueba fluorescente de anticuerpos contra el treponema (FTA-ABS), la de hematoaglutinación para treponema (TPHA), y se realizó una demostración de espiroqueta del exudado de una de las lesiones bucales o "prueba del campo oscuro", con resultado positivo. Se realizó una biopsia de la mucosa con diagnóstico presuntivo de leucoplasia vellosa. Debido a los títulos altos de la serología obtenidos, se instaló inmediatamente el tratamiento clásico para sífilis con inyecciones de penicilina benzatínica. El resultado de la biopsia de LV fue confirmado. La paciente no concurrió más a la consulta y no retiró el resultado del VIH, el cual había dado reactivo por lo cual se ha tratado de localizar a la joven para comunicarle su estado, controlar la efectividad del tratamiento de la sífilis, y establecer un eventual tratamiento y seguimiento de su inmunodeficiencia. Responsable clínico: Dra. Naira Álvarez Martín, Sección de Nefrología Pediátrica. Servicio de Pediatría, Hospital Nuestra Señora de Candelaria, Ctra. General del Rosario s/n, 38010, Santa Cruz de Tenerife naivila@hotmail.com vgarcianieto@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "853", "end": "879", "word": "pareja femenina de 23 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "491", "end": "498", "word": "14 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "556", "end": "563", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "519", "end": "526", "word": "14 a\u00f1os"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2918", "end": "2939", "word": "emezavzq@yahoo.com.mx"}, {"entity": "LOC", "start": "2902", "end": "2908", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "2896", "end": "2901", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "2867", "end": "2894", "word": "Paseo de la Castellana, 261"}, {"entity": "ORG", "start": "2851", "end": "2866", "word": "Hospital la Paz"}, {"entity": "PER", "start": "2805", "end": "2825", "word": "Eduardo Meza V\u00e1zquez"}, {"entity": "ID", "start": "351", "end": "362", "word": "28 28 63500"}, {"entity": "PER", "start": "322", "end": "342", "word": "Eduardo Meza V\u00e1zquez"}, {"entity": "DAT", "start": "276", "end": "286", "word": "03/05/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "250", "end": "256", "word": "Hombre"}, {"entity": "AGE", "start": "236", "end": "243", "word": "24 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "222", "end": "228", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "204", "end": "214", "word": "11/02/1994"}, {"entity": "ID", "start": "151", "end": "160", "word": "783117174"}, {"entity": "LOC", "start": "139", "end": "144", "word": "28029"}, {"entity": "LOC", "start": "127", "end": "133", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "76", "end": "103", "word": "Calle Finisterre 18, Bajo A"}, {"entity": "ID", "start": "52", "end": "63", "word": "78 94645 56"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "44", "word": "Herrero Mart\u00ednez"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "14", "word": "Javier"}]
Nombre: Javier . Apellidos: Herrero Martínez. NASS: 78 94645 56. Domicilio: Calle Finisterre 18, Bajo A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28029. NHC: 783117174. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 11/02/1994. País: España. Edad: 24 años Sexo: Hombre. Fecha de Ingreso: 03/05/2018. Especialidad: Andrología. Médico: Eduardo Meza Vázquez NºCol: 28 28 63500. Antecedentes: Descenso testicular al nacimiento, no circuncidado, aparición de caracteres sexuales secundarios normales a los 14 años, espermarquia a los 14 años, inicio de vida sexual a los 16 años, dos parejas sexuales, sin antecedentes de enfermedades de transmisión sexual. Erecciones matutinas 4/7, sin problemas para la erección voluntaria, libido conservada, sin problemas eyaculatorios. sin enfermedades concomitantes. Historia Actual: infertilidad de 1 año y medio de evolución, pareja femenina de 23 años, con protocolo de estudio de fertilidad sin alteraciones. Exploración física: Fenotipo masculino sin fascies característica, sin alteraciones cardiopulmonares, mamas normales acorde con edad y sexo. Distribución de vello androide, pene con prepucio retráctil, meato central, testículo izquierdo con volumen disminuido en comparación a testículo contralateral, de consistencia disminuida y varicocele grado III; testículo derecho de consistencia normal sin evidencia clínica de varicocele. Resumen de pruebas complementarias: Laboratorio: Biometría hemática: hemoglobina 15,3 g/dl, leucocitos 8,000 cél/µ, TP 13,8 segundos, TTP 28,9 segundos. Química sanguínea: glucosa 80 mg/dl, creatinina 0,96 mg/dl, sodio 142 meq/L, potasio 4,4 meq/L, cloro 103 meq/L. Examen general de orina: pH 6, densidad 1,020, leucocitos 2-4 por campo. Hormonas: LH 5,2 (0.8-7.6 mUI/ml) FSH 12,2 (0,7-11,1 mUI/ml), oestradiol 12,4 (0-56 pg/ml) testosterona 588 ng/dl (270-1734). Cultivos de orina y semen negativos: Búsqueda de Chlamydia, Micoplasma y Ureaplasma en secreción uretral negativos. Análisis de semen: Aspecto normal, licuefacción normal, viscosidad normal, volumen 3 ml, pH 8,0, concentración 3 millones/ml, motilidad tipo d=100%. Morfología (Kruger): normales 0%, cola anormal 28%, amorfos 36%, acintados 28%, alfiler 7%, duplicados 1%. Oligozoospermia, astenozoospermia, y teratozoospermia severa. Ultrasonido escrotal: Testículo izquierdo de 4,68 cc con varicocele, testículo derecho 10,92 cc, ambos epidídimos normales. Cariotipo: 46,XY. Microdeleciones cromosoma Y mediante técnica de reacción en cadena polimerasa múltiplex de STS cromosoma Y: Múltiplex A: ZFY, SRY, sY84 (AZFa) presentes. sY254 (AZFc), sY127 (AZFb) ausentes. Múltiplex B: ZFY, SRY, sY86(AZFa) presentes. sY134 (AZFb), sY255 (AZFc) ausentes. Los análisis se realizaron por triplicado y como referencia se tomaron controles positivos y negativos. Remitido por: Dr. Eduardo Meza Vázquez. servicio de Andrología, Hospital la Paz.Paseo de la Castellana, 261, 28046 Madrid. E-mail: emezavzq@yahoo.com.mx
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "94", "end": "121", "word": "Avenida Alarcos, 25, 4 der."}, {"entity": "ID", "start": "354", "end": "365", "word": "13 13 30456"}, {"entity": "AGE", "start": "393", "end": "400", "word": "38 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "384", "end": "389", "word": "Mujer"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1149", "end": "1168", "word": "flarmed@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1134", "end": "1140", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1121", "end": "1132", "word": "Ciudad Real"}, {"entity": "LOC", "start": "1099", "end": "1118", "word": "Alc\u00e1zar de San Juan"}, {"entity": "LOC", "start": "1093", "end": "1098", "word": "13600"}, {"entity": "ORG", "start": "1054", "end": "1092", "word": "Complejo Hospitalario La Mancha-Centro"}, {"entity": "PER", "start": "1024", "end": "1053", "word": "Francisco Javier Lara Medina."}, {"entity": "PER", "start": "319", "end": "347", "word": "Francisco Javier Lara Medina"}, {"entity": "DAT", "start": "278", "end": "288", "word": "03/05/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "257", "end": "258", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "243", "end": "250", "word": "38 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "229", "end": "235", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "211", "end": "221", "word": "19/12/1979"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "167", "word": "13001"}, {"entity": "LOC", "start": "145", "end": "156", "word": "Ciudad Real"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "81", "word": "20 56457654 24"}, {"entity": "ID", "start": "52", "end": "59", "word": "6045435"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "45", "word": "Becerro Dominguez"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Carmen"}]
Nombre: Carmen. Apellidos: Becerro Dominguez. NHC: 6045435. NASS: 20 56457654 24. Domicilio: Avenida Alarcos, 25, 4 der.. Localidad/ Provincia: Ciudad Real. CP: 13001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 19/12/1979. País: España. Edad: 38 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 03/05/2018. Servicio: Urgencias. Médico: Francisco Javier Lara Medina NºCol:13 13 30456. Historia Actual: Mujer de 38 años que acude de urgencias por presentar un traumatismo penetrante ocular por un fragmento de una pinza de ropa. La paciente muestra una perforación a nivel corneal con afectación del iris y del cristalino. Se interviene de urgencias realizándose la extracción del fragmento y posteriormente, el cierre corneal y la facoemulsificación del cristalino con colocación de una lente intrasacular. En una revisión posterior a los 5 meses de la lesión, se toman imágenes del segmento anterior mediante OCT. El OCT muestra claramente la zona de la iridectomía traumática, así como la disposición de la lente intraocular. Remitido por: Francisco Javier Lara Medina. Complejo Hospitalario La Mancha-Centro 13600 Alcázar de San Juan ( Ciudad Real) España E-mail: flarmed@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ORG", "start": "2387", "end": "2409", "word": "Universidad de Navarra"}, {"entity": "ORG", "start": "2364", "end": "2385", "word": "Cl\u00ednica Universitaria"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2488", "end": "2510", "word": "arincon@alumni.unav.es"}, {"entity": "PHONE", "start": "2468", "end": "2479", "word": "948 296 500"}, {"entity": "PHONE", "start": "2451", "end": "2462", "word": "948 255 400"}, {"entity": "LOC", "start": "2436", "end": "2444", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "2430", "end": "2435", "word": "31080"}, {"entity": "LOC", "start": "2411", "end": "2428", "word": "Avda. P\u00edo XII, 36"}, {"entity": "PER", "start": "2317", "end": "2338", "word": "Armando Rinc\u00f3n Mayans"}, {"entity": "DAT", "start": "579", "end": "586", "word": "9/05/05"}, {"entity": "DAT", "start": "529", "end": "537", "word": "12/01/05"}, {"entity": "AGE", "start": "411", "end": "418", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "369", "end": "380", "word": "11 31 50569"}, {"entity": "PER", "start": "340", "end": "361", "word": "Armando Rinc\u00f3n Mayans"}, {"entity": "DAT", "start": "296", "end": "306", "word": "31/05/2016"}, {"entity": "SEX", "start": "270", "end": "275", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "AGE", "start": "255", "end": "262", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "241", "end": "247", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "223", "end": "233", "word": "04/04/1956"}, {"entity": "ID", "start": "171", "end": "179", "word": "79468516"}, {"entity": "LOC", "start": "159", "end": "164", "word": "31080"}, {"entity": "LOC", "start": "145", "end": "153", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "101", "end": "121", "word": "Av. de Bayona 48, 4D"}, {"entity": "ID", "start": "74", "end": "88", "word": "22 69459745 12"}, {"entity": "ID", "start": "58", "end": "66", "word": "79468516"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "46", "word": "Idiazabal Mungu\u00eda"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "16", "word": "Vicente"}]
Nombre: Vicente. Apellidos: Idiazabal Munguía. CIPA: nhc-79468516. NASS: 22 69459745 12. Domicilio: Av. de Bayona 48, 4D. Localidad/ Provincia: Pamplona. CP: 31080. NHC: 79468516. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 04/04/1956. País: España. Edad: 60 años Sexo: Varón . Fecha de Ingreso: 31/05/2016. Especialidad: urologia. Médico: Armando Rincón Mayans NºCol: 11 31 50569. Historia Actual: Paciente de 60 años diagnosticado de carcinoma papilar urotelial de alto grado (T1 G2-3) múltiple tratado mediante RTU vesical el 12/01/05 y posterior RTU por probable recidiva el 9/05/05 (AP: tejido inflamatorio crónico) al que se indicó tratamiento complementario con instilaciones de BCG una dosis semanal, durante seis semanas acude a nuestro centro por un cuadro constitucional de deterioro del estado general con marcada astenia, fiebre de hasta 39,5 ºC de predominio vespertino, dolores articulares de inicio en pie derecho, con afectación posterior de pie izquierdo, tobillos, muñecas, manos y dedos de las manos (afectación simétrica y sumatoria) junto con conjuntivitis con marcado enrojecimiento ocular y secreción purulenta. No aftas ni otras lesiones orales ni genitales referidas. Sin otra sintomatología ni signos de localidad infecciosa. Pruebas complementarias: En la analítica realizada presentaba marcada leucocitosis (22.180 con 80% de neutrofilos), VSG 100 a la 2ª hora y PCR 49 mg/dl. A esto se añadía alteración de enzimas hepáticas. Serología para hepatitis negativas, así como para Yersinia y Chlamydia. Tanto los hemocultivos, urocultivos y coprocultivo negativos. Cultivo de bacilo de Koch en orina con tinción de Kinyoun negativa. HLA B27 y FR negativos. Posteriormente se realizó artrocentesis de tobillo derecho con líquido de características inflamatorias. Cultivo y cristales negativos. Dada la negatividad de las pruebas realizadas y la artrocentesis, como diagnóstico diferencial, nos planteamos poliartritis secundaria a instilaciones con BCG. Evolución y comentarios: Iniciamos tratamiento con indometacina y corticoides (metilprednisolona 40 mg) con buena respuesta clínica y analítica. Al alta el paciente continuó tratamiento con indometacina 75 mg (1-0-1) durante 21 días. El paciente acudió a revisión pasados tres meses, estando asintomático de su dolencia. Remitido por: Dr. Armando Rincón Mayans Departament de Urología. Clínica Universitaria. Universidad de Navarra. Avda. Pío XII, 36. 31080 Pamplona Tel.: 948 255 400 Fax: 948 296 500 E-mail: arincon@alumni.unav.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2117", "end": "2137", "word": "estufano@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2079", "end": "2085", "word": "Bilbao"}, {"entity": "LOC", "start": "2088", "end": "2094", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2073", "end": "2078", "word": "48080"}, {"entity": "LOC", "start": "2047", "end": "2072", "word": "Apartado de Correos 20134"}, {"entity": "PER", "start": "2030", "end": "2046", "word": "Ivan Olano Grasa"}, {"entity": "AGE", "start": "375", "end": "382", "word": "44 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "366", "end": "371", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "327", "end": "338", "word": "40 40 59720"}, {"entity": "PER", "start": "302", "end": "318", "word": "Ivan Olano Grasa"}, {"entity": "DAT", "start": "282", "end": "292", "word": "13/12/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "261", "end": "262", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "247", "end": "254", "word": "55 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "233", "end": "239", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "215", "end": "225", "word": "10/11/1959"}, {"entity": "LOC", "start": "166", "end": "171", "word": "40400"}, {"entity": "LOC", "start": "154", "end": "160", "word": "Bilbao"}, {"entity": "LOC", "start": "109", "end": "130", "word": "Calle Vinuesa, 66, 3A"}, {"entity": "ID", "start": "82", "end": "96", "word": "56 02347896 33"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "4346057"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "61", "word": "C\u00e1rcamo Mendoza"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "33", "word": "Luis"}]
Datos del paciente. Nombre: Luis. Apellidos: Cárcamo Mendoza. NHC: 4346057. NASS:56 02347896 33. Domicilio: Calle Vinuesa, 66, 3A. Localidad/ Provincia: Bilbao. CP: 40400. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 10/11/1959. País: España. Edad: 55 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 13/12/2015. Médico: Ivan Olano Grasa NºCol: 40 40 59720. Historia Actual: Paciente varón de 44 años, entre cuyos antecedentes personales destaca traumatismo testicular en la infancia que no precisó cirugía. Acude por aumento del tamaño del hemiescroto derecho asociado a leves molestias testiculares desde hace 7 meses y la autopalpación de una masa paratesticular derecha. Exploración física: A la exploración física se aprecia un pene sin hallazgos de interés, un teste izquierdo de tamaño, movilidad y consistencia normal, y un hemiescroto derecho aumentado de tamaño con un teste normal y una estructura adyacente en el polo superior separada del teórico teste derecho, no indurada ni dolorosa al tacto. Resumen de pruebas complementarias: De cara a una primera aproximación al diagnóstico se solicitan marcadores tumorales germinales, con resultado normal, y una ecografía testicular que describe una estructura adyacente a teste derecho en su polo superior diferenciada del mismo, de menor tamaño y ecográficamente similar al teste, asociada a hidrocele derecho, con lo que la sospecha inicial es de poliorquidismo con hidrocele asociado. Se realiza además una TAC donde se objetivan dos estructuras en hemiescroto derecho de similar aspecto, una de ellas de menor tamaño respecto de la otra, sin otros hallazgos exploratorios de interés. Se realiza escrototomía exploratoria donde se objetiva un hidrocele derecho y dos estructuras relacionadas entre sí, compatibles con teste, compartiendo epidídimo y deferente. Se toma biopsia de la estructura de menor tamaño y se realiza eversión de la vaginal para solución del hidrocele. La anatomía patológica dió como resultado tejido testicular conservado sin signos de atrofia. Remitido por: Dr. Ivan Olano Grasa Apartado de Correos 20134 48080 Bilbao. (España). Correo Electronico: estufano@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "3702", "end": "3709", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "3697", "end": "3701", "word": "6006"}, {"entity": "LOC", "start": "3663", "end": "3695", "word": "c/ Castillo de Rena 43. Puerta 2"}, {"entity": "ID", "start": "348", "end": "359", "word": "06 06 36658"}, {"entity": "PER", "start": "3644", "end": "3661", "word": "Fernando Ugarriza"}, {"entity": "PER", "start": "323", "end": "340", "word": "Fernando Ugarriza"}, {"entity": "SEX", "start": "391", "end": "396", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "282", "end": "283", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "400", "end": "407", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "268", "end": "275", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "303", "end": "313", "word": "05/05/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "222", "end": "232", "word": "21/01/1990"}, {"entity": "LOC", "start": "254", "end": "260", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "173", "end": "178", "word": "06560"}, {"entity": "LOC", "start": "160", "end": "167", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "136", "word": "Calle las colinas, 23, 4 D"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "38 49576356 02"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "3457044"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "60", "word": "Parra Fajardo"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Daniel"}]
Datos del paciente. Nombre: Daniel. Apellidos: Parra Fajardo . NHC: 3457044. NASS: 38 49576356 02. Domicilio: Calle las colinas, 23, 4 D. Localidad/ Provincia: Badajoz. CP: 06560. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/01/1990. País de nacimiento: España. Edad: 28 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 05/05/2018. Médico: Fernando Ugarriza NºCol: 06 06 36658. Informe clínico del paciente: Varón de 28 años de edad que ingresa en el servicio de urgencias de un hospital comarcal presentando, a consecuencia de un accidente de automóvil, un politraumatismo con fractura de 6° arco costal y contusión pulmonar derecha, laceración renal con hematoma subcapsular y suprarrenal derechos, hematoma de pared abdominal, luxación de codo derecho y lesión ligamentaria en rodilla del mismo lado, heridas con pérdida de sustancia en ambas extremidades inferiores, y sin signos de TCE. El paciente precisó intubación orotraqueal y ventilación asistida por insuficiencia respiratoria, y transfusiones sanguíneas por anemia aguda, ingresando en UCI. Extubado a las 48 horas sin incidencias, pasa a planta de hospitalización 24 horas después, donde permanece diez días, procediéndose a la colocación de un yeso en la extremidad inferior derecha. Desde el alta hospitalaria, 13 días después del traumatismo, el paciente presenta dolor a nivel dorso-lumbar, achacado en principio al traumatismo renal, que en los últimos 7 días se asocia a sensación subjetiva de pérdida de fuerza con parestesias-disestesias en ambas extremidades inferiores, mas acusadas al permanecer acostado, y en las ultimas 72 horas dificultad para iniciar la micción y estreñimiento. El paciente acude, un mes después del traumatismo, al hospital comarcal donde se practica Rx de columna vertebral torácica y lumbar en la que se aprecia un aumento de la distancia interespinosa en la proyección anteroposterior, y en la lateral un desplazamiento anterior del cuerpo vertebral de T11 sobre T12, con una posible luxación de facetas articulares a este nivel, y una mínima fractura de la porción mas anterior del cuerpo vertebral de T12. Se practica RM de la zona en la que se descarta la existencia de hematomas en el canal, confirmándose los hallazgos de la Rx, y con una dudosa imagen de contusión medular. Así mismo se observa la presencia de sangre a nivel de ligamento interespinoso. El paciente es remitido a nuestro servicio. En el momento de su ingreso el paciente presentaba una leve paraparesia (4+/5) de predominio proximal, sin déficits sensitivos, leve hiperreflexia rotuliana bilateral simétrica, sin signos de liberación piramidal. Se practica TC, que en los cortes axiales pone de manifiesto la existencia de una anormal disposición de las facetas T11-T12, con una estenosis del canal a ese nivel, la existencia de un signo de la faceta desnuda, y en la reconstrucción sagital y tridimensional se confirma la luxación y bloqueo de las facetas articulares a nivel T11-T12 de forma bilateral. El paciente fue intervenido quirúrgicamente mediante un abordaje posterior, procediéndose a la extirpación de un magma cicatricial a nivel de ambas articulares, curetaje de las carillas de las FA superiores de T12, y reducción abierta de la luxación mediante maniobras de distracción-extensión, consiguiéndose una reducción casi completa tras practicar una laminectomía parcial bilateral, que facilitó la reducción, seguida de fijación T11-T12 con tornillos pediculares, barras, e injerto autólogo. El paciente evoluciona favorablemente desapareciendo su sintomatología neurológica en la primera semana, siendo dado de alta sin dolor y deambulando normalmente. Responsable clínico: Fernando Ugarriza. c/ Castillo de Rena 43. Puerta 2. 6006 Badajoz.
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "3313", "end": "3320", "word": "familia"}, {"entity": "EMAIL", "start": "4097", "end": "4120", "word": "r_navarro_suay@yahoo.es"}, {"entity": "LOC", "start": "4082", "end": "4088", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "4076", "end": "4081", "word": "28047"}, {"entity": "LOC", "start": "4051", "end": "4075", "word": "Glorieta del Ej\u00e9rcito, 1"}, {"entity": "ORG", "start": "3993", "end": "4050", "word": "Hospital Universitario Central de la Defensa \"G\u00f3mez Ulla\""}, {"entity": "LOC", "start": "3334", "end": "3342", "word": "Colombia"}, {"entity": "ORG", "start": "769", "end": "826", "word": "Hospital Universitario Central de la Defensa \"G\u00f3mez Ulla\""}, {"entity": "PROF", "start": "541", "end": "548", "word": "militar"}, {"entity": "ID", "start": "379", "end": "390", "word": "28 28 45126"}, {"entity": "PER", "start": "3907", "end": "3927", "word": "Ricardo Navarro Suay"}, {"entity": "PER", "start": "351", "end": "371", "word": "Ricardo Navarro Suay"}, {"entity": "SEX", "start": "409", "end": "414", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "248", "end": "249", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "419", "end": "426", "word": "32 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "234", "end": "241", "word": "32 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "268", "end": "278", "word": "04/07/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "202", "end": "212", "word": "28/02/1985"}, {"entity": "LOC", "start": "220", "end": "226", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "153", "end": "158", "word": "28047"}, {"entity": "LOC", "start": "141", "end": "147", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "90", "end": "117", "word": "Calle la Montera 19, 5 Der."}, {"entity": "ID", "start": "63", "end": "77", "word": "47 24876134 13"}, {"entity": "ID", "start": "50", "end": "55", "word": "39574"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "43", "word": "San Martin Ramon"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "14", "word": "Lucas"}]
Nombre: Lucas . Apellidos:San Martin Ramon. NHC: 39574. NASS: 47 24876134 13. Domicilio: Calle la Montera 19, 5 Der.. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28047. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 28/02/1985. País: España. Edad: 32 años Sexo: H. Fecha de Ingreso:04/07/2017. Servicio: Anestesiología, Reanimación y Terapéutica del Dolor. Médico: Ricardo Navarro Suay NºCol: 28 28 45126. Historia Actual: varón, de 32 años (78 kg, 179 cm), sin alergias medicamentosas, con antecedentes de herniorrafia inguinal y sin ningún tratamiento, militar, que durante su jornada laboral sufrió un aplastamiento tras caída inesperada de una estructura metálica de aproximadamente 1.500 kg. Fue evacuado en ambulancia terrestre con capacidad de soporte vital avanzado hasta el Hospital Universitario Central de la Defensa "Gómez Ulla" sin pérdida de consciencia y con estabilidad tanto respiratoria como hemodinámica. En el Servicio de Urgencias se procedió a la valoración secundaria, a la extracción de una muestra sanguínea (destacó CPK 2.295 U/l y mioglobina 469 ng/ml con resto de parámetros de hemograma, bioquímica y hemostasia dentro de la normalidad), a la realización de radiografía de tórax compatible con contusión pulmonar leve sin fracturas costales de pelvis y TAC cervical y abdominopélvico en los que se evidenció fractura de la rama isquiopubiana izquierda sin desplazamiento, diástasis de 10 mm en la porción superior de la articulación sacroiliaca derecha con pequeña avulsión ósea del borde iliaco superomedial, y disminución del grosor de los espacios intersomáticos en L4-L5 y en L5-S1 acompañado de pequeña prominencia discal difusa en L4-L5. Evolución: Siendo diagnosticado como policontusionado, ingresó en la Unidad de Cuidados Intensivos con GCS de 15 puntos, pupilas reactivas simétricas, sin focalidad neurológica, con buena dinámica respiratoria, saturación de oxígeno dentro de la normalidad, perfundido, normotenso y normocárdico, sin signos de irritación peritoneal y ausencia de hematuria macroscópica por lo que a las 24 horas se decidió su alta a sala de hospitalización. En planta hospitalaria el paciente evolucionó satisfactoriamente siendo reseñable la analítica sanguínea del sexto día de ingreso ya que apareció una elevación de enzimas hepáticas (GOT 134 U/l, GPT 91 U/l, BT 1,2 mg/dl, BD 0,5 mg/dl) que fue diagnosticado por el Servicio de Gastroenterología de probable hepatopatía aguda tóxica sin fallo hepático no acompañado de hepatomegalia ni de ictericia. A los 15 días de sufrir el accidente y tras la mejora clínica y la recuperación de la normalidad en los valores analíticos, el paciente fue dado de alta del hospital recomendando revisiones periódicas a cargo del Servicio de Traumatología. Durante su ingreso el enfermo presentó dolor de intensidad variable (EVA 2/10, 3/10, 7/10 y 1/10 durante su estancia en Urgencias, UCI, Sala de Hospitalización y al alta, respectivamente), de características punzantes, localizado en la región torácica derecha, pelvis derecha y glútea, no irradiado, que se incrementaba con la sedestación y disminuía en decúbito supino sin provocar sintomatología vegetativa. Concilió el sueño de forma satisfactoria y durmió sin interrupción aproximadamente 8 horas al día. Presentó ligera distimia probablemente por no poder estar con su familia que vivía en Colombia. El tratamiento analgésico administrado durante la evacuación hasta el hospital fue: fentanilo 100 µg, en la UCI: paracetamol 1 g/8 h i.v. y dexketoprofeno-trometamol 50 mg/8 h i.v., durante los 6 primeros días en sala de hospitalización: paracetamol 1 g/8 h v.o. y dexketoprofeno-trometamol 50 mg/8 h v.o. y finalmente hasta el alta: se administró dexketoprofeno-trometamol 50mg/8 h v.o. y fentanilo 400 µg transmucoso 30 minutos antes de realizar cualquier movimiento potencialmente doloroso (ducharse, realización de radiografía en bipedestación. Remitido por: Ricardo Navarro Suay. Servicio de Anestesiología, Reanimación y Terapéutica del Dolor Hospital Universitario Central de la Defensa "Gómez Ulla" Glorieta del Ejército, 1 28047 Madrid e-mail: r_navarro_suay@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ORG", "start": "1025", "end": "1028", "word": "MSD"}, {"entity": "ORG", "start": "729", "end": "749", "word": "Bristol-Myers Squibb"}, {"entity": "DAT", "start": "649", "end": "664", "word": "febrero de 2004"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1865", "end": "1883", "word": "inescon3@yahoo.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1850", "end": "1856", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1843", "end": "1849", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "1837", "end": "1842", "word": "28008"}, {"entity": "LOC", "start": "1804", "end": "1836", "word": "C/ Mart\u00edn de los Heros, 80, 5\u00ba D"}, {"entity": "PER", "start": "1789", "end": "1803", "word": "In\u00e9s Contreras"}, {"entity": "DAT", "start": "1034", "end": "1047", "word": "julio de 2005"}, {"entity": "DAT", "start": "408", "end": "420", "word": "mayo de 2003"}, {"entity": "AGE", "start": "374", "end": "381", "word": "13 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "366", "end": "370", "word": "Ni\u00f1a"}, {"entity": "ID", "start": "323", "end": "334", "word": "28 28 26100"}, {"entity": "PER", "start": "300", "end": "314", "word": "In\u00e9s Contreras"}, {"entity": "DAT", "start": "279", "end": "289", "word": "27/06/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "258", "end": "259", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "244", "end": "251", "word": "13 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "230", "end": "236", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "198", "end": "208", "word": "13/12/2001"}, {"entity": "LOC", "start": "150", "end": "155", "word": "28008"}, {"entity": "LOC", "start": "138", "end": "144", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "84", "end": "114", "word": "C/ Monforte de Lemos, 129, 2 A"}, {"entity": "ID", "start": "64", "end": "71", "word": "4768426"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "57", "word": "Santana Rot"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Carla"}, {"entity": "PER", "start": "1215", "end": "1229", "word": "Abuelo materno"}, {"entity": "PER", "start": "1375", "end": "1389", "word": "abuela materna"}, {"entity": "PER", "start": "1244", "end": "1251", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "PER", "start": "1401", "end": "1409", "word": "hermanos"}, {"entity": "PER", "start": "1411", "end": "1420", "word": "3 varones"}, {"entity": "PER", "start": "1427", "end": "1432", "word": "mujer"}, {"entity": "PER", "start": "1472", "end": "1483", "word": "T\u00edo materno"}, {"entity": "PER", "start": "1502", "end": "1509", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "PER", "start": "1580", "end": "1606", "word": "hermanos de abuelo materno"}, {"entity": "PER", "start": "1643", "end": "1648", "word": "madre"}, {"entity": "PER", "start": "1676", "end": "1681", "word": "padre"}]
Datos del paciente. Nombre: Carla. Apellidos: Santana Rot. NHC: 4768426. Domicilio: C/ Monforte de Lemos, 129, 2 A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28008. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento:13/12/2001. País de nacimiento: España. Edad: 13 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 27/06/2015 . Médico: Inés Contreras NºCol: 28 28 26100. Informe clínico del paciente: Niña de 13 años de edad, diagnosticada en mayo de 2003 de uveítis intermedia y tratada con glucocorticoides tópicos, peribulbares y orales, con edema macular quístico (EMQ) persistente en ambos ojos y agudeza visual (AV) de 0,2 en ojo derecho (OD) y 0,4 en el ojo izquierdo (OI). En febrero de 2004 se inyectaron 4 mg de triamcinolona intravítrea (Trigon Depot®, Bristol-Myers Squibb) en el OD. Un mes después, el EMQ se había resuelto con AV de 0,7, por lo que se repitió el tratamiento en el OI con AV de 0,7. Un año después, se detectaron presión intraocular (PIO) de 26 mmHg OD y 23 mmHg OI que fueron controladas con timolol 0,5% tópico (Timoftol® 0,5%, MSD). En julio de 2005, había desarrollado cataratas subcapsulares posteriores, con AV de 0,2 OD y 0,5 OI. Actualmente está pendiente de cirugía de facoextracción. Antecedentes familiares: Abuelo materno operado a los 40 años por catarata bilateral con trasplante de córnea a los 68 unilateral secundario a complicaciones de cirugía de catarata. La abuela materna y 4 de sus hermanos (3 varones y una mujer) han tenido desprendimiento de retina. Tío materno intervenido a los 34 años de catarata bilateral y desprendimiento de retina. Refieren miopía en hermanos de abuelo materno (algunos de hasta 10 dioptrías). La madre tiene miopía no magna y el padre tiene Diabetes Mellitus tipo 1. No antecedentes oftalmológicos por rama paterna. Responsable clínico: Dra. Inés Contreras C/ Martín de los Heros, 80, 5º D 28008 Madrid España E-mail: inescon3@yahoo.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2822", "end": "2840", "word": "mmedrano@unizar.es"}, {"entity": "LOC", "start": "2804", "end": "2812", "word": "Zaragoza"}, {"entity": "LOC", "start": "2798", "end": "2803", "word": "50009"}, {"entity": "LOC", "start": "2769", "end": "2796", "word": "C/ Condes de Arag\u00f3n, 20, 4D"}, {"entity": "PER", "start": "2740", "end": "2767", "word": "Marta Medrano San Ildefonso"}, {"entity": "DAT", "start": "620", "end": "624", "word": "1983"}, {"entity": "AGE", "start": "439", "end": "446", "word": "72 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "384", "end": "395", "word": "50 50 78382"}, {"entity": "PER", "start": "348", "end": "375", "word": "Marta Medrano San Ildefonso"}, {"entity": "ID", "start": "331", "end": "338", "word": "3629184"}, {"entity": "DAT", "start": "310", "end": "320", "word": "16/05/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "289", "end": "290", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "275", "end": "282", "word": "72 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "261", "end": "267", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "229", "end": "239", "word": "20/09/1944"}, {"entity": "LOC", "start": "180", "end": "185", "word": "50006"}, {"entity": "LOC", "start": "166", "end": "174", "word": "Zaragoza"}, {"entity": "LOC", "start": "105", "end": "142", "word": "Calle del Arzobispo Domenech, 4, 3, D"}, {"entity": "ID", "start": "78", "end": "92", "word": "28 30296154 64"}, {"entity": "ID", "start": "63", "end": "70", "word": "1626394"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "56", "word": "Puig Roman"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "32", "word": "Ra\u00fal"}]
Datos del paciente. Nombre: Raúl . Apellidos: Puig Roman. NHC: 1626394. NASS: 28 30296154 64. Domicilio: Calle del Arzobispo Domenech, 4, 3, D. Localidad/ Provincia: Zaragoza. CP: 50006. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 20/09/1944. País de nacimiento: España. Edad: 72 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 16/05/2017. Episodio:3629184. Médico: Marta Medrano San Ildefonso. NºCol: 50 50 78382. Informe clínico del paciente: Paciente de 72 años que ingresa para cirugía electiva de aneurisma de aorta abdominal infrarrenal y de arteria hipogástrica derecha. Como antecedentes personales destaca nefrectomía derecha en 1983 por carcinoma de células renales, HTA controlada con amlodipino y IAM inferolateral antiguo con cardiopatía silente. El DIVAS aprecia una ectasia aórtica difusa y una dilatación aneurismática fusiforme cuyo cuello se sitúa a 17 mm de la arteria renal izquierda, con trombo mural de 7 mm en su interior y un calibre de luz máximo de 35 mm a nivel de arteria mesentérica inferior. La dilatación aneurismática afecta a ambas arterias ilíacas primitivas, y se objetiva un segundo aneurisma fusiforme de 13 mm en arteria hipogástrica derecha. Se confirma permeabilidad de eje celíaco, arteria renal izquierda, mesentérica superior y oclusión de arteria mesentérica inferior. El paciente es intervenido colocándose endoprótesis aórtica (Quantum Cordis®) 36-12 con extensión a ambas arterias ilíacas y embolización de arteria hipogástrica derecha. La arteriografia renal de control fue normal. A las 2 h de la intervención se aprecia anuria de instauración súbita, sin mejoría con perfusión de diuréticos. La arteriografía urgente (6 h postoperatorias) muestra oclusión total del óstium de la arteria renal izquierda por migración craneal de la endoprótesis. Se decide cirugía de revascularización urgente mediante shunt esplenorrenal por lumbotomia posterolateral izquierda a nivel XIIª costilla. Se procede a disección de pedículo renal izquierdo (1 arteria, 1 vena) reperfusión renal mediante ringer lactato a 4 C y anastomosis término-terminal con la arteria esplénica (puntos discontinuos de Prolene® 6/0). La reperfusión del riñón se procedió a las 12 h post instauración de la anuria, recuperándose progresivamente color y consistencia, manteniendo la anastomosis un buen pulso. La diuresis espontánea reapareció a las 48 h, necesitando previamente una sesión de hemodiálisis por hiperpotasemia y acidosis. En la Angio RMN de control (2 meses) se demuestra la permeabilidad de la endoprótesis, la ausen- cia de endofugas y de estenosis en la anastomosis esplenorrenal En la actualidad el paciente sigue con tensiones bien controladas con amlodipino y con cifra de creatinina de 1,4 mg/dl. Responsable clínico: Dra. Marta Medrano San Ildefonso. C/ Condes de Aragón, 20, 4D. 50009 Zaragoza. e-mail: mmedrano@unizar.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "2265", "end": "2269", "word": "Le\u00f3n"}, {"entity": "LOC", "start": "2259", "end": "2264", "word": "24071"}, {"entity": "LOC", "start": "2238", "end": "2257", "word": "Altos de Navas, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "2206", "end": "2236", "word": "Hospital Universitario de Le\u00f3n"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2178", "end": "2205", "word": "aidaglezbenavides@gmail.com"}, {"entity": "AGE", "start": "502", "end": "512", "word": "cinco a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "313", "end": "322", "word": "24 24 693"}, {"entity": "PER", "start": "2146", "end": "2169", "word": "A\u00edda Gonz\u00e1lez Benavides"}, {"entity": "PER", "start": "282", "end": "305", "word": "A\u00edda Gonz\u00e1lez Benavides"}, {"entity": "SEX", "start": "354", "end": "358", "word": "Ni\u00f1o"}, {"entity": "SEX", "start": "241", "end": "242", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "362", "end": "368", "word": "6 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "228", "end": "234", "word": "6 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "262", "end": "272", "word": "04/03/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "196", "end": "206", "word": "15/11/2010"}, {"entity": "LOC", "start": "214", "end": "220", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "147", "end": "152", "word": "24002"}, {"entity": "LOC", "start": "137", "end": "141", "word": "Le\u00f3n"}, {"entity": "LOC", "start": "86", "end": "113", "word": "Av. del Padre Isla 23, 3\u00ba A"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "73", "word": "8436914"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "59", "word": "Lozano Ruiz"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Emilio"}]
Datos del paciente. Nombre: Emilio. Apellidos: Lozano Ruiz. NHC: 8436914. Domicilio: Av. del Padre Isla 23, 3º A. Localidad/ Provincia: León. CP: 24002. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/11/2010. País: España. Edad: 6 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 04/03/2017. Médico: Aída González Benavides NºCol: 24 24 693. Informe clínico del paciente: Niño de 6 años de edad, como únicos antecedentes cuenta con una operación de criptorquidia izquierda; está vacunado correctamente para su edad. Con cinco años presenta por primera vez inflamación parotídea bilateral (con eritema, hinchazón y dolor), acompañada de fiebre que fue manejado de forma ambulatoria con amoxicilina-clavulánico y antiinflamatorios por vía oral. Tuvo un segundo episodio, también manejado de forma ambulatoria. El tercer episodio precisó ingreso hospitalario por mala evolución clínica y afectación del estado general tras el inicio de tratamiento con amoxicilina-clavulánico por vía oral. En la exploración física destacaba una tumoración laterocervical bilateral (inicialmente derecha) que borraba el ángulo mandibular, sin signos de fluctuación ni secreción o signos inflamatorios de conducto de Stenon. Se realizó una analítica sanguínea, que mostró una importante leucocitosis (24 100/mm3) con neutrofilia (78,7%), proteína C reactiva (PCR) de 4,11 mg/dl y elevación de la α-amilasa (hasta 1451 U/l). Durante el ingreso se realizó una ecografía que mostró un aumento del tamaño de las parótidas, con aumento de densidad, heterogéneas y con focos hipoecoicos. El paciente recibió tratamiento con amoxicilina-clavulánico durante dos días por vía intravenosa, completando ocho días más por vía oral, analgesia y antiinflamatorios, con buena evolución posterior. La consulta de Infectología Pediátrica ha realizado el seguimiento del paciente, desde donde se ha completado el estudio. Se han realizado un estudio de inmunidad, que ha sido normal, pruebas reumatoideas, negativas y estudio serológico, negativo, excepto la serología vacunal antiparotiditis, que fue positiva. En la actualidad no ha presentado nuevos episodios desde hace más de un año. Remitido por: Aída González Benavides. Email: aidaglezbenavides@gmail.com Hospital Universitario de León. Altos de Navas, s/n, 24071 León
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "1774", "end": "1781", "word": "familia"}, {"entity": "ORG", "start": "2214", "end": "2231", "word": "Boston Scientific"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3104", "end": "3122", "word": "pboladog@gmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "3077", "end": "3083", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "3069", "end": "3075", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "3063", "end": "3068", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "3035", "end": "3062", "word": "Paseo de la Castellana, 261"}, {"entity": "ORG", "start": "3005", "end": "3034", "word": "Hospital Universitario La Paz"}, {"entity": "PER", "start": "2942", "end": "2964", "word": "Pedro Bolado Guti\u00e9rrez"}, {"entity": "AGE", "start": "430", "end": "437", "word": "84 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "421", "end": "426", "word": "mujer"}, {"entity": "ID", "start": "382", "end": "393", "word": "28 28 23580"}, {"entity": "PER", "start": "352", "end": "374", "word": "Pedro Bolado Guti\u00e9rrez"}, {"entity": "DAT", "start": "304", "end": "314", "word": "24/04/2013"}, {"entity": "SEX", "start": "283", "end": "284", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "269", "end": "276", "word": "84 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "255", "end": "261", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "223", "end": "233", "word": "07/01/1929"}, {"entity": "LOC", "start": "174", "end": "179", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "162", "end": "168", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "112", "end": "138", "word": "Calle Las Flores, 6, 10, C"}, {"entity": "ID", "start": "85", "end": "99", "word": "78 64750345 01"}, {"entity": "ID", "start": "70", "end": "77", "word": "7891634"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "63", "word": "Tejado Pastrana"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Teresa"}]
Datos del paciente. Nombre: Teresa . Apellidos: Tejado Pastrana. NHC: 7891634. NASS: 78 64750345 01. Domicilio: Calle Las Flores, 6, 10, C. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28046. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 07/01/1929. País de nacimiento: España. Edad: 84 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 24/04/2013. Servicio: Cirugía Plástica. Médico: Pedro Bolado Gutiérrez NºCol: 28 28 23580. Historia Actual: Paciente mujer de 84 años de edad con antecedentes de HTA, Hipertiroidismo, Diabetes Mellitus tipo II y síndrome de ansiedad. Remitida a la C. Externa de Urología desde el Servicio de Urgencias por un cuadro de hematuria franca monosintomática de varias semanas de evolución sin otra sintomatología asociada ni alteración del estado general. Exploración física: La exploración física puso de manifiesto la presencia de masa palpable a nivel de fosa lumbar derecha. El abdomen fue blando y depresible. Pruebas complementarias: El estudio ecográfico solicitado mostró gran masa sólida heterogénea en polo inferior del riñón derecho siendo el riñón contralateral normal. La vejiga presentó ecos internos compatibles con coágulos. El estudio cistoscópico resultó anodino. Asimismo fueron practicados TAC abdominopélvico, Rx torax, bioquímica hemática y hemograma. La TC mostró gran masa tumoral derecha de 9x10 cm heterogénea y con zonas hipodensas (áreas de necrosis) con distorsión del parénquima renal y su contorno, localizada en el polo inferior y con valores de atenuación inferiores a los del parénquima sano. La vena renal estaba trombosada y existían adenopatías locorregionales retroperitoneales. A nivel analítico destacaron la presencia de anemia ferropénica, aumento de la VSG y normocalcemia. Evolución: Se propone cirugía radical que la paciente y la familia rechazan y como alternativa se acepta embolización selectiva. Por punción en la arteria femoral común derecha se realiza arteriografía de aorta abdominal y posteriormente se cateteriza selectivamente la arteria renal derecha con un catéter angiográfico visceral Cobra 2 de 5 Fr, (Angiodinamics®). A continuación se emboliza la arteria que irriga al tumor con partículas de alcohol de polivinilo (PVA) de 355 a 500 micras (Contour®, Boston Scientific) ocluyendo totalmente el flujo de la misma y sin complicaciones inmediatas. Tras 24 horas de hospitalización, dada la buena evolución de la paciente, se decide alta hospitalaria en espera de sucesivos controles. A las 2 semanas postembolización la paciente consulta por cefalea realizándose TC cerebral que no muestra hallazgos de significación patológica. Tras 28 meses de seguimiento no se han vuelto a presentar episodios de hematuria y la única sintomatología destacable es insomnio y algia músculoesquelética, ambas controladas con tratamiento sintomático. Los valores de tensión arterial no se han visto modificados manteniendo cifras aceptables con IECAS y calcio antagonistas. Responsable clínico: Dr. Pedro Bolado Gutiérrez Servicio de Cirugía Plástica y Quemados Hospital Universitario La Paz Paseo de la Castellana, 261 28046 Madrid, España Correo electrónico: pboladog@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1945", "end": "1966", "word": "maria3334@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "489", "end": "508", "word": "Ciudad de Guatemala"}, {"entity": "ID", "start": "356", "end": "367", "word": "28 28 65802"}, {"entity": "PER", "start": "1927", "end": "1944", "word": "Maria Romeo Donlo"}, {"entity": "PER", "start": "331", "end": "348", "word": "Maria Romeo Donlo"}, {"entity": "SEX", "start": "408", "end": "416", "word": "femenina"}, {"entity": "SEX", "start": "290", "end": "291", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "420", "end": "427", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "276", "end": "283", "word": "40 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "311", "end": "321", "word": "25/07/2004"}, {"entity": "DAT", "start": "227", "end": "237", "word": "06/05/1964"}, {"entity": "LOC", "start": "259", "end": "268", "word": "Guatemala"}, {"entity": "LOC", "start": "178", "end": "183", "word": "28036"}, {"entity": "LOC", "start": "166", "end": "172", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "109", "end": "142", "word": "C/ Santiago de Compostela, 23, 5C"}, {"entity": "ID", "start": "82", "end": "96", "word": "27 23793464 99"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "74", "word": "7345690"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "60", "word": "Rivera Perez"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Sandra"}]
Datos del paciente. Nombre: Sandra. Apellidos: Rivera Perez. NHC: 7345690. NASS: 27 23793464 99. Domicilio: C/ Santiago de Compostela, 23, 5C. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28036. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 06/05/1964. País de nacimiento: Guatemala. Edad: 40 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 25/07/2004. Médico: Maria Romeo Donlo NºCol: 28 28 65802. Informe clínico del paciente: paciente femenina de 40 años de edad originaria y residente de una población cercana a la Ciudad de Guatemala, se presentó a consulta referida por su odontólogo general con una mácula pigmentada de color marrón oscuro, asintomática, descubierta en un examen clínico rutinario. La lesión se localizaba en la mucosa anterior de paladar duro, midiendo 0.5 cm de diámetro. La paciente no tenía ningún antecedente médico de importancia y gozaba de buena salud. Refería no tomar ningún tipo de medicamento. La paciente había perdido los incisivos superiores por exodoncias y utilizaba una prótesis parcial removible de acrílico, inadecuadamente diseñada que provocaba eritema por presión a la mucosa subyacente, se descartó candidiasis por citología exfoliativa. Se procedió a efectuar una biopsia escisional, bajo anestesia local, utilizando la técnica de sacabocado con un instrumento de 0.6 cm de diámetro. El sitio quirúrgico cicatrizó por segunda intención sin complicaciones. El tejido obtenido de la biopsia se fijó en formalina bufferizada al 10% y se procesó en forma rutinaria. El estudio microscópico de la misma, con tinción de hematoxilina-eosina, reveló un fragmento de mucosa recubierto por epitelio estratificado escamoso levemente acantótico, con espongiosis, que contenía numerosos melanocitos dendríticos. El tejido conectivo subyacente mostraba presencia de pigmento de melanina admixto a un infiltrado inflamatorio leve de predominio linfocítico. El diagnóstico definitivo fue melanoacantosis. Remitido por: Dra. Maria Romeo Donlo maria3334@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2427", "end": "2453", "word": "drclaudioconde@hotmail.com"}, {"entity": "PER", "start": "2389", "end": "2418", "word": "Claudio Gustavo Conde Colpayo"}, {"entity": "AGE", "start": "411", "end": "418", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "356", "end": "367", "word": "28 28 56791"}, {"entity": "PER", "start": "319", "end": "348", "word": "Claudio Gustavo Conde Colpayo"}, {"entity": "DAT", "start": "299", "end": "309", "word": "04/06/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "278", "end": "279", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "264", "end": "271", "word": "34 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "250", "end": "256", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "218", "end": "228", "word": "21/05/1983"}, {"entity": "LOC", "start": "169", "end": "174", "word": "28001"}, {"entity": "LOC", "start": "157", "end": "163", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "112", "end": "133", "word": "C/ Montevideo, 2, 4 A"}, {"entity": "ID", "start": "85", "end": "99", "word": "23 47874560 11"}, {"entity": "ID", "start": "70", "end": "77", "word": "7456734"}, {"entity": "PER", "start": "50", "end": "63", "word": "Khan Castillo"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "37", "word": "Francisco"}]
Datos del paciente. Nombre: Francisco. Apellidos: Khan Castillo. NHC: 7456734. NASS: 23 47874560 11. Domicilio: C/ Montevideo, 2, 4 A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/05/1983. País de nacimiento: España. Edad: 34 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 04/06/2017. Médico: Claudio Gustavo Conde Colpayo NºCol: 28 28 56791. Informe clínico del paciente: Paciente de 34 años de edad que consulta por deformidad peneana secundaria a tratamiento reiterado de engrosamiento. Refiere que en el término de 8 meses se sometió a 3 sesiones de transferencia grasa realizadas en su país por un profesional especializado. A los 4 meses de la última infiltración comenzó a presentar dolor espontáneo que se incrementaba durante la erección, lo que le imposibilitaba para realizar el coito. Al examen físico presenta un pene de tamaño exagerado dimensión horizontal (grosor), con irregularidades visibles que se comprueban a la palpación y que además resultan dolorosas. Se palpan tumores blandos y móviles de entre 1 y 3 cm. de diámetro. La exploración clínica y los antecedentes de inclusión de grasa que refiere el paciente nos orientan el diagnóstico y la etiología del problema. Solicitamos como estudio complementario una linfografia radioisotópica para descartar un posible linfedema. El informe nos dice que los vasos linfáticos y los ganglios regionales están indemnes (10,11). Tratamiento Quirúrgico Planificamos la extirpación de las tumoraciones que causan la deformidad. En ambiente quirúrgico y bajo anestesia general, colocamos una sonda vesical Foley no 16 con el objeto de tener control por el tacto del recorrido de la uretra y por tanto, también del cuerpo esponjoso que la aloja. Incidimos el pene en su línea media ventral y procedemos a disecar y extirpar cada una de los tumoraciones que se pudieron identificar, procurando no dañar las estructuras nobles del pene. Una vez lograda la resección completa de las tumoraciones, efectuamos una hemostasia cuidadosa y cerramos la incisión por planos teniendo en cuenta las distintas capas tegumentarias del pene. Dejamos drenaje. Al finalizar la intervención son visibles ya los cambios logrados. En el estudio anatomopatológico se constató que las lesiones estaban formadas por glóbulos de grasa y algunas presentaban en su interior focos de citoesteatonecrosis. Responsable clínico: Dr. Claudio Gustavo Conde Colpayo e-mail: drclaudioconde@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "998", "end": "1011", "word": "Massachusetts"}, {"entity": "LOC", "start": "3009", "end": "3016", "word": "England"}, {"entity": "LOC", "start": "2994", "end": "3007", "word": "Upchurch Kent"}, {"entity": "ORG", "start": "2970", "end": "2992", "word": "Bedfont Scientific Ltd"}, {"entity": "LOC", "start": "1013", "end": "1016", "word": "USA"}, {"entity": "ORG", "start": "981", "end": "996", "word": "Hewlett Packard"}, {"entity": "ORG", "start": "1669", "end": "1695", "word": "Dr\u00e4ger Medizintechnik GMBH"}, {"entity": "LOC", "start": "1705", "end": "1713", "word": "Alemania"}, {"entity": "LOC", "start": "1697", "end": "1703", "word": "L\u00fcbeck"}, {"entity": "PER", "start": "3860", "end": "3882", "word": "madre Teresa Rodriguez"}, {"entity": "AGE", "start": "507", "end": "517", "word": "32 semanas"}, {"entity": "PER", "start": "582", "end": "598", "word": "s\u00edndrome de Down"}, {"entity": "EMAIL", "start": "4045", "end": "4072", "word": "fjaladosarbol@supercable.es"}, {"entity": "LOC", "start": "4017", "end": "4023", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "4011", "end": "4015", "word": "Ja\u00e9n"}, {"entity": "LOC", "start": "4005", "end": "4010", "word": "23009"}, {"entity": "LOC", "start": "3965", "end": "4003", "word": "C/ Manuel Caballero Venzala, 12, 2.\u00ba A"}, {"entity": "PER", "start": "3930", "end": "3963", "word": "Francisco Javier Alados-Arboledas"}, {"entity": "PHONE", "start": "3902", "end": "3911", "word": "618981345"}, {"entity": "ID", "start": "342", "end": "353", "word": "23 23 74568"}, {"entity": "PER", "start": "301", "end": "334", "word": "Francisco Javier Alados-Arboledas"}, {"entity": "ID", "start": "283", "end": "291", "word": "46657546"}, {"entity": "DAT", "start": "246", "end": "255", "word": "0/10/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "220", "end": "226", "word": "Hombre"}, {"entity": "AGE", "start": "206", "end": "213", "word": "45 dias"}, {"entity": "LOC", "start": "192", "end": "198", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "174", "end": "184", "word": "15/08/2017"}, {"entity": "LOC", "start": "124", "end": "129", "word": "23700"}, {"entity": "LOC", "start": "114", "end": "118", "word": "Ja\u00e9n"}, {"entity": "LOC", "start": "69", "end": "90", "word": "Av. San Crist\u00f3bal, 38"}, {"entity": "ID", "start": "46", "end": "56", "word": "78956135/2"}, {"entity": "PER", "start": "26", "end": "39", "word": "Rot Rodriguez"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "13", "word": "Hugo"}, {"entity": "PER", "start": "675", "end": "713", "word": "Hijo de una prima hermana de su pareja"}, {"entity": "PER", "start": "748", "end": "766", "word": "hija de otro primo"}, {"entity": "PER", "start": "868", "end": "872", "word": "Hugo"}]
Nombre: Hugo. Apellidos: Rot Rodriguez. NHC: 78956135/2. Domicilio: Av. San Cristóbal, 38. Localidad/ Provincia: Jaén. CP: 23700 . Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/08/2017. País: España. Edad: 45 dias Sexo: Hombre. Fecha de Ingreso: 0/10/2017 . Especialidad:. Episodio: 46657546. Médico: Francisco Javier Alados-Arboledas NºCol: 23 23 74568. Motivo de ingreso: deshidratación moderada-intensa por gastroenteritis aguda. Antecedentes:Como datos de interés destacan: recién nacido pretérmino de 32 semanas de edad gestacional con peso adecuado al nacimiento (2.060 g) y síndrome de Down, diagnosticado en la primera semana de vida de TF. Antecedentes familiares Hijo de una prima hermana de su pareja síndrome de Down. Comentan que la hija de otro primo presenta un síndrome, pero desconocen cual y no tienen más datos. Historia Actual: Antes del ingreso Hugo no había presentado ninguna crisis hipóxica. Su curva ponderal era adecuada. En la ecografía (Sonos 100 CF, Hewlett Packard, Massachusetts, USA) se apreció un gradiente de estenosis pulmonar de 70 mmHg, la saturación de O2 basal era del 92% con O2 a 0,5 lpm en gafas nasales, la tensión arterial media (TAM) no invasiva oscilaba entre 50 y 55 mmHg (percentil 50-90 para su edad). Al tercer día presentó shock hipovolémico agudo por diarrea grave, precisando expansión de volumen, intubación y conexión a ventilación mecánica (VM). Tras buena respuesta clínica, se extubó a las 6 horas con buena tolerancia clínica y gasométrica. En el quinto día comenzó con disnea progresiva, cianosis, crepitantes bilaterales sin sibilancias, por lo que precisó reintubación y conexión a VM (Babylog 8000 plus, Dräger Medizintechnik GMBH. Lübeck, Alemania). La determinación de virus respiratorio sincitial (VRS) en moco nasal fue negativa. En el octavo día desarrolló oligoanuria progresiva con edema generalizado (incremento máximo de peso de un 16% en el noveno día) y aumento de las necesidades de oxígeno (FiO2: 100%), con disminución importante de la compliance pulmonar e hipoxemia grave refractaria (saturación transcutánea < 70%). La TAM invasiva se mantuvo mayor de 45 mmHg (percentil 5 para su edad: 43 mmHg): no existía gradiente térmico patológico ni coagulopatía. Resumen de pruebas complementarias: En la auscultación el soplo cardíaco cambió de características, haciéndose más corto y menos intenso (sugerente de HPP suprasistémica). La ventilación en prono sólo conseguía leve mejoría durante 2-3 horas (índice de oxigenación [IO] de 19 a 16) y el paciente no toleraba aumentos de presión positiva al final de la espiración (PEEP) mayores de 8 cmH2O (desaturación e hipotensión sistémica). Tras descartar ecográficamente espasmo infundibular y comprobar HPP (inversión de shunt de la comunicación interventricular [CIV]) se inició tratamiento con ONI a 40 ppm. Posteriormente, tras buena respuesta, se mantuvo a 20 ppm. Se monitorizó de forma continua el ONI y el óxido nitroso (NOxPUMP plus, Bedfont Scientific Ltd, Upchurch Kent, England), manteniéndose este último en rangos menores de 3 ppm. Evolución y comentarios: El enfermo fue tratado además con perfusión de dopamina a 8 µg/kg/minuto. En la radiografía de tórax se apreciaban infiltrados alveolares bilaterales y discreta oligoperfusión pulmonar. En el lavado broncoalveolar se aisló Pseudomonas aeruginosa, por lo que se inició tratamiento antibiótico. En el día 12 se apreció resolución de la insuficiencia renal aguda y de los edemas, sin haber recibido tratamiento con métodos sustitutivos de la función renal. Desde el día 30 se observó una progresiva mejoría de la dinámica respiratoria, tolerando el destete progresivo del ONI (previamente no había podido disminuirse a menos de 15 ppm por no tolerarlo el paciente). El día 35 el paciente fue extubado. Queda pendiente de fecha para una nueva revision avisando a su madre Teresa Rodriguez al numero de movil 618981345 Remitido por: Dr. Francisco Javier Alados-Arboledas. C/ Manuel Caballero Venzala, 12, 2.º A. 23009 Jaén. España. Correo electrónico: fjaladosarbol@supercable.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3326", "end": "3345", "word": "phermosilla@udec.cl"}, {"entity": "LOC", "start": "3312", "end": "3317", "word": "Chile"}, {"entity": "LOC", "start": "3301", "end": "3311", "word": "Concepci\u00f3n"}, {"entity": "LOC", "start": "3277", "end": "3299", "word": "San Martin n\u00famero 1436"}, {"entity": "PER", "start": "3245", "end": "3275", "word": "P\u00eda Andrea Hermosilla Gonz\u00e1lez"}, {"entity": "PER", "start": "308", "end": "338", "word": "P\u00eda Andrea Hermosilla Gonz\u00e1lez"}, {"entity": "SEX", "start": "370", "end": "375", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "259", "end": "268", "word": "Masculino"}, {"entity": "AGE", "start": "379", "end": "386", "word": "74 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "245", "end": "252", "word": "74 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "288", "end": "298", "word": "12/11/2014"}, {"entity": "DAT", "start": "200", "end": "210", "word": "10/03/1940"}, {"entity": "LOC", "start": "232", "end": "237", "word": "Chile"}, {"entity": "LOC", "start": "146", "end": "156", "word": "Concepci\u00f3n"}, {"entity": "LOC", "start": "92", "end": "122", "word": "Av. Ruben Dario 1976, #4598 AD"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "79", "word": "34879156/88"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "61", "word": "Araya Espinoza"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Miguel"}]
Datos del paciente. Nombre: Miguel. Apellidos: Araya Espinoza. NHC: 34879156/88. Domicilio: Av. Ruben Dario 1976, #4598 AD. Localidad/ Provincia: Concepción. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 10/03/1940. País de nacimiento: Chile. Edad: 74 años Sexo: Masculino. Fecha de Ingreso: 12/11/2014. Médico: Pía Andrea Hermosilla González. Informe clínico del paciente: varón de 74 años de edad que había sido intervenido de un meningioma transicional (grado I de la OMS) parasagital frontal izquierdo. Un mes después de esta cirugía consultó por infección de la herida quirúrgica que presentaba una zona central dehiscente por la que salía material purulento. El paciente no había tenido fiebre, su estado general era bueno y presentaba una exploración neurológica normal. Una resonancia magnética (RM) realizada en ese momento mostró, adyacente a la zona de la craniectomía, una colección subdural hipodensa, con burbujas en su interior, que se realzaba periféricamente tras las administración de gadolinio. Se realizó reapertura de craneotomía, saliendo colección purulenta epidural que se evacuó y envió para estudio microbiológico. Se inició antibioterapia empírica con ceftazidima y vancomicina intravenosas. Los cultivos bacterianos fueron negativos. El paciente fue dado de alta con tratamiento oral con ciprofloxacino y cotrimoxazol durante dos semanas. Un mes y medio después del alta, el paciente fue llevado al servicio de urgencias por una crisis tónico-clónica generalizada. Había tenido febrícula los días previos sin otros datos clínicos de interés. A la exploración física presentaba buen estado general, estaba afebril, tenía un Glasgow de 15/15, no mostraba focalidad neurológica y la herida quirúrgica no presentaba datos de infección. Se inició tratamiento anticonvulsivante y se realizó una tomografía computarizada que puso de manifiesto una colección subdural de predominio hipodenso, con realce periférico tras administración de contraste y un margen interno convexo hacia el parénquima cerebral. Persistía aire en el interior de la colección. Se inició tratamiento antibiótico empírico con ceftazidima y vancomicina. Con la sospecha diagnóstica de recidiva de empiema subdural se realizó una tercera craniectomía que puso de manifiesto una colección subdural de aspecto purulento que se evacuó. Se enviaron muestras para microbiología del material drenado y de una pieza de craniectomía adyacente a la colección que se extirpó con fines terapéuticos por eventual infección y se embebió en caldo de tioglicolato para su procesamiento. A los 5 días de incubación se constató el crecimiento de Proprionibacterium acnes (P. acnes) tras subcultivo en medio sólido y en atmósfera de anaerobiosis del caldo de enriquecimiento. Se realizó antibiograma mediante E-test encontrándose resistencia a metronidazol y sensibilidad a penicilina, amoxicilina-clavulánico, ceftazidima, clindamicina y vancomicina. Se suspendió el tratamiento con vancomicina y ceftazidima iniciándose tratamiento con amoxicilina-clavulánico. La evolución del paciente fue buena y fue dado de alta con amoxicilina oral durante un mes y el diagnóstico de "recidiva de empiema subdural postquirúrgico por Propionibacterium acnés". Responsable clínico: Dra. Pía Andrea Hermosilla González. San Martin número 1436, Concepción-Chile E-mail: phermosilla@udec.cl
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2991", "end": "3022", "word": "rosa.guarch.troyas@cfnavarra.es"}, {"entity": "LOC", "start": "2974", "end": "2982", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "2966", "end": "2973", "word": "E-31008"}, {"entity": "LOC", "start": "2949", "end": "2965", "word": "C/ Irunlarrea, 4"}, {"entity": "ORG", "start": "2922", "end": "2948", "word": "Hospital Virgen del Camino"}, {"entity": "AGE", "start": "440", "end": "447", "word": "24 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "431", "end": "436", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "388", "end": "399", "word": "31 31 52010"}, {"entity": "PER", "start": "2878", "end": "2889", "word": "Rosa Guarch"}, {"entity": "PER", "start": "369", "end": "380", "word": "Rosa Guarch"}, {"entity": "ID", "start": "352", "end": "359", "word": "3746748"}, {"entity": "SEX", "start": "279", "end": "280", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "265", "end": "272", "word": "24 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "251", "end": "257", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "300", "end": "310", "word": "05/06/2014"}, {"entity": "DAT", "start": "219", "end": "229", "word": "25/11/1989"}, {"entity": "LOC", "start": "170", "end": "175", "word": "31008"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "164", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "112", "end": "132", "word": "C/ Mondariz, 34, 5 C"}, {"entity": "ID", "start": "85", "end": "99", "word": "23 78657435 60"}, {"entity": "ID", "start": "70", "end": "77", "word": "4756348"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "63", "word": "Valdivia Flores"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Tatiana"}]
Datos del paciente. Nombre: Tatiana. Apellidos: Valdivia Flores. NHC: 4756348. NASS: 23 78657435 60. Domicilio: C/ Mondariz, 34, 5 C. Localidad/ Provincia: Pamplona. CP: 31008. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 25/11/1989. País de nacimiento: España. Edad: 24 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 05/06/2014. Servicio: Anatomía Patológica. Episodio:3746748. Médico: Rosa Guarch NºCol: 31 31 52010. Informe clínico del paciente: Mujer de 24 años de edad, drogadicta, HIV negativo, con historia desde hace 9 meses de infiltrados nodulares pulmonares con diagnóstico clínico de posible granulomatosis. Debutó hace 1 mes con fiebre y dolor abdominal por masa anexial derecha. En la exploración se vió una masa ovárica derecha de 12 cm, junto a otra en meso de colon transverso de 2 cm que se extirparon. Simultáneamente la paciente refería una tumoración en muslo derecho de 4 cm, localizada en profundidad del tejido celular subcutaneo. El tumor ovárico y el nódulo mesentérico presentaban una superficie externa lobulada, cuya superficie de sección mostraba areas sólidas y quísticas. En el ovario, las células presentaban predominantemente una morfología epitelioide con nucleolo prominente y patrón de crecimiento difuso con pequeñas espacios quísticos o seudofoliculos. En el nódulo mesentérico predominaba una morfología fusocelular. Se observaban areas alternativas hipercelulares e hipocelulares. Existian extensas y frecuentes areas de necrosis geográfica con tendencia a preservar aquellas células tumorales que rodeaban a los vasos resultando en un patrón periteliomatoso. A mayor aumento, las células tumorales fusiformes mostraban nucleo oval y nucleolo no prominente. Se observaban más de 10-20 mitosis por 10 campos de gran aumento. Inmunofenotípicamente el tumor expresó vimentina, S-100, HMB-45 y actina. La tinción para S-100 era intensa y difusa. El tumor no expresaba marcadores epiteliales ni otros marcadores como CD 117, CD 68, CD 99, colágeno IV, receptores de estrógenos, receptores de progesterona e inhibina. El tumor del muslo extirpado posteriormente no tenía relación con la epidermis e histológicamente era superponible al tumor ovárico. La distribución de los nódulos tumorales, la combinación de patrones histológicos y el perfil inmunohistoquímico fué consistente con el diagnóstico de melanoma maligno metastásico, originado sobre un tumor primario de origen desconocido ya que la paciente fue explorada y no se encontró ninguna lesión pigmentada preocupante ni existian datos de regresión de una de ellas. Se instauró el tratamiento con quimioterapia (Cisplatino, Interleukina II, Dacarbacina e Interferon alfa) y 3 meses más tarde, la paciente falleció desarrollando metástasis abdominales multiples, entre ellas masa ovárica contralateral de 13 cm, adenopatias retroperitoneales y metástasis subcutaneas múltiples. Responsable clínico: Dra. Rosa Guarch Servicio de Anatomía Patológica Hospital Virgen del Camino C/ Irunlarrea, 4 E-31008 Pamplona E-mail: rosa.guarch.troyas@cfnavarra.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "130", "end": "136", "word": "Bilbao"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1479", "end": "1507", "word": "rllarena@hrcu.osakidetza.net"}, {"entity": "LOC", "start": "1470", "end": "1477", "word": "Vizcaya"}, {"entity": "LOC", "start": "1461", "end": "1468", "word": "Bilabao"}, {"entity": "LOC", "start": "1455", "end": "1460", "word": "48080"}, {"entity": "LOC", "start": "1431", "end": "1454", "word": "calle korreos 15, 20134"}, {"entity": "PER", "start": "1405", "end": "1430", "word": "Roberto Llarena Ibarguren"}, {"entity": "AGE", "start": "416", "end": "423", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "407", "end": "412", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "350", "end": "362", "word": "48 48 792364"}, {"entity": "PER", "start": "313", "end": "338", "word": "Roberto Llarena Ibarguren"}, {"entity": "DAT", "start": "267", "end": "277", "word": "13/03/2013"}, {"entity": "SEX", "start": "246", "end": "247", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "237", "end": "239", "word": "61"}, {"entity": "LOC", "start": "223", "end": "229", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "205", "end": "215", "word": "27/09/1952"}, {"entity": "ID", "start": "154", "end": "161", "word": "7133043"}, {"entity": "LOC", "start": "142", "end": "147", "word": "48007"}, {"entity": "LOC", "start": "77", "end": "104", "word": "Plaza Ernesto Erkoreka n\u00ba 1"}, {"entity": "ID", "start": "51", "end": "64", "word": "78 9546215 54"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "43", "word": "Alvarez Montero"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "14", "word": "Pablo"}]
Nombre: Pablo . Apellidos: Alvarez Montero. NASS: 78 9546215 54. Domicilio: Plaza Ernesto Erkoreka nº 1. . Localidad/ Provincia: Bilbao. CP: 48007. NHC: 7133043. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 27/09/1952. País: España. Edad: 61 Sexo: H. Fecha de Ingreso: 13/03/2013. Especialidad: Oncologia. Médico: Roberto Llarena Ibarguren NºCol: 48 48 792364. Historia Actual: Presentamos el caso de un varón de 60 años diagnosticado, intervenido y tratado por un adenocarcinoma rectal desde 18 meses antes. Consultó por aumento del tamaño peneano, doloroso, junto a la aparición de unas lesiones eritematosas, excrecentes y sangrantes al roce en la piel prepucial. Simultáneamente se apreciaba a la exploración linfedema hipogástrico, de la piel peneana y del escroto. Evolución: Se procedió a su exéresis mediante circuncisión. El estudio anatomopatológico informó de metástasis subcutáneas prepuciales secundarias a adenocarcinoma intestinal. En la imagen macromicroscópica se apreciaba infiltración tumoral del epitelio de revestimiento plano escamoso dando lugar a una excrecencia carcinomatosa. Destacaba el escaso componente inflamatorio. A gran aumento se observa que el tumor infiltrante es un adenocarcinoma moderadamente diferenciado, de alto grado y con elevado índice mitótico. A pesar del tratamiento oncológico recibido el paciente falleció a los 4 meses del diagnóstico. Remitido por: Roberto Llarena Ibarguren calle korreos 15, 20134 48080 Bilabao. Vizcaya. rllarena@hrcu.osakidetza.net
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "2195", "end": "2202", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "2173", "end": "2193", "word": "Avenida de Elvas s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "2146", "end": "2171", "word": "Hospital Infanta Cristina"}, {"entity": "ID", "start": "358", "end": "369", "word": "06 06 83256"}, {"entity": "PER", "start": "2099", "end": "2124", "word": "Luis Miguel Bernal Garc\u00eda"}, {"entity": "PER", "start": "325", "end": "350", "word": "Luis Miguel Bernal Garc\u00eda"}, {"entity": "SEX", "start": "401", "end": "406", "word": "Mujer"}, {"entity": "SEX", "start": "284", "end": "285", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "410", "end": "417", "word": "64 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "270", "end": "277", "word": "64 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "305", "end": "315", "word": "30/07/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "224", "end": "234", "word": "20/03/1951"}, {"entity": "LOC", "start": "256", "end": "262", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "169", "end": "180", "word": "06 06 55814"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "163", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "132", "word": "Av, serrano 34, Bajo A"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "58 67895656 88"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "3745684"}, {"entity": "PER", "start": "46", "end": "60", "word": "Juan Rodriguez"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Adela"}]
Datos del paciente. Nombre: Adela. Apellidos: Juan Rodriguez . NHC: 3745684. NASS: 58 67895656 88. Domicilio: Av, serrano 34, Bajo A. Localidad/ Provincia: Badajoz. CP: 06 06 55814. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 20/03/1951. País de nacimiento: España. Edad: 64 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 30/07/2015. Médico: Luis Miguel Bernal García NºCol: 06 06 83256. Informe clínico del paciente: Mujer de 64 años de edad con antecedentes personales de diabetes mellitus, hipertensión arterial y fibrilación auricular anticoagulada con acenocumarol. Vista en Consultas Externas por un cuadro clínico de imposibilidad para la deambulación e incontinencia urinaria ocasional, con afectación de funciones superiores y labilidad emocional. Los estudios de neuroimagen mostraron una hidrocefalia tetraventricular. Ante la sospecha de HCA se decidió a la colocación de un DLE como test diagnóstico. Tras sustituir el acenocumarol por heparina de bajo peso molecular unas semanas antes, se procedió a la colocación del DLE. En el traslado de la paciente desde quirófano a la planta de hospitalización, el drenaje se mantuvo accidentalmente abierto. A las 6 horas de su colocación, tras haber drenado 240 ml de LCR, la paciente comenzó a presentar cefaleas, náuseas, vómitos y sudoración que inicialmente se achacaron a un cuadro de hipotensión intracraneal. En ningún momento se deterioró el nivel de conciencia. Ante la intensidad de los síntomas se realizó una TC craneal urgente que mostró la presencia de un hematoma en vermis y hemisferio cerebeloso izquierdo, con sangrado subaracnoideo en la superficie superior del cerebelo y en las folias cerebelosas. El DLE fue retirado inmediatamente y, dado el buen estado clínico de la paciente, se decidió seguir tratamiento conservador, con buena evolución clínica. Los estudios de neuroimagen (RM y angiografía cerebral) descartaron la existencia de patología subyacente. La paciente se recuperó hasta su estado previo. Posteriormente le fue implantada una derivación ventrículoperitoneal, objetivándose gran mejoría clínica. Responsable clínico: Dr. Luis Miguel Bernal García. S. de Neurocirugía. Hospital Infanta Cristina. Avenida de Elvas s/n. Badajoz.
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1981", "end": "1998", "word": "maje1946@yahoo.es"}, {"entity": "LOC", "start": "1966", "end": "1972", "word": "M\u00e1laga"}, {"entity": "LOC", "start": "1960", "end": "1965", "word": "29010"}, {"entity": "LOC", "start": "1937", "end": "1959", "word": "Avda. Carlos Haya, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "1891", "end": "1936", "word": "Hospital Regional Universitario \"Carlos Haya\""}, {"entity": "PER", "start": "1174", "end": "1180", "word": "padres"}, {"entity": "PER", "start": "817", "end": "824", "word": "paterno"}, {"entity": "ID", "start": "332", "end": "343", "word": "29 29 85120"}, {"entity": "PER", "start": "1830", "end": "1857", "word": "Manuel Jos\u00e9 Rodr\u00edguez L\u00f3pez"}, {"entity": "PER", "start": "296", "end": "323", "word": "Manuel Jos\u00e9 Rodr\u00edguez L\u00f3pez"}, {"entity": "SEX", "start": "375", "end": "379", "word": "Ni\u00f1a"}, {"entity": "SEX", "start": "222", "end": "223", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "383", "end": "390", "word": "11 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "208", "end": "215", "word": "11 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "243", "end": "253", "word": "14/04/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "176", "end": "186", "word": "26/01/2006"}, {"entity": "LOC", "start": "194", "end": "200", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "127", "end": "132", "word": "29003"}, {"entity": "LOC", "start": "115", "end": "121", "word": "M\u00e1laga"}, {"entity": "LOC", "start": "68", "end": "91", "word": "Av. de Manuel Torres, 1"}, {"entity": "ID", "start": "48", "end": "55", "word": "2078655"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "41", "word": "Rivera Ordo\u00f1ez"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "14", "word": "Triana"}]
Nombre: Triana. Apellidos: Rivera Ordoñez. NHC: 2078655. Domicilio: Av. de Manuel Torres, 1. Localidad/ Provincia: Málaga. CP: 29003. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 26/01/2006. País: España. Edad: 11 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 14/04/2017. Servicio: Tratamiento del Dolor. Médico: Manuel José Rodríguez López NºCol: 29 29 85120. Informe clínico del paciente: Niña de 11 años de edad cuando se realizó el diagnóstico de esguince de tobillo izquierdo tratado en Traumatología Pediátrica. Fue diagnosticada de SDRC de tobillo y pie izquierdo por Reumatología Pediátrica e inicia tratamiento farmacológico; al no obtener alivio es derivada a la Unidad del Dolor. Primero fue tratada farmacológicamente sin conseguir un alivio adecuado del dolor, por lo que se decidió (previa información y consentimiento paterno) implantar, en quirófano y bajo anestesia general, un catéter epidural lumbar iniciándose, a través de él, una infusión continua de anestesia local durante dos semanas. En ese tiempo el alivio del dolor fue total, pero este cesó al detener la administración de anestesia local. Por este motivo se decidió (previa información y consentimiento de los padres) la implantación, en quirófano y bajo anestesia general, de un electrodo octopolar en cordones medulares posteriores para estimulación de la pierna izquierda. El sistema se programó una vez despierta la paciente consiguiéndose una muy buena localización de las parestesias. Dos semanas más tarde se revisó a la paciente que continuaba con la buena respuesta tanto del dolor como del resto de la sintomatología, por lo que se decidió la implantación de un generador de impulsos implantable y programable y su conexión con el electrodo. En la actualidad continúa en tratamiento con la estimulación medular con remisión total del cuadro. Remitido por: Manuel José Rodríguez López. Unidad de Tratamiento del Dolor Hospital Regional Universitario "Carlos Haya" Avda. Carlos Haya, s/n 29010 Málaga e-mail: maje1946@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1656", "end": "1673", "word": "molina_pil@gva.es"}, {"entity": "LOC", "start": "1639", "end": "1647", "word": "Valencia"}, {"entity": "LOC", "start": "1633", "end": "1638", "word": "46013"}, {"entity": "LOC", "start": "1610", "end": "1631", "word": "Avenida del Saler, 14"}, {"entity": "ORG", "start": "1587", "end": "1608", "word": "Ciudad de la Justicia"}, {"entity": "ORG", "start": "1559", "end": "1586", "word": "Instituto de Medicina Legal"}, {"entity": "SEX", "start": "345", "end": "353", "word": "femenina"}, {"entity": "ID", "start": "293", "end": "304", "word": "46 28 34675"}, {"entity": "PER", "start": "1515", "end": "1535", "word": "Pilar Molina Aguilar"}, {"entity": "PER", "start": "265", "end": "285", "word": "Pilar Molina Aguilar"}, {"entity": "SEX", "start": "224", "end": "225", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "357", "end": "363", "word": "8 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "211", "end": "217", "word": "8 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "245", "end": "255", "word": "23/05/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "179", "end": "189", "word": "24/12/2009"}, {"entity": "LOC", "start": "197", "end": "203", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "130", "end": "135", "word": "46011"}, {"entity": "LOC", "start": "116", "end": "124", "word": "Valencia"}, {"entity": "LOC", "start": "65", "end": "90", "word": "Carrer de la Serradora, 4"}, {"entity": "ID", "start": "45", "end": "52", "word": "3248975"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "38", "word": "Puig Romero"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "14", "word": "Teresa"}]
Nombre: Teresa. Apellidos: Puig Romero. NHC: 3248975. Domicilio: Carrer de la Serradora, 4, . Localidad/ Provincia: Valencia. CP: 46011. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 24/12/2009. País: España. Edad: 8 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 23/05/2018. Médico: Pilar Molina Aguilar NºCol: 46 28 34675. Informe clinico del paciente: Paciente femenina de 8 años de edad con aumento de volumen hemimandibular izquierdo, de 5 meses de evolución, crecimiento rápido, doloroso. Intraoralmente expansión de cortical vestibular con desplazamiento de órganos dentales. Radiográficamente lesión que destruye parte de cuerpo y rama mandibular izquierda, pero conservando cóndilo y apófisis coronoides. Resultado de biopsia incisional, ameloblastoma plexiforme mandibular. Tomando en cuenta la conducta clínica agresiva local de la lesión, se realiza excisión en bloque. Se coloca prótesis de reconstrucción conservando cóndilo y apófisis coronoides. Postoperatorio sin complicaciones que comentar. Se conservan estructuras nerviosas (dentario inferior) y motoras. Buena apertura bucal, y adecuado aspecto facial. A los tres meses de su cirugía inicial se coloca en lecho quirúrgico matriz ósea mezclada con aspirado medular en un intento de estimular el crecimiento de hueso en lecho quirúrgico observando adecuada neoformación ósea a la fecha con oclusión dental aceptable. Buena apertura bucal, estética facial, así como conservación de sensibilidad y motricidad. Cinco años de control sin complicaciones. Remitido por: Pilar Molina Aguilar Servicio de Patología. Instituto de Medicina Legal Ciudad de la Justicia. Avenida del Saler, 14. 46013 Valencia E-mail: molina_pil@gva.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1933", "end": "1952", "word": "pika_netxu@yahoo.es"}, {"entity": "LOC", "start": "1916", "end": "1924", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "1910", "end": "1915", "word": "31008"}, {"entity": "LOC", "start": "1894", "end": "1909", "word": "C\\Irunlarrea, 4"}, {"entity": "ORG", "start": "1861", "end": "1893", "word": "Complejo Hospitalario de Navarra"}, {"entity": "ID", "start": "342", "end": "353", "word": "31 31 40578"}, {"entity": "ID", "start": "293", "end": "300", "word": "2455656"}, {"entity": "PER", "start": "1805", "end": "1828", "word": "Nerea Gonz\u00e1lez Temprano"}, {"entity": "PER", "start": "310", "end": "333", "word": "Nerea Gonz\u00e1lez Temprano"}, {"entity": "SEX", "start": "372", "end": "376", "word": "Ni\u00f1a"}, {"entity": "SEX", "start": "229", "end": "230", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "380", "end": "387", "word": "12 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "215", "end": "222", "word": "12 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "250", "end": "260", "word": "13/05/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "183", "end": "193", "word": "15/03/2006"}, {"entity": "LOC", "start": "201", "end": "207", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "134", "end": "139", "word": "31014"}, {"entity": "LOC", "start": "120", "end": "128", "word": "Pamplona"}, {"entity": "LOC", "start": "65", "end": "95", "word": "Paseo de Los Enamorados 24, 3A"}, {"entity": "ID", "start": "45", "end": "52", "word": "2045674"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "38", "word": "Serna G\u00f3mez"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "14", "word": "Ainara"}]
Nombre: Ainara. Apellidos: Serna Gómez. NHC: 2045674. Domicilio: Paseo de Los Enamorados 24, 3A . Localidad/ Provincia: Pamplona. CP: 31014. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/03/2006. País: España. Edad: 12 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 13/05/2018. Servicio: Pediatría. Episodio: 2455656. Médico: Nerea González Temprano NºCol: 31 31 40578. Historia Actual: Niña de 12 años, en seguimiento por la Unidad de enfermedades infecciosas pediátricas por un cuadro de dolor torácico izquierdo asociado a neumonía. Tras la resolución del cuadro neumónico el dolor torácico persistió, por lo que es derivada a la consulta de Neumología pediátrica, Ortopedia pediátrica y por último a la consulta de Cirugía pediátrica. Presenta un cuadro de dolor costal izquierdo selectivo de 3 meses de evolución, que no se relaciona con cambios posturales ni movimientos respiratorios, es continuo y no se calma con analgésicos orales. Exploración y pruebas complementarias: A la exploración, presenta un dolor más intenso a la palpación del borde costal izquierdo, localizando el punto más doloroso en la unión de la 10a costilla izquierda con la 11a. Al realizar la maniobra del gancho, se reproduce el dolor. El resto de la exploración no revela signos patológicos, como tampoco la radiografía de tórax. Evolución y comentarios: Se recomendó tratamiento antiinflamatorio inicial, descartando así otras posibilidades diagnósticas. Al no haber mejoría, se indicó la extirpación bajo anestesia general de la unión de la 10a costilla izquierda con la 11a. No hubo complicaciones en el postoperatorio inmediato. En ambos casos se apreció una resolución de los síntomas desde el primer día de postoperatorio. Tras cuatro años de evolución, podemos calificar el resultado como satisfactorio. Responsable clínico: Dra. Nerea González Temprano. Servicio de Cirugía Pediátrica Complejo Hospitalario de Navarra C\Irunlarrea, 4 31008 Pamplona E-mail: pika_netxu@yahoo.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2683", "end": "2706", "word": "jplescure@fhalcorcon.es"}, {"entity": "SEX", "start": "370", "end": "374", "word": "Ni\u00f1o"}, {"entity": "ID", "start": "327", "end": "338", "word": "28 28 62301"}, {"entity": "PER", "start": "2644", "end": "2682", "word": "Francisco Javier P\u00e9rez-Lescure Picarzo"}, {"entity": "PER", "start": "280", "end": "318", "word": "Francisco Javier P\u00e9rez-Lescure Picarzo"}, {"entity": "SEX", "start": "239", "end": "240", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "378", "end": "388", "word": "siete a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "226", "end": "232", "word": "7 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "260", "end": "270", "word": "22/08/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "194", "end": "204", "word": "21/05/2008"}, {"entity": "LOC", "start": "212", "end": "218", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "145", "end": "150", "word": "28032"}, {"entity": "LOC", "start": "133", "end": "139", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "88", "end": "109", "word": "Paseo de Delicias, 34"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "8973472"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "61", "word": "Aloso Herrero"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Victor"}]
Datos del paciente. Nombre: Victor. Apellidos: Aloso Herrero. NHC: 8973472. Domicilio: Paseo de Delicias, 34. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28032. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/05/2008. País: España. Edad: 7 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 22/08/2015. Médico: Francisco Javier Pérez-Lescure Picarzo NºCol: 28 28 62301. Informe clínico del paciente: Niño de siete años que acude a la consulta de Pediatría de Atención Primaria por presentar, 30 minutos antes y mientras caminaba, una sensación de palpitaciones de inicio brusco, sin dolor torácico o disnea acompañante. No había realizado ejercicio previamente. Sin antecedentes personales de cardiopatía, ni antecedentes familiares de enfermedades cardiacas o muerte súbita. A su llegada al centro de salud, el paciente se encuentra consciente y orientado, sin signos de dificultad respiratoria. La auscultación cardiaca muestra tonos rítmicos a 170-180 latidos por minuto (lpm), sin soplos. Los pulsos periféricos son rítmicos y simétricos. Buen relleno capilar. Tensión arterial (TA) sistólica: 90 mmHg, percentil 31 (P31), diastólica: 65 mmHg (P76). Se realiza un electrocardiograma (ECG). En la Fig. 2 se muestra la medición de la anchura del complejo QRS. Ante los hallazgos electrocardiográficos de taquicardia de QRS ancho sin repercusión hemodinámica, su pediatra inicia perfusión de amiodarona (5 mg/kg, vía intravenosa [IV]), y remite al paciente al hospital mediante trasporte sanitario medicalizado. A su llegada al Servicio de Urgencias Pediátricas, el paciente estaba asintomático salvo por la sensación de palpitaciones. La exploración física fue la siguiente: peso 22,5 kg (P21), talla 119,5 cm (P14), TA sistólica 88 mmHg (P25) y diastólica 63 (P71). Consciente y orientado. Buena perfusión. Auscultación cardiaca con taquicardia sin soplos. Pulsos periféricos normales. Resto normal. Tras el análisis del ECG, se considera la posibilidad de una taquicardia supraventricular (TSV) conducida con aberrancia, por lo que se decide intentar revertir la taquicardia con maniobras vagales (reflejo de náusea, frío en la cara), sin éxito, por lo que se administra un bolo de adenosina a 0,1 mg/kg IV saliendo a ritmo sinusal. Se realiza un ECG basal, que no muestra alteraciones. La analítica sanguínea mostró iones y enzimas miocárdicas dentro del rango de la normalidad. El paciente fue ingresado durante 24 horas para observación, sin presentar nuevos episodios, se realizó un ecocardiograma que resultó normal y fue dado de alta con posterior seguimiento en consultas de Cardiología, con diagnóstico de TSV paroxística con conducción aberrante. Remitido por: Francisco Javier Pérez-Lescure Picarzo jplescure@fhalcorcon.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "2610", "end": "2635", "word": "Pso de la Castellana, 261"}, {"entity": "ORG", "start": "2580", "end": "2609", "word": "Hospital Universitario La Paz"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2657", "end": "2680", "word": "marta8marta@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2642", "end": "2648", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "2636", "end": "2641", "word": "28046"}, {"entity": "PER", "start": "2558", "end": "2579", "word": "Marta Feito Rodr\u00edguez"}, {"entity": "AGE", "start": "419", "end": "426", "word": "39 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "410", "end": "415", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "339", "end": "350", "word": "28 28 57480"}, {"entity": "PER", "start": "309", "end": "330", "word": "Marta Feito Rodr\u00edguez"}, {"entity": "DAT", "start": "289", "end": "299", "word": "12/06/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "268", "end": "269", "word": "H"}, {"entity": "DAT", "start": "254", "end": "261", "word": "39 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "240", "end": "246", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "208", "end": "218", "word": "19/12/1978"}, {"entity": "LOC", "start": "159", "end": "164", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "147", "end": "153", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "107", "end": "123", "word": "C/ San Benito, 4"}, {"entity": "ID", "start": "80", "end": "94", "word": "78 46573956 56"}, {"entity": "ID", "start": "65", "end": "72", "word": "7356904"}, {"entity": "PER", "start": "45", "end": "58", "word": "Cerna Ferrero"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "32", "word": "Iv\u00e1n"}]
Datos del paciente. Nombre: Iván. Apellidos: Cerna Ferrero. NHC: 7356904. NASS: 78 46573956 56. Domicilio: C/ San Benito, 4. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28046. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 19/12/1978. País de nacimiento: España. Edad: 39 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 12/06/2018. Médico: Marta Feito Rodríguez NºCol: 28 28 57480. Informe clínico del paciente: Acude a nuestra consulta un varón de 39 años, sin antecedentes personales de interés salvo hipotiroidismo subclínico, remitido desde Atención Primaria para valoración de coloración violácea en falange distal del segundo, tercer y cuarto dedo de ambas manos de 15 días de evolución, además de sensación de frialdad en las zonas referidas; las lesiones eran persistentes tanto en ambientes cálidos como en ambientes fríos, y no se objetivaban episodios de palidez previa ni rubor. No se encontraron antecedentes familiares de interés. El paciente no estaba tomando ninguna medicación vasoconstrictora. A la exploración física se objetivó coloración violácea y frialdad en extremos distales de ambas manos de forma bastante simétrica, siendo dichos cambios más notorios en segundo, tercer y cuarto dedo. Los pulsos distales se hallaban conservados, y no existían otras zonas anatómicas afectas. En este momento no se objetivó esclerodactilia, cicatrices puntiformes ni otros hallazgos significativos que sugirieran esclerodermia. La exploración cardiopulmonar no reveló ninguna anomalía. Se realizaron varias pruebas complementarias, analíticas y de imagen. Hemograma, electrolitos, coagulación, función hepática, función renal, gasometría arterial, análisis de orina, velocidad de sedimentación globular, niveles de complemento, inmunoglobulinas, crioaglutininas, crioglobulinas y marcadores tumorales fueron normales. Un estudio de función tiroidea objetivó hipotiroidismo subclínico, con anticuerpos antitiroglobulina y antiperoxidasa normales. Las serologías de VHB, VHC, VIH y sífilis resultaron negativas. El estudio inmunológico reveló ANA positivos a título 1/2560 con patrón nucleolar y anticuerpos antiDNA, ENA, anticardiolipina, scl70, anticentrómero y factor reumatoide negativos. El TC torácico fue rigurosamente normal. Dos meses después el paciente comenzó a presentar esclerodactilia y cicatrices puntiformes en pulpejos de dedos e induración de piel preesternal y región laterocervical de forma simétrica. Se inició tratamiento con pentoxifilina, corticoides orales en pauta descendente y azatioprina, con buen control de su patología. Responsable clínico: Dra. Marta Feito Rodríguez Hospital Universitario La Paz Pso de la Castellana, 261 28046 Madrid e-mail: marta8marta@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "2309", "end": "2311", "word": "NJ"}, {"entity": "LOC", "start": "2292", "end": "2307", "word": "Nuevo Brunswick"}, {"entity": "ORG", "start": "2273", "end": "2290", "word": "Johnson & Johnson"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3431", "end": "3453", "word": "rllarena@euskalnet.net"}, {"entity": "LOC", "start": "3402", "end": "3409", "word": "Bizkaia"}, {"entity": "LOC", "start": "3395", "end": "3400", "word": "Bilbo"}, {"entity": "LOC", "start": "3389", "end": "3394", "word": "48013"}, {"entity": "LOC", "start": "3366", "end": "3387", "word": "Urkixo Zumarkalea, 65"}, {"entity": "ORG", "start": "3336", "end": "3364", "word": "Hospital Cruz Roja de Bilbao"}, {"entity": "DAT", "start": "458", "end": "471", "word": "mayo del 2003"}, {"entity": "ID", "start": "340", "end": "351", "word": "48 48 21385"}, {"entity": "PER", "start": "3309", "end": "3334", "word": "Roberto Llarena Ibarguren"}, {"entity": "PER", "start": "307", "end": "332", "word": "Roberto Llarena Ibarguren"}, {"entity": "SEX", "start": "401", "end": "406", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "266", "end": "267", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "410", "end": "417", "word": "54 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "252", "end": "259", "word": "64 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "287", "end": "297", "word": "21/01/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "220", "end": "230", "word": "13/02/1951"}, {"entity": "LOC", "start": "238", "end": "244", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "171", "end": "176", "word": "48012"}, {"entity": "LOC", "start": "159", "end": "165", "word": "Bilbao"}, {"entity": "LOC", "start": "108", "end": "135", "word": "Paseo de la Casilla 27, 6 B"}, {"entity": "ID", "start": "81", "end": "95", "word": "24 55346435 15"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "73", "word": "5426445"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "59", "word": "Marin Duran"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "34", "word": "Bruno"}]
Datos del paciente. Nombre: Bruno . Apellidos: Marin Duran. NHC: 5426445. NASS: 24 55346435 15. Domicilio: Paseo de la Casilla 27, 6 B. Localidad/ Provincia: Bilbao. CP: 48012. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/02/1951. País: España. Edad: 64 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 21/01/2015. Médico: Roberto Llarena Ibarguren NºCol: 48 48 21385. Motivo de ingreso: odontalgia. Historia Actual: Varón de 54 años de edad, remitido a nuestro servicio en mayo del 2003 por presentar odontalgia en relación con un tercer molar inferior derecho erupcionado. Antecedentes: Entre los antecedentes personales del paciente, destacaban una historia de diabetes tipo II de 8 años de evolución, controlada con hipoglucemiantes orales. Se trataba de un bebedor de 130 g. etanol/día desde los 30 años, y fumador de 2 paquetes de cigarrillos/día desde los 20 años. Un año antes de nuestra valoración, el enfermo había sido diagnosticado de cirrosis hepática (estadio A de Child Pugh: 5/15), y de hepatocarcinoma multicéntrico con afectación de los segmentos II, III, y IV, siendo intervenido mediante resección hepática parcial, al mes de su diagnostico. Previamente se había realizado un estudio completo que incluyó gammagrafía ósea con tecnecio 99-MDP y tomografía computarizada de cráneo, pulmón, abdomen y pelvis, sin objetivar la presencia de metástasis. Los valores séricos de alfa-fetoproteina eran, en los controles postoperatorios, normales (3,6 ng/ml). Exploración y pruebas complementarias: A la inspección oral se pudo observar la existencia de una tumefacción que expandía las corticales vestibulo-linguales, en la región del tercer molar mandibular derecho, cariado por distal. La mucosa oral estaba indemne, y no se palpaban adenomegalias cervicales. El paciente refería la existencia de una hipoestesia en el territorio de distribución del nervio mentoniano de quince días de evolución. En la ortopantomografía, se evidenció la presencia de una imagen radiolúcida, de contornos poco definidos, en el cuerpo mandibular derecho. Dos días después, bajo anestesia local, se procedió a la exodoncia del tercer molar y curetaje-biopsia del tejido subyacente. Durante el acto operatorio, se produjo una intensa hemorragia, que pudo ser cohibida con el empleo de Surgicel (Johnson & Johnson, Nuevo Brunswick, NJ) y mediante el empaquetado en el lecho alveolar de cera de hueso. El hemograma y el estudio de coagulación postoperato-rios no mostraron alteraciones significativas. El diagnóstico histopatológico del material remitido fue de: metástasis mandibular por hepatocarcinoma bien diferenciado. Las células neoplásicas no se teñían con las citoqueratinas 19 y 20, ni con la alfa-fetoproteina, pero si mostraron una intensa tinción granular citoplasmática con el marcador hepatocito N. Evolución: A los 15 días de nuestra intervención se objetivó una marcada elevación de los niveles de alfa-fetoproteina (221 ng/ml), evidenciándose mediante gammagrafía ósea y resonancia magnética la existencia de múltiples metástasis que afectaban al occipital izquierdo, cuerpo esternal, pelvis, y múltiples vértebras. El paciente fue sometido a radioterapia paliativa sobre las lesiones vertebrales (10 Gy a la semana de Co 60) sin mejoría, siendo éxitus a los seis meses de nuestra biopsia. Responsable clínico: Dr. Roberto Llarena Ibarguren. Hospital Cruz Roja de Bilbao. Urkixo Zumarkalea, 65, 48013 Bilbo, Bizkaia. Correo Electrónico: rllarena@euskalnet.net
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Datos del paciente. Nombre: Diana. Apellidos: Valladares Fernandez. NHC: 3647301. NASS: 29 16472056 33. Domicilio: Calle Carrion, 20, 4 C. Localidad/ Provincia: Marbella. CP: 29602. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/08/1972. País de nacimiento: España. Edad: 43 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 05/06/2016. Médico: José Javier Arenas Villafranca NºCol: 29 29 51778. Informe clínico del paciente: Mujer de 43 años diagnosticada de cáncer de cervix en 2007 tratada con braquiterapia y radioterapia. Tras presentar un cuadro de sigmoiditis actínica y obstrucción intestinal a finales de 2009 es intervenida de resección intestinal a lo Hartman con resultado de colostomía de descarga. En ese momento la paciente pesaba 41,5 kg, 165 cm (IMC = 15). Durante el periodo posterior su peso fluctuó entre 38 y 42 kg a pesar del seguimiento nutricional sufriendo hasta cinco ingresos uno de ellos por abceso intrabadominal y fístula ureteroenteral por lo que se practica una nefrostomía izquierda. En noviembre de 2011 es intervenida de resección ileocecal con anastomosis laterolateral por fístula intestinal. En el postoperatorio presenta un cuadro comicial secundario a imipenem que provocó el ingreso en UCI. Precisando soporte nutricional por vía parenteral durante 20 días. En enero 2012 sufre nuevo ingreso por insuficiencia renal crónica grado III multifactorial instaurándose tratamiento nutricional con dieta de protección renal. La situación clínica requiere de nuevo NP durante 10 días por vómitos incoercibles e imposibilidad de ingesta oral. En septiembre de 2012 reingresa a causa de una fístula suprapúbica, iniciando de nuevo NP con el objetivo de renutrir a la paciente para afrontar una nueva intervención quirúrgica, en ese momento presentaba IMC = 13 (37 kg, 169 cm). Al décimo tercer día, tras ganancia ponderal de 4 kg, la paciente desarrolla un cuadro alérgico que inicia con eritema y prurito. Se procede a la suspensión del Antibiótico (9 días con meropenem) y se administra tratamiento con corticoides y antihistamínico. La evolución continúa tórpida en las horas siguientes apareciendo edemas y dificultad para respirar. En ese momento se decide suspender NP observándose una mejoría en la sintomatología. Dado la necesidad imprescindible de nutrición preoperatoria, se elabora un protocolo de reintroducción de NP: 1. Inicio de NPT con aporte exclusivo de aminoácidos, glucosa y electrolitos, utilizándose una fuente de aminoácidos distinta a la de la preparación anterior. Iniciar siempre en horario de mañana con monitorización estrecha de la paciente. 2. Tras 48 h, si no ha habido manifestaciones de reaparición de la alergia, añadir cantidades crecientes de lípidos a la parenteral durante las próximas 72 h. 3. En caso de buena tolerancia, valorar la necesidad de añadir vitaminas y oligoelementos a la mezcla. Se reinicia NP con buena tolerancia y sin complicaciones, aportando hacia el 4o día NP completa con macro y micronutrientes según necesidades de la paciente. Tras objetivarse recuperación nutricional se decide intervención quirúrgica con mala evolución postoperatoria y necesidad de ingreso en Unidad de Cuidados Intensivos por desarrollo de shock séptico de origen abdominal y fracaso multiorgánico que finaliza en el fallecimiento de la paciente. Responsable clínico: Dr. José Javier Arenas Villafranca. Hospital Costa del Sol. A7, km. 187. 29602 Marbella. Málaga E-mail: jjavier.arenas@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Datos del paciente. Nombre: David. Apellidos: Alonso Villaverde. NHC: 8947380. NASS: 27 67450651 03. Domicilio: Paseo de la Castellana, 3, 2. A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28016. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 06/11/1944. País de nacimiento: España. Edad: 70 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 24/08/2015. Médico: Alejandra Domínguez Urgel NºCol: 28 28 57814. Informe clínico del paciente: paciente de 70 años, el cual refiere sintomatología de tracto urinario inferior en forma de inicio de aumento de frecuencia miccional nocturna, ligera disuria, así como leve disminución del calibre miccional. Ante esta sintomatología prostática incipiente, es remitido a su urólogo de zona, el cual realiza un tacto rectal (adenoma II), y solicita una determinación de PSA y una ecografía abdominal para la siguiente consulta. El paciente mostraba como únicos antecedentes una intervención sobre el ojo izquierdo como consecuencia de un traumatismo, y en el plano urológico una ureterolitectomía del tercio superior del uréter hacía 35 años en otro centro, a través de una lumbotomía. En la siguiente consulta, y encontrándose el paciente totalmente asintomático, se determina en el estudio ecográfico la existencia de una masa parahiliar en el riñón izquierdo de unos 6 cm de diámetro, un riñón derecho normal, una próstata de 35 cc, así como un PSA dentro de los rangos normales. Ante estos hallazgos y la sospecha de una tumoración renal, se realiza un TAC con el resultado de imagen parapiélica izquierda, de 5-6 cm de diámetro, de aspecto sólido, que se extiende desde el hilio renal hasta por debajo del polo inferior, con compresión del riñón y con un dudoso plano graso de separación con el mismo, calcificaciones en su interior y muy baja vascularización. Con el diagnóstico de masa renal se realiza un estudio de extensión que resulta negativo, planteándose la revisión quirúrgica y exéresis de la masa y/o nefrectomía según hallazgos. Quince días después se lleva a cabo una lumbotomía izquierda. Una vez iniciadas las maniobras de disección renal, se identifica claramente la masa comprimiendo riñón, pero con claro plano de disección entre ambos. Dada las dudas de la naturaleza de la masa, se realiza una biopsia intraoperatoria obteniéndose fibras textiles. Ante la evidencia de que se estaba ante una gasa de la intervención previa, se realiza la exéresis de la totalidad de la tumoración conservando la unidad renal. Una vez realizada la exéresis de la masa, ésta es abierta encontrándose en su interior fragmentos deshilachados de una o varias gasas, con material de aspecto caseoso a su alrededor. El análisis anatomopatológico de la pared de la tumoración hablaba de material hialino con tendencia a la colagenización, y reacción inflamatoria sobre todo a expensas de histiocitos. Responsable clínico: Dra: Alejandra Domínguez Urgel. Correo Electronico: adominguez@hleo.sacyl.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Nombre: Alicia. Apellidos: Garcia Conde. NHC: 3487592. Domicilio: Calle La colmena 19, 5C. Localidad/ Provincia: Madrid. CP:28027. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 30/07/1999. País: España. Edad: 18 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 03/04/2018. Médico: Juan Vicente Pachar NºCol: 28 28 65321. Informe clínico del paciente: Mujer de 18 años con antecedentes de síncope un mes antes del evento fatal, no habiendo consultado con ningún médico. Se encontraba sentada junto a su familia en la rivera de un río y súbitamente dice sentirse mal, pierde el conocimiento y cae al agua. Es recuperada del agua inmediatamente pero fallece a los pocos minutos. Inicialmente se sospecha que pudiera tratarse de una sumersión accidental. La autopsia se realizó con un retraso postmortem de 16 horas. Se trataba del cadáver de una mujer de hábito atlético con una talla de 1,65 m y 54,5 kg de peso aproximadamente (IMC 20 kg/m2), sin signos externos de violencia ni hábito marfanoide. A la apertura de la cavidad torácica se encontró un hemotórax izquierdo masivo de 3.000 cc debido a la rotura de un aneurisma sacular de la porción terminal del arco aórtico, ligeramente distal al origen de la arteria subclavia izquierda. Dicho aneurisma tenía unas medidas de 4,2 x 4,6 cm y su pared, notablemente adelgazada, a penas alcanzaba 1 mm de espesor. La línea de rotura medía 2 mm de longitud y se encontraba situada en la región infero-anterior del saco aneurismático. El corazón tenía un peso de 200 g, siendo el peso esperado de 199 g, según tablas de Kitzman. A nivel del endocardio subaórtico se apreciaba un área clara ligeramente engrosada. Tanto las válvulas auriculoventriculares como las semilunares eran normales, al igual que el origen de las arterias coronarias. El examen histopatológico de la pared del aneurisma mostró adelgazamiento de la pared de la aorta, a expensas de la rotura y la pérdida de las fibras elásticas y reducción del tejido muscular que se encontraba sustituido por una matriz basófila no fibrilar. Ante la sospecha de la existencia de una colagenopatía atípica, es decir sin expresión fenotípica, se realizó screening genético de Síndrome de Marfan a la hermana menor de la fallecida -previo consejo genético en el Hospital del Niño-. La técnica utilizada fue la investigación genética molecular del marcador FBN1 que se amplificó por protocolo de PCR estándar, secuenciados y cuantificados mediante electroferogramas (electroforesis capilar), analizados y comparados con secuencias de referencia. El estudio resultó negativo. No se tamizaron otras enfermedades por carencia de los marcadores genéticos en ese momento. Remitido por: Dr. Juan Vicente Pachar E-mail: jvpachar@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Nombre: Alberto. Apellidos: Buenafuente Roussell. NHC: 786345. NASS: 07 64578654 76. Domicilio: Calle la Rosaleda 28, 5A. Localidad/ Provincia: Barcelona. CP:08219. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/08/1981. País: España. Edad: 35 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 21/11/2016. Médico:Pere Sanz-Gallén NºCol: 08 08 46123. Historia Actual: hombre de 35 años, que trabajaba en el mantenimiento de instalaciones eléctricas, acudió al Servicio Médico de Empresa para un reconocimiento rutinario. Se encontraba asintomático. Había sido fumador de 10 cigarrillos/día hasta hacía 8 años. No era consumidor de bebidas alcohólicas, no tenía hábitos tóxicos ni tomaba regularmente ningún medicamento. No refería antecedentes familiares de muerte súbita ni tenía antecedentes personales de síncopes, lipotimias, convulsiones, respiración nocturna agónica o palpitaciones. En el reconocimiento médico no se encontraron alteraciones en el examen físico ni en las exploraciones complementarias rutinarias, con excepción de su ECG basal. Evolución y comentarios: Ante la sospecha de un síndrome de Brugada fue remitido a la Unidad de Arritmias del Hospital Clínic de Barcelona. Tras valoración clínica y electrocardiográfica y después de realizar un test de flecainida, se realizó un diagnóstico de SB. Para completar la estratificación del riesgo, se procedió también a un estudio electrofisiológico el cual mostró intervalos A-H de 128 mseg y HV de 44 mseg. Se realizó un protocolo de estimulación ventricular, sin inducción de arritmias ventriculares sostenidas, por lo cual y en conjunto con los datos clínicos del paciente se concluyó que el SB era de bajo riesgo arrítmico. Se recomendó evitar los fármacos y drogas listados en la Tabla 1 y el tratamiento enérgico de cualquier cuadro febril ya que está demostrado que la fiebre puede desencadenar arritmias ventriculares en pacientes portadores de SB6, citándose también para un estudio genético. Seis meses después, el paciente continúa asintomático. Remitido por: Pere Sanz-Gallén. Ronda del General Mitre 39 08017 Barcelona. España. Tfno: 933203624 Fax: 933203631 e-mail: 17039psg@comb.cat
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3250", "end": "3272", "word": "Silverbolt86@gmail.com"}, {"entity": "ORG", "start": "894", "end": "902", "word": "CBMF-HGO"}, {"entity": "ORG", "start": "836", "end": "892", "word": "Hospital General del Oeste \"Dr. Jos\u00e9 Gregorio Hern\u00e1ndez\""}, {"entity": "ID", "start": "325", "end": "336", "word": "28 28 56984"}, {"entity": "PER", "start": "3199", "end": "3229", "word": "Andr\u00e9s Fernando Gagliardi Lugo"}, {"entity": "PER", "start": "286", "end": "316", "word": "Andr\u00e9s Fernando Gagliardi Lugo"}, {"entity": "SEX", "start": "392", "end": "401", "word": "masculino"}, {"entity": "SEX", "start": "245", "end": "246", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "405", "end": "412", "word": "52 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "231", "end": "238", "word": "52 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "266", "end": "276", "word": "30/10/2016"}, {"entity": "DAT", "start": "199", "end": "209", "word": "19/05/1964"}, {"entity": "LOC", "start": "217", "end": "223", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "150", "end": "155", "word": "28023"}, {"entity": "LOC", "start": "138", "end": "144", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "90", "end": "114", "word": "Calle la Ventilla 19, 1F"}, {"entity": "ID", "start": "63", "end": "77", "word": "78 57634598 38"}, {"entity": "ID", "start": "48", "end": "55", "word": "3406565"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "41", "word": "Rivero Mendez"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "15", "word": "Manuel"}]
Nombre: Manuel. Apellidos: Rivero Mendez. NHC: 3406565. NASS: 78 57634598 38. Domicilio: Calle la Ventilla 19, 1F. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28023. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 19/05/1964. País: España. Edad: 52 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 30/10/2016. Médico: Andrés Fernando Gagliardi Lugo NºCol: 28 28 56984. Informe clinico del paciente: Se trata de un paciente masculino de 52 años de edad con antecedente médico de hipertensión arterial controlada y enfermedad renal crónica de estadio V de 6 años de evolución en hemodiálisis 3 veces por semana que inicia enfermedad cuando presenta odontalgia de incisivos inferiores, disfagia, odinofagia, aumento del volumen en la región submandibular dolorosa e hipertermia local, motivo por el cual el paciente acude a la Unidad de Cirugía Bucal y Maxilofacial del Hospital General del Oeste "Dr. José Gregorio Hernández" (CBMF-HGO); 24 h después, dadas las condiciones clínicas sistémicas del paciente y presentando leucocitosis de 27.800 U/mm3, con neutrofilia de 82,4% y creatinina en 7,5 mg/dl, se decide su ingreso. En el examen físico se observan escleras ictéricas, un aumento del volumen severo con predominio de la región submentoniana y submandibular bilateral y apertura bucal limitada a 15 mm aproximadamente. En el examen intrabucal se evidencia edentulismo parcial maxilomandibular, enfermedad periodontal crónica generalizada con movilidad de grado IV de 3,1 y 4,1, presencia de irritantes locales, halitosis, aumento del volumen severo del piso de la boca y espacio sublingual bilateral con glosoptosis. En conjunto con los servicios de Infectología y Medicina Interna se inicia un tratamiento empírico con penicilina sódica cristalina de 4.000.000 UI cada 6 h por vía intravenosa y aztreonam de 1 g por vía intravenosa con orden diaria. Se indica tomografía computarizada en la que se evidencia una imagen isodensa en el espacio parafaríngeo compatible con un aumento del volumen, mostrando una disminución de la luz de las vías aéreas de la región cervical y corroborando el diagnóstico de angina de Ludwig. En 10 d de tratamiento la evolución fue tórpida. Se realiza una reevaluación por infectología que indica vancomicina de 1 g por vía intravenosa, fármaco que causa mejoría clínica importante al paciente. Tras una estabilización sistémica del paciente se realiza una exodoncia de 3,1 y 4,1 y un drenaje quirúrgico de los espacios sublinguales, submandibulares y submentoniano que se logra a través de una incisión submentoniana y submandibular bilateral inferior al basal mandibular que permite el acceso, la comunicación y el establecimiento de 3 drenajes pasivos con sonda Nellaton para realizar 3 lavados diarios de solución salina durante 3 semanas. El paciente en las evoluciones posteriores al drenaje quirúrgico y al recambio de la terapia antibiótica presentó una disminución en el aumento del volumen y una estabilización de la frecuencia respiratoria. La última hematología registrada revela una serie blanca de 8.600 U/mm3, a expensas de neutrófilos (78%), hemoglobina de 9,5 g/dl, hematocrito en 32,7% y creatinina en 6,8 mg/dl. Todas estas condiciones llevaron al alta médica. Remitido por: Andrés Fernando Gagliardi Lugo Correo electrónico: Silverbolt86@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "157", "end": "163", "word": "Tudela"}, {"entity": "LOC", "start": "1904", "end": "1910", "word": "Tudela"}, {"entity": "LOC", "start": "1898", "end": "1903", "word": "31500"}, {"entity": "LOC", "start": "1877", "end": "1897", "word": "Ctra. Tarazona, km 3"}, {"entity": "ORG", "start": "1856", "end": "1876", "word": "Hospital Reina Sof\u00eda"}, {"entity": "ID", "start": "360", "end": "371", "word": "31 31 24603"}, {"entity": "PER", "start": "1792", "end": "1826", "word": "Catalina Isabel Gonz\u00e1lez Rodr\u00edguez"}, {"entity": "PER", "start": "318", "end": "352", "word": "Catalina Isabel Gonz\u00e1lez Rodr\u00edguez"}, {"entity": "SEX", "start": "403", "end": "408", "word": "Mujer"}, {"entity": "SEX", "start": "277", "end": "278", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "412", "end": "419", "word": "58 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "263", "end": "270", "word": "58 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "489", "end": "493", "word": "1996"}, {"entity": "DAT", "start": "687", "end": "695", "word": "a\u00f1o 2000"}, {"entity": "DAT", "start": "298", "end": "308", "word": "21/09/2016"}, {"entity": "DAT", "start": "218", "end": "227", "word": "17/4/1958"}, {"entity": "LOC", "start": "249", "end": "255", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "169", "end": "174", "word": "31500"}, {"entity": "LOC", "start": "112", "end": "133", "word": "C/ Orcasur, 6, Bajo A"}, {"entity": "ID", "start": "85", "end": "99", "word": "43 57645358 39"}, {"entity": "ID", "start": "70", "end": "77", "word": "7346578"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "63", "word": "Pinell Castillo"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Soledad"}]
Datos del paciente. Nombre: Soledad. Apellidos: Pinell Castillo. NHC: 7346578. NASS: 43 57645358 39. Domicilio: C/ Orcasur, 6, Bajo A. Localidad/ Provincia: Tudela. CP: 31500. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 17/4/1958. País de nacimiento: España. Edad: 58 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 21/09/2016. Médico: Catalina Isabel González Rodríguez NºCol: 31 31 24603. Informe clínico del paciente: Mujer de 58 años remitida por malestar abdominal. Intervenida de carcinoma de mama en 1996. Un año después, en ecografía y TAC abdominales de control, se descubre una masa multiquística pancreática, con punción aspiración biopsia negativa para células malignas. Asintomática hasta el año 2000 en que comenzó con dolor abdominal sordo. La exploración física y analítica fue rigurosamente normal. Marcadores tumorales en sangre (CEA, Ca 125 y Ca 19.9) negativos. Ecografía abdominal: múltiples formaciones quísticas a nivel de toda la celda pancreática, multitabicadas, con componente sólido y algunas con microcalcificaciones, de diverso tamaño, siendo el mayor de 3 cm, y sin flujo en su interior. Todo ello compatible con cistoadenoma pancreático gigante. En TAC abdominal y RMN con contraste se ratifican dichos hallazgos. Se realiza punción aspiración con aguja fina de uno de los quistes, no observándose células malignas. Los marcadores tumorales en el líquido quístico muestran Ca 125: 786 UI/ml (vn: 0-35), Ca 19.9: 174 UI/ml (vn: 0-37), y CEA normal. Se diagnostica de cistoadenoma gigante de páncreas, probablemente seroso. La paciente no ha presentado cambios clínicos ni radiológicos desde el primer estudio de imagen hace ya 6 años. Tras comentarlo con la interesada y con el Servicio de Cirugía, ambos rechazan por el momento tratamiento quirúrgico. Responsable clínico: Dra. Catalina Isabel González Rodríguez Servicio de Medicina Interna Hospital Reina Sofía Ctra. Tarazona, km 3 31500 Tudela
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3055", "end": "3073", "word": "iduran72@gmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "3040", "end": "3046", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "3034", "end": "3039", "word": "28040"}, {"entity": "LOC", "start": "3008", "end": "3033", "word": "Profesor Mart\u00edn Lagos s/n"}, {"entity": "DAT", "start": "1142", "end": "1156", "word": "Marzo del 2013"}, {"entity": "DAT", "start": "943", "end": "957", "word": "Enero del 2011"}, {"entity": "ID", "start": "338", "end": "349", "word": "28 28 34053"}, {"entity": "PER", "start": "2983", "end": "3007", "word": "Mar\u00eda Isabel Dur\u00e1n Mu\u00f1oz"}, {"entity": "PER", "start": "306", "end": "330", "word": "Mar\u00eda Isabel Dur\u00e1n Mu\u00f1oz"}, {"entity": "SEX", "start": "381", "end": "386", "word": "Mujer"}, {"entity": "SEX", "start": "265", "end": "266", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "390", "end": "397", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "251", "end": "258", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "286", "end": "296", "word": "15/03/2016"}, {"entity": "DAT", "start": "220", "end": "230", "word": "31/05/1942"}, {"entity": "LOC", "start": "238", "end": "244", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "171", "end": "176", "word": "28002"}, {"entity": "LOC", "start": "159", "end": "165", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "114", "end": "135", "word": "Av. de Recolectos, 27"}, {"entity": "ID", "start": "87", "end": "101", "word": "08 26908567 15"}, {"entity": "ID", "start": "72", "end": "79", "word": "7036902"}, {"entity": "PER", "start": "52", "end": "65", "word": "Llanos Varela"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "39", "word": "Inmaculada"}]
Datos del paciente. Nombre: Inmaculada. Apellidos: Llanos Varela. NHC: 7036902. NASS: 08 26908567 15. Domicilio: Av. de Recolectos, 27. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28002. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 31/05/1942. País: España. Edad:73 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 15/03/2016. Médico: María Isabel Durán Muñoz NºCol: 28 28 34053. Informe clínico del paciente: Mujer de 73 años de edad con antecedentes personales de cardiopatía hipertensiva, hipercolesterolemia, diabetes tipo II, histerectomía por prolapso uterino y corrección de cistocele, hipotiroidismo primario, neuralgia del trigémino, asma bronquial, depresión, arterioesclerosis, colecistectomía por adenomioma de vesícula, insuficiencia suprarrenal y nefrectomía bilateral: derecha por pseudotumoración e izquierda por hematoma abcesificado, lo que la lleva a permanecer en tratamiento renal sustitutivo con diálisis peritoneal continua ambulatoria (DPCA) desde Enero del 2011. Durante el periodo de entrenamiento y en consultas posteriores, no se evidenció una mala realización de la técnica por parte de la paciente, ni refirió síntomas de neumoperitoneo. En Marzo del 2013, acude a urgencias por un cuadro de una semana de evolución de dolor abdominal, diarrea, nauseas sin vómitos y escalofríos sin fiebre. En la exploración física de urgencias presenta dolor a la palpación profunda de predominio en fosa iliaca derecha, palidez cutánea y extremidades sin edemas. TA: 100/60, Fc: 94 lpm., afebril, Fr: 24 rpm, Sat.O2:89%. Se realizó analítica (Hemograma, bioquímica y gasometría venosa), radiografía de tórax y abdomen donde aparece catéter de diálisis peritoneal bien colocado y neumoperitoneo. Tras ser valorada por el servicio de cirugía, se realiza TAC con contraste oral donde aparece un neumoperitoneo importante, sin apreciarse fugas del contraste ni perforación de una víscera hueca. Una vez realizada la valoración inicial de enfermería, con los datos anteriores y la entrevista a la paciente, no se aprecian problemas con la realización de la técnica. Procedemos a realizar intercambio de diálisis peritoneal según protocolo, para valorar la posibilidad de infección peritoneal. No se evidencian signos de infección (Líquido peritoneal claro), se recoge muestra de líquido para cultivo y análisis, con resultado de: leucocitos: 80/uL, descartando así la infección peritoneal. Dada la situación de la paciente, se procede al ingreso para observación. Se deja en dieta absoluta y con sueroterapia. Ante la posibilidad de que el neumoperitoneo esté en relación con la técnica de diálisis peritoneal, se decide que el personal de enfermería realice los intercambios de diálisis peritoneal según pauta y tras el drenaje, colocar a la paciente en posición de Trendelemburg para favorecer la salida del aire peritoneal. En estudios radiológicos posteriores se observa la disminución paulatina del neumoperitoneo, hasta quedar resuelto casi en su totalidad al alta de la paciente. Remitido por: María Isabel Durán Muñoz Profesor Martín Lagos s/n 28040 Madrid E-mail: iduran72@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "1020", "end": "1031", "word": "t\u00edo paterno"}, {"entity": "ID", "start": "365", "end": "376", "word": "adolescente"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2735", "end": "2761", "word": "cmedicodeportivo@gmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2708", "end": "2714", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2699", "end": "2706", "word": "Almeria"}, {"entity": "LOC", "start": "2693", "end": "2698", "word": "04006"}, {"entity": "LOC", "start": "2668", "end": "2692", "word": "Federico Garcia Lorca 50"}, {"entity": "ORG", "start": "2644", "end": "2667", "word": "Centro M\u00e9dico Deportivo"}, {"entity": "PER", "start": "2443", "end": "2449", "word": "padres"}, {"entity": "AGE", "start": "943", "end": "949", "word": "9 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "507", "end": "514", "word": "Almer\u00eda"}, {"entity": "ORG", "start": "458", "end": "503", "word": "Centro Andaluz de Medicina del Deporte (CAMD)"}, {"entity": "AGE", "start": "436", "end": "442", "word": "5 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "389", "end": "425", "word": "jugador de baloncesto de competici\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "322", "end": "333", "word": "04 04 52302"}, {"entity": "PER", "start": "2618", "end": "2643", "word": "Ana Cristina Cis Spoturno"}, {"entity": "PER", "start": "289", "end": "314", "word": "Ana Cristina Cis Spoturno"}, {"entity": "SEX", "start": "247", "end": "248", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "380", "end": "387", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "233", "end": "240", "word": "16 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "268", "end": "278", "word": "01/04/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "201", "end": "211", "word": "21/08/2001"}, {"entity": "LOC", "start": "219", "end": "225", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "152", "end": "157", "word": "04201"}, {"entity": "LOC", "start": "139", "end": "146", "word": "Almeria"}, {"entity": "LOC", "start": "87", "end": "115", "word": "Calle Sancho Martin, 34, 2 A"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "74", "word": "7806239"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "60", "word": "Sanchez Rivas"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "34", "word": "Mateo"}]
Datos del paciente. Nombre: Mateo. Apellidos: Sanchez Rivas. NHC: 7806239. Domicilio: Calle Sancho Martin, 34, 2 A. Localidad/ Provincia: Almeria. CP: 04201. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/08/2001. País: España. Edad: 16 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 01/04/2018. Médico: Ana Cristina Cis Spoturno NºCol: 04 04 52302. Informe clínico del paciente: adolescente de 16 años, jugador de baloncesto de competición desde los 5 años, que acudió al Centro Andaluz de Medicina del Deporte (CAMD) de Almería, para realizar un examen médico solicitado por su Federación. En la anamnesis refiere episodios de palpitaciones, cortos y autolimitados, durante el reposo y el esfuerzo. En el ECG de reposo se detectó un intervalo entre ondas P y R (intervalo PR) muy corto con onda delta, compatible con preexcitación por lo que fue derivado para valoración cardiológica. Destacan entre sus antecedentes personales una evaluación previa a los 9 años, en un paciente asintomático, con un ECG normal y la referencia de un tío paterno, afectado con una arritmia recientemente ablacionado. Un nuevo ECG de reposo confirmó un ritmo sinusal preexcitado, compatible con vía anteroseptal derecha y se descartó cardiopatía estructural mediante ecocardiografía. En el holter de ritmo de 24 horas, mantuvo preexcitación permanente y sin arritmias. La prueba de esfuerzo en cinta, con protocolo de Bruce fue concluyente y libre de arritmias, manteniendo el WPW a frecuencias cardíacas máximas. Considerando los datos previos y su condición de deportista de competición, fue enviado para estudio electrofisiológico (EEF) y ablación de vía anómala. El procedimiento fue realizado con dos electrocatéteres: uno para diagnóstico con registro del His y otro para mapeo y ablación en región septal perihisiana. En ritmo sinusal se indujo taquicardia ortodrómica y se aplicó radiofrecuencia (RF) sobre la vía accesoria auriculo-ventricular (AV) de conducción bidireccional. Se interrumpe la taquicardia y la preexcitación, finalizando el procedimiento. Quedó con bloqueo de rama derecha (BRD), de probable origen traumático. No hay descripción de período refractario efectivo de la vía anómala. En el primer control posterior, el paciente refiere la misma clínica anterior a la ablación y su manejo para interrumpir las taquicardias. El ECG basal y el holter de 24 horas, mantienen el patrón sinusal con WPW, sin documentarse taquicardias. Se ha planteado a los padres realizar nueva consulta al especialista en electrofisiología para ofrecerle las mejores opciones de tratamiento en relación a la práctica deportiva. Remitido por: Dra. Ana Cristina Cis Spoturno Centro Médico Deportivo Federico Garcia Lorca 50 04006 Almeria. España Correo electrónico: cmedicodeportivo@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2695", "end": "2717", "word": "davidhauro@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2686", "end": "2692", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2677", "end": "2683", "word": "M\u00e1laga"}, {"entity": "LOC", "start": "2671", "end": "2676", "word": "29009"}, {"entity": "LOC", "start": "2642", "end": "2669", "word": "Plaza de Hospital Civil s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "2626", "end": "2640", "word": "Hospital Civil"}, {"entity": "ID", "start": "714", "end": "722", "word": "29 29585"}, {"entity": "PER", "start": "2580", "end": "2603", "word": "David Hern\u00e1ndez Alcaraz"}, {"entity": "PER", "start": "682", "end": "705", "word": "David Hern\u00e1ndez Alcaraz"}, {"entity": "SEX", "start": "751", "end": "756", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "621", "end": "622", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "760", "end": "767", "word": "52 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "607", "end": "614", "word": "52 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "594", "end": "600", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "642", "end": "652", "word": "15/11/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "576", "end": "586", "word": "01/03/1965"}, {"entity": "LOC", "start": "477", "end": "482", "word": "29004"}, {"entity": "LOC", "start": "417", "end": "423", "word": "M\u00e1laga"}, {"entity": "LOC", "start": "327", "end": "345", "word": "Calle Pac\u00edfico, 44"}, {"entity": "ID", "start": "252", "end": "266", "word": "07 82643584 31"}, {"entity": "ID", "start": "191", "end": "196", "word": "98756"}, {"entity": "PER", "start": "124", "end": "136", "word": "Pasos Garcia"}, {"entity": "PER", "start": "57", "end": "63", "word": "Eliseo"}]
Nombre: Eliseo. Apellidos: Pasos Garcia. NHC: 98756. NASS: 07 82643584 31. Domicilio: Calle Pacífico, 44. Localidad/ Provincia: Málaga. CP: 29004. . Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 01/03/1965. País: España. Edad:52 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 15/11/2017. Servicio: Urología. Médico: David Hernández Alcaraz. NºCol: 29 29585. Informe médico-quirúrgico: Varón de 52 años de edad, sin antecedentes de interés, estudiado por haberse encontrado en una ecografía abdominal por estudio urológico una tumoración quística intrahepática que en principio impresiona como quiste hepático complejo no complicado. Se solicita una TAC abdominal en la que se objetiva una imagen quística de unos 5 centímetros (cm) de diámetro localizada entre los segmentos V y VIII con forma de racimo de uvas, septos en su interior, siendo alguno de ellos gruesos y captando contraste de forma significativa en algunas zonas. Los marcadores tumorales fueron negativos. Dado el carácter asintomático del cuadro se decide seguimiento. En el control radiológico realizado al año se aprecia aumento del tamaño de la lesión (9 x 7 x 7 cm) estando situada en la confluencia porto-biliar, sin comprimir la misma. Ante el crecimiento de la lesión, se decide intervenir quirúrgicamente al paciente dadas las posibilidades de malignidad de la lesión. En la intervención quirúrgica se aprecia una tumoración localizada en la unión de los segmentos IV y V que abomba hacia el hilio, de aspecto quístico y polilobulada. La biopsia intraoperatoria es informada como tumor mucinoso sin poder descartarse malignidad. Ante la posibilidad de encontrarnos ante un cistoadenocarcionoma, se decide excisión radical de la pieza, no pudiéndose realizar resección completa. En la disección se aprecia fistulización del tumor al conducto hepático derecho, salida de contenido mucinoso y lesiones polipoideas intraquísticas. El diagnóstico histológico definitivo resultó corresponder a un cistoadenocarcinoma mucosecretor que, al darse en un paciente varón, conlleva más agresividad. La evolución ha sido favorable, recibiendo quimioterapia adyuvante con 5-fluorouracilo y encontrándose sin recidiva al año de seguimiento. Remitido por: David Hernández Alcaraz. Servicio de Urología Hospital Civil. Plaza de Hospital Civil s/n. 29009 Málaga. (España). davidhauro@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "3990", "end": "4026", "word": "urolog\u00eda.saneloy@hsel.osakidetza.net"}, {"entity": "LOC", "start": "3982", "end": "3988", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "3972", "end": "3979", "word": "Vizcaya"}, {"entity": "LOC", "start": "3965", "end": "3970", "word": "48902"}, {"entity": "LOC", "start": "3955", "end": "3964", "word": "Baracaldo"}, {"entity": "LOC", "start": "3928", "end": "3954", "word": "Avenida Antonio Miranda, 5"}, {"entity": "ORG", "start": "3909", "end": "3926", "word": "Hospital San Eloy"}, {"entity": "PER", "start": "3860", "end": "3886", "word": "Juan Gabriel Pereira Arias"}, {"entity": "AGE", "start": "414", "end": "421", "word": "66 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "359", "end": "370", "word": "48 28 98699"}, {"entity": "PER", "start": "325", "end": "351", "word": "Juan Gabriel Pereira Arias"}, {"entity": "DAT", "start": "285", "end": "295", "word": "21/12/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "264", "end": "265", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "250", "end": "257", "word": "66 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "236", "end": "242", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "218", "end": "228", "word": "11/11/1951"}, {"entity": "LOC", "start": "169", "end": "174", "word": "48902"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "163", "word": "Vizcaya"}, {"entity": "LOC", "start": "109", "end": "132", "word": "Calle Joaquin Vidal, 36"}, {"entity": "ID", "start": "82", "end": "96", "word": "16 23792415 73"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "74", "word": "497832"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "61", "word": "Garcia Vicente"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "34", "word": "Ramon"}]
Datos del paciente. Nombre: Ramon. Apellidos: Garcia Vicente. NHC: 497832. NASS: 16 23792415 73. Domicilio: Calle Joaquin Vidal, 36. Localidad/ Provincia: Vizcaya. CP: 48902. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 11/11/1951. País: España. Edad: 66 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 21/12/2017. Servicio: Urología. Médico: Juan Gabriel Pereira Arias NºCol: 48 28 98699. Informe clínico del paciente: paciente de 66 años de edad con antecedentes médicos de gastrectomía subtotal por adenocarcinoma gástrico hace cuatro años e hipertensión arterial en tratamiento con espironolactona. El paciente es remitido por el Servicio de Digestivo valorado por un cuadro de larga evolución caracterizado por: anorexia, pérdida de 12 kilos en 6 meses (peso actual 42 kilos), anemia hipocrómica y estreñimiento. En la exploración física se objetivó una gran tumoración de consistencia firme, indolora, móvil y que ocupaba las tres cuartas partes del abdomen. Dados los antecedentes de adenocarcinoma gástrico, el severo deterioro del estado general, el estreñimiento y la anemia; la primera sospecha clínica sugerida fue: ascitis por carcinomatosis, obstrucción intestinal tumoral o tumoración abdominal. Los datos analíticos reflejaban una hemoglobina 7,5 gr/dl, 3,35 millones de hematies, 27% de hematocrito, VCM 71,3, RDW 18, VSG 37 mm/h, PCR 0,7, PSA 2,6 ng/ml, creatinina 0,89 y urea 24. Los marcadores tumorales hepáticos y digestivos resultaron anodinos. La gastroscopia reflejó un pólipo inflamatorio en muñón gástrico, sin evidencia de recidiva tumoral. Resultó imposible la realización de una colonoscopia por el desplazamiento intestinal e intolerancia del paciente. La ecografía abdominopélvica reveló la presencia de una tumoración quística con tabiques incompletos, de contenido anecoico mixto, que ocupaba la totalidad de la cavidad abdominal. Se identificaba riñón izquierdo de características normales, no evidenciándose la presencia del riñón derecho. Ante el hallazgo de lesión quística voluminosa intraabdominal se remite a nuestra consulta donde se realizó urografía intravenosa con resultado de anulación funcional derecha, normofunción contralateral y gran efecto masa que desplaza el luminograma digestivo hacia el hipocondrio izquierdo e impronta sobre la pared lateral derecha del cistograma. La TAC objetivó una gran masa quística de 29,5 cm x 27,5 cm x 16 cm, con múltiples tabiques y paredes bien definidas que ocupa la práctica totalidad del abdomen. Se identifica imagen cálcica en teórica zona de pelvis renal de riñón hidronefrótico con compresión y desplazamiento de todas las estructuras abdominales. Ante la sospecha diagnóstica de hidronefrosis gigante secundaria a uropatía obstructiva litiásica, se evaluó la posibilidad de drenaje percutáneo y posterior nefrectomía. Se realizó nefrectomía simple derecha por lumbotomía subcostal evacuando 7.800 mililitros de contenido serohemático. Se practicó linfadenectomía hiliar ampliada ante el hallazgo de adenopatías a dicho nivel. El cultivo del fluido resulto negativo, no realizándose citología por no existir sospecha clínica ni radiológica de tumoración urotelial. El resultado del examen histológico constató la presencia de un riñón de aspecto multiquístico, con marcada dilatación del sistema pielocalicial y atrofia parenquimatosa severa (espesor 0,5 cm). El revestimiento epitelial presentaba cambios de displasia de diferentes grados, can áreas de patrón papilar y zonas de infiltración del parénquima renal. En otras zonas se identificaron nidos sólidos de células de citoplasma amplio, claro y de alto grado nuclear (grado 3 de Fuhrman); así como infiltración ganglionar de carcinoma de células renales tipo célula clara. La evolución posterior fue desfavorable, con aparición de metástasis hepáticas y el eventual fallecimiento del paciente a los dos meses. Remitido por: Dr.Juan Gabriel Pereira Arias Servicio de Urología. Hospital San Eloy. Avenida Antonio Miranda, 5 Baracaldo 48902. Vizcaya. (España) urología.saneloy@hsel.osakidetza.net
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "3179", "end": "3211", "word": "Galeana Sur No. 465, Col. Obraje"}, {"entity": "ORG", "start": "3144", "end": "3178", "word": "Centenario Hospital Miguel Hidalgo"}, {"entity": "EMAIL", "start": "3261", "end": "3289", "word": "delacruz_sergio@terra.com.mx"}, {"entity": "LOC", "start": "3246", "end": "3252", "word": "M\u00e9xico"}, {"entity": "LOC", "start": "3224", "end": "3238", "word": "Aguascalientes"}, {"entity": "LOC", "start": "3217", "end": "3222", "word": "20230"}, {"entity": "PER", "start": "3076", "end": "3099", "word": "Sergio De la Cruz Reyes"}, {"entity": "AGE", "start": "395", "end": "401", "word": "7 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "387", "end": "391", "word": "ni\u00f1a"}, {"entity": "PER", "start": "300", "end": "323", "word": "Sergio De la Cruz Reyes"}, {"entity": "DAT", "start": "280", "end": "290", "word": "30/06/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "255", "end": "260", "word": "Mujer"}, {"entity": "AGE", "start": "242", "end": "248", "word": "7 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "228", "end": "234", "word": "M\u00e9xico"}, {"entity": "DAT", "start": "210", "end": "220", "word": "21/05/2011"}, {"entity": "LOC", "start": "161", "end": "166", "word": "20118"}, {"entity": "LOC", "start": "141", "end": "155", "word": "Aguascalientes"}, {"entity": "LOC", "start": "72", "end": "117", "word": "Av Independencia No.1703-A, Trojes de Cristal"}, {"entity": "ID", "start": "54", "end": "59", "word": "79256"}, {"entity": "PER", "start": "36", "end": "47", "word": "Perez Perez"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "23", "word": "Yasury Yamileth"}]
Nombre: Yasury Yamileth. Apellidos: Perez Perez. NHC: 79256. Domicilio: Av Independencia No.1703-A, Trojes de Cristal. Localidad/ Provincia: Aguascalientes. CP: 20118. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/05/2011. País: México. Edad: 7 años Sexo: Mujer. Fecha de Ingreso: 30/06/2018. Médico: Sergio De la Cruz Reyes. Motivo de ingreso: lesión nodular gingival. Historia Actual: niña de 7 años de edad, que se presenta a consulta con un cuadro clínico de 8 meses de evolución consistente en una lesión nodular gingival superior derecha de aproximadamente 3 x 3 cm de diámetro, y que refiere un crecimiento lento durante 8 meses que se aceleró en los 2 meses anteriores a la consulta. Antecedentes: sin antecedentes patológicos o neonatales de relevancia Pruebas complementarias: Se solicitó tomografía computarizada (TC) que mostró una tumoración maxilar derecha con infiltración hacia antro y cavidad nasal de 3 x 3 cm de diámetro. Ante este diagnóstico, el Servicio de Cirugía Pediátrica indica resección marginal de la tumoración maxilar mediante abordaje sublabial y el informó histopatológico de la pieza de resección informa de condrosarcoma maxilar de 3 cm con diferenciación grado II. La paciente fue enviada posteriormente a tratamiento complementario con radioterapia adyuvante, a la cual no acudió. Un año después reingresa en el hospital presentando recurrencia del tumor de 2 meses de evolución. El tumor muestra en este momento un crecimiento acelerado llegando a medir 9 x 6 cm de diámetro en la TAC y ocupa toda la maxila derecha y parcialmente la maxila izquierda. Se indicó en ese momento tratamiento quimioterápico para citorreducción tumoral y la paciente recibió 9 ciclos con Doxurrubicina 30 mg por m2 de superficie corporal; Vincristina 1,5 mg por m2; Mesna 300 mg por m2 y Ciclofosfamida 300 mg por m2, durante 5 meses, sin lograr el efecto deseado. Ante esto, fue solicitada valoración por los Servicios de Cirugía Plástica, Cirugía Oncológica y Cirugía de Cabeza y Cuello, que deciden someter a la paciente a una nueva intervención quirúrgica en la que previa traqueostomía, efectuamos maxilectomía bilateral subtotal con palatectomía, incluyendo el tumor en su totalidad y preservando el paladar blando. La pieza de resección fue de 10 x 8 cm, grisácea, firme, con mucosa rojiza, hemorrágica y con zonas de necrosis del 30%. El estudio histopatológico realizado con microfotografía de luz y con tinción de hematoxilina/eosina, confirmó el diagnóstico de condrosarcoma de II grado, pleomorfismo celular con 2 figuras mitóticas por campo y con bordes quirúrgicos libres de tumor y sin permeación vascular. En el mismo procedimiento quirúrgico llevamos a cabo reconstrucción maxilar parcial y de forma temporal con miniplacas de titanio y prótesis aloplástica. Evolución y comentarios: Tras 8 meses de seguimiento después de la cirugía radical, la paciente presenta buen estado general, con un proceso cicatricial adecuado, sin evidencia de actividad tumoral local o a distancia evidenciada tanto por la clínica como por TAC. Remitido por: Dr. Sergio De la Cruz Reyes. Jefatura Cirugía Plástica y Reconstructiva Centenario Hospital Miguel Hidalgo Galeana Sur No. 465, Col. Obraje C.P. 20230, Aguascalientes, Ags., México e-mail: delacruz_sergio@terra.com.mx
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1372", "end": "1393", "word": "mariolikc@hotmail.com"}, {"entity": "PER", "start": "547", "end": "553", "word": "padres"}, {"entity": "ID", "start": "306", "end": "317", "word": "28 28 85020"}, {"entity": "PER", "start": "1349", "end": "1371", "word": "Mar\u00eda El Kadaoui Calvo"}, {"entity": "PER", "start": "274", "end": "296", "word": "Mar\u00eda El Kadaoui Calvo"}, {"entity": "SEX", "start": "349", "end": "354", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "SEX", "start": "233", "end": "234", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "358", "end": "369", "word": "cuatro a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "220", "end": "226", "word": "4 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "254", "end": "264", "word": "21/09/2015"}, {"entity": "DAT", "start": "188", "end": "198", "word": "15/08/2012"}, {"entity": "LOC", "start": "206", "end": "212", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "140", "end": "145", "word": "28003"}, {"entity": "LOC", "start": "128", "end": "134", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "85", "end": "104", "word": "Calle Montevideo,66"}, {"entity": "ID", "start": "65", "end": "72", "word": "3024567"}, {"entity": "PER", "start": "45", "end": "58", "word": "Torres Jarama"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "32", "word": "Ian"}]
Datos del paciente. Nombre: Ian. Apellidos: Torres Jarama. NHC: 3024567. Domicilio: Calle Montevideo,66. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28003. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento:15/08/2012. País: España. Edad: 4 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 21/09/2015. Médico: María El Kadaoui Calvo NºCol: 28 28 85020. Informe clínico del paciente: Varón de cuatro años que, de forma súbita, hace diez días presenta alteración del habla consistente en repetición de sílabas y prolongación de sonidos. No tiene otra sintomatología neurológica. Los padres lo relacionan con un traumatismo craneal sufrido el día previo al inicio del cuadro. Previamente su lenguaje era pausado y se consideraba como normal para su edad. Presentaba una adecuada adquisición de habilidades del lenguaje y otros hitos del neurodesarrollo hasta el momento actual. En la exploración, el paciente presenta un lenguaje coherente con repetición de fonemas en las frases y pausas prolongadas entre los mismos. La pronunciación es correcta pero el paciente tiene que esforzarse para controlarla. Organiza oraciones de tres o cuatro palabras sin problemas sintácticos. Muestra una adecuada comprensión oral. El resto de exploración neurológica normal. Ante estos datos se diagnostica de tartamudeo del desarrollo y se recomienda la valoración por un logopeda. Remitido por: Dra. María El Kadaoui Calvo mariolikc@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "ID", "start": "68", "end": "82", "word": "28 16795459 12"}, {"entity": "LOC", "start": "235", "end": "241", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "95", "end": "119", "word": "Calle antracita 7, 4 Izq"}, {"entity": "PHONE", "start": "1791", "end": "1802", "word": "913 908 121"}, {"entity": "LOC", "start": "1777", "end": "1783", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "1771", "end": "1776", "word": "28041"}, {"entity": "LOC", "start": "1747", "end": "1768", "word": "Avda. de C\u00f3rdoba, s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "1709", "end": "1745", "word": "Hospital Universitario 12 de Octubre"}, {"entity": "PER", "start": "1662", "end": "1686", "word": "Fernando Aguirre Benites"}, {"entity": "ID", "start": "366", "end": "377", "word": "28 28 64657"}, {"entity": "PER", "start": "334", "end": "358", "word": "Fernando Aguirre Benites"}, {"entity": "DAT", "start": "290", "end": "300", "word": "03/01/2016"}, {"entity": "SEX", "start": "263", "end": "269", "word": "Hombre"}, {"entity": "AGE", "start": "249", "end": "256", "word": "67 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "217", "end": "227", "word": "23/10/1948"}, {"entity": "ID", "start": "166", "end": "173", "word": "1597569"}, {"entity": "LOC", "start": "155", "end": "160", "word": "28039"}, {"entity": "LOC", "start": "143", "end": "149", "word": "Madrid"}, {"entity": "ID", "start": "53", "end": "60", "word": "1597569"}, {"entity": "PER", "start": "30", "end": "41", "word": "L\u00f3pez Tarso"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "15", "word": "Ignacio"}]
Nombre: Ignacio . Apellidos: López Tarso. CIPA: nhc-1597569. NASS: 28 16795459 12. Domicilio: Calle antracita 7, 4 Izq. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28039. NHC:1597569. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 23/10/1948. País: España. Edad: 67 años Sexo: Hombre . Fecha de Ingreso: 03/01/2016. Especialidad: Urología. Médico: Fernando Aguirre Benites NºCol: 28 28 64657. Motivo de ingreso: hematuria monosintomática y autolimitada en el tiempo. Antecedentes: hipertensión y hernia de hiato en tratamiento médico Exploración física: La exploración física no reveló hallazgos de interés. Resumen de pruebas complementarias: En las determinaciones analíticas sanguíneas todos los parámetros se encontraban en los límites de la normalidad. Se le realiza urografía intravenosa observando un defecto de replección en pelvis renal derecha que posteriormente se confirma con una tomografía computerizada abdominal que muestra una masa en pelvis que amputa cáliz medio. Las citologías eran negativas. Se realizó nefroureterectomía derecha. En un primer tiempo se procede a desinserción ureteral endoscópica con la modificación técnica posteriormente descrita para a continuación llevar a cabo la nefroureterectomía a través de una incisión subcostal derecha. En la descripción macroscópica de la pieza se aprecia una lesión vegetante, exofítica y papilar que ocupa el cáliz medio y parte de pelvis renal sin infiltrar parénquima. Microscópicamente el tumor es informado como carcinoma urotelial de alto grado que no invade la lámina propia (Ta G3). Evolución: Tras cuatro años de seguimiento el paciente se encuentra vivo y libre de enfermedad. Remitido por: Dr. Fernando Aguirre Benites Servicio de Urología. Hospital Universitario 12 de Octubre. Avda. de Córdoba, s/n - 28041 Madrid. Tel.: 913 908 121
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2029", "end": "2049", "word": "plmartos@mixmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2014", "end": "2020", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2006", "end": "2012", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "1999", "end": "2004", "word": "28006"}, {"entity": "LOC", "start": "1975", "end": "1997", "word": "C/ Diego de Le\u00f3n N\u00b0 62"}, {"entity": "ORG", "start": "1912", "end": "1935", "word": "Hospital de la Princesa"}, {"entity": "ID", "start": "627", "end": "638", "word": "28 28 54796"}, {"entity": "PER", "start": "1888", "end": "1910", "word": "Pedro Luis Martos D\u00edaz"}, {"entity": "PER", "start": "596", "end": "618", "word": "Pedro Luis Martos D\u00edaz"}, {"entity": "SEX", "start": "555", "end": "556", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "669", "end": "676", "word": "58 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "541", "end": "548", "word": "58 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "576", "end": "586", "word": "27/04/2018"}, {"entity": "DAT", "start": "509", "end": "519", "word": "30/03/1960"}, {"entity": "LOC", "start": "527", "end": "533", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "460", "end": "465", "word": "28036"}, {"entity": "LOC", "start": "406", "end": "412", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "307", "end": "339", "word": "Calle Marquez de Viana 72 Bajo 1"}, {"entity": "ID", "start": "237", "end": "251", "word": "78 23745134 66"}, {"entity": "ID", "start": "181", "end": "186", "word": "27855"}, {"entity": "PER", "start": "115", "end": "131", "word": "Fari\u00f1as Guijarro"}, {"entity": "PER", "start": "52", "end": "58", "word": "Alvaro"}]
Nombre: Alvaro . Apellidos: Fariñas Guijarro. NHC: 27855. NASS: 78 23745134 66. Domicilio: Calle Marquez de Viana 72 Bajo 1. Localidad/ Provincia: Madrid. CP:28036. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 30/03/1960. País: España. Edad: 58 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 27/04/2018. Médico: Pedro Luis Martos Díaz NºCol: 28 28 54796. Informe Clínico: Paciente de 58 años de edad con antecedentes de trombosis venosa en MMII. Resto sin interés. Presentaba una lesión ulcerada a nivel de la mucosa yugal izquierda de aproximadamente 3 cm de diámetro mayor compatible con carcinoma epidermoide. Se palpaba a su vez una adenopatía de 2 cm de diámetro en nivel I cervical. Se realiza intervención quirúrgica, procediéndose a la resección de la lesión tumoral con margen de seguridad y disección cervical funcional unilateral. La reconstrucción del defecto se realiza mediante injerto braquial medial del brazo izquierdo. Como pedículo del colgajo se tomó la ACCS, que se anastomosó con la arteria facial, y el tronco venoso tirolinguofacial (TVTLF), que se unió a una de las venas concomitantes de la ACCS, al no refluir sangre por la vena basílica. La longitud del pedículo fue de unos 6 cm, el diámetro de la arteria, de 1,5 mm y el de la vena, de 1 mm. El defecto intraoral quedó cubierto en su totalidad, aportando además suficiente volumen, y el cierre de la piel del brazo se realizó de forma directa sin precisar la necesidad de un injerto libre. Se procedió al alta de la paciente a los 10 días de la intervención contemplándose la correcta viabilidad del injerto. Remitido por: Pedro Luis Martos Díaz. Hospital de la Princesa. Departamento de Cirugía Maxilofacial. C/ Diego de León N° 62, 28006, Madrid, España. Email: plmartos@mixmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1146", "end": "1166", "word": "fklurfan@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "1129", "end": "1138", "word": "Argentina"}, {"entity": "LOC", "start": "1115", "end": "1127", "word": "Buenos Aires"}, {"entity": "LOC", "start": "1106", "end": "1114", "word": "C1059ABG"}, {"entity": "LOC", "start": "1080", "end": "1105", "word": "Av. Santa Fe 1203 2\u00b0 Piso"}, {"entity": "PER", "start": "1058", "end": "1079", "word": "Federico Juan Klurfan"}, {"entity": "PER", "start": "284", "end": "305", "word": "Federico Juan Klurfan"}, {"entity": "SEX", "start": "346", "end": "351", "word": "mujer"}, {"entity": "SEX", "start": "244", "end": "245", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "355", "end": "362", "word": "68 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "230", "end": "237", "word": "68 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "264", "end": "274", "word": "23/04/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "195", "end": "205", "word": "23/03/1949"}, {"entity": "LOC", "start": "213", "end": "222", "word": "Argentina"}, {"entity": "LOC", "start": "146", "end": "151", "word": "C1009"}, {"entity": "LOC", "start": "128", "end": "140", "word": "Buenos Aires"}, {"entity": "LOC", "start": "78", "end": "103", "word": "Av. Corrientes 965, CABA,"}, {"entity": "ID", "start": "53", "end": "65", "word": "87293652/875"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "46", "word": "Marzolli Esquivel"}, {"entity": "PER", "start": "8", "end": "16", "word": "Josefina"}]
Nombre: Josefina. Apellidos: Marzolli Esquivel. NHC: 87293652/875. Domicilio: Av. Corrientes 965, CABA, . Localidad/ Provincia: Buenos Aires. CP: C1009. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 23/03/1949. País: Argentina. Edad: 68 años Sexo: M. Fecha de Ingreso:23/04/2017. Médico: Federico Juan Klurfan. Informe clínico del paciente: Paciente mujer de 68 años, que acude a la clínica del dolor remitida por su médico de cabecera, diagnosticada de espondiloartrosis grave, sobre todo a expensas de columna vertebral lumbar. Tiene pautado por su médico fentanilo transdérmico genérico de 25 μg/h desde hace 2 semanas, con regular control de dolor (EVA, 7-8).Tras estudio de la paciente, se plantea el intercambio de fentanilo genérico por Durogesic® Matrix 25 μg/h. A las 2 semanas la paciente presenta mejor control del dolor (EVA, 3-4), precisando aisladamente como rescate paracetamol 1 g. A los 3 meses continúa con Durogesic® Matrix 25 μg/h, con aceptable con-trol del dolor(EVA, 3), y esporádicamente, como rescate, paracetamol 1 g. Remitido por: Dr. Federico Juan Klurfan Av. Santa Fe 1203 2° Piso C1059ABG Buenos Aires, Argentina Email: fklurfan@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "4702", "end": "4722", "word": "manuhebe@hotmail.com"}, {"entity": "EMAIL", "start": "4664", "end": "4693", "word": "mherasb@saludcastillayleon.es"}, {"entity": "LOC", "start": "4641", "end": "4646", "word": "40002"}, {"entity": "ORG", "start": "4612", "end": "4639", "word": "Hospital General de Segovia"}, {"entity": "PER", "start": "4574", "end": "4586", "word": "Manuel Heras"}, {"entity": "DAT", "start": "601", "end": "615", "word": "agosto de 2010"}, {"entity": "AGE", "start": "446", "end": "453", "word": "84 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "437", "end": "442", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "394", "end": "405", "word": "40 40 12093"}, {"entity": "PER", "start": "374", "end": "386", "word": "Manuel Heras"}, {"entity": "ID", "start": "358", "end": "365", "word": "2632910"}, {"entity": "DAT", "start": "314", "end": "324", "word": "02/02/2017"}, {"entity": "AGE", "start": "275", "end": "282", "word": "84 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "289", "end": "294", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "DAT", "start": "229", "end": "239", "word": "29/09/1932"}, {"entity": "LOC", "start": "261", "end": "267", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "180", "end": "185", "word": "40001"}, {"entity": "LOC", "start": "167", "end": "174", "word": "Segovia"}, {"entity": "LOC", "start": "115", "end": "143", "word": "Av. del Padre Claret, 2, 4 C"}, {"entity": "ID", "start": "88", "end": "102", "word": "54 70297700 82"}, {"entity": "ID", "start": "73", "end": "80", "word": "9258976"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "66", "word": "Domenech Rodriguez"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "34", "word": "Manuel"}, {"entity": "LOC", "start": "4648", "end": "4655", "word": "Segovia"}]
Datos del paciente. Nombre: Manuel . Apellidos: Domenech Rodriguez. NHC: 9258976. NASS: 54 70297700 82. Domicilio: Av. del Padre Claret, 2, 4 C. Localidad/ Provincia: Segovia. CP: 40001. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 29/09/1932. País de nacimiento: España. Edad: 84 años Sexo: Varón. Fecha de Ingreso: 02/02/2017. Servicio: Nefrología. Episodio: 2632910. Médico:Manuel Heras NºCol: 40 40 12093. Informe clínico del paciente: Varón de 84 años con antecedentes personales de alergia a procaína y estreptomicina, intervenido de prótesis de cadera izquierda y de hernia inguinal bilateral. En agosto de 2010 fue diagnosticado de PR y se indicó tratamiento con prednisona 30 mg/día. El paciente era independiente para las actividades de la vida diaria y no tenía deterioro cognitivo. En el momento de consultar al Servicio de Nefrología (8 meses después de diagnosticarse la PR), se encontraba en terapia con prednisona 5 mg, omeprazol 20 mg/día, enalapril 5 mg cada 12 horas, levotiroxina 25 mg/día, clortalidona 12,5 mg/día. El paciente ingresa en el Servicio de Nefrología por aumento de volumen en miembros inferiores y en región abdómino-escrotal de cuatro días de evolución. En el interrogatorio únicamente refería discreta disminución del ritmo de diuresis y nicturia de una vez. En la exploración física destacaba una presión arterial de 150/80 mmHg, frecuencia cardíaca de 80 lpm, abdomen globuloso con matidez en mesogastrio y edemas con fóvea en miembros inferiores, siendo el resto de la exploración anodina. En la analítica en sangre al ingreso destacaba: creatinina: 0,8 mg/dl; colesterol: 354 mg/dl; triglicéridos: 104 mg/dl; albúmina: 2,2 g/dl; proteínas totales: 5 mg/dl. El hemograma y la coagulación fueron normales. Serología de virus de hepatitis B, C y virus de la inmunodeficiencia humana: negativa. En el estudio inmunológico, los anticuerpos antinucleares y los anticuerpos anticitoplasma de neutrófilos fueron negativos, y el complemento, normal. La IgG fue de 450 mg/dl (rango normal: 751-1560) y la IgM e IgA, normales. En la electroforesis en sangre se constató una disminución porcentual de albúmina sin picos monoclonales. Los marcadores tumorales (antígeno carcinoembrionario [CEA], CA19-9, alfa-fetoproteína y antígeno prostático específico [PSA]) estaban dentro de valores normales. CA125 de 136 UI/ml (valor normal: 0-35). La cuantificación de proteínas en orina de 24 horas fue de 9,51 g/24 h. El aclaramiento de creatinina, de 77 ml/min. La electroforesis en orina también descartó la presencia de picos monoclonales, siendo la proteinuria de Bence-Jones negativa. En la radiografía de tórax destacaba un derrame pleural derecho. En la ecografía renal los riñones tenían 11 cm de tamaño y no existía litiasis ni dilatación. Se realizó una tomografía axial computarizada abdominal, en la que se descubrió un engrosamiento de pliegues gástricos. Por este motivo se solicitó una gastroscopia, que confirmó la existencia de un pliegue pilórico engrosado, pero sin evidencia de malignidad en el estudio anatomopatológico. Ante la presencia de un síndrome nefrótico florido, se realizó una biopsia renal percutánea ecodirigida con los hallazgos: «5 glomérulos por plano de corte, todos ellos con características histológicas habituales. La inmunofluorescencia fue negativa para los marcadores estudiados (IgG, IgA, IgM y C3). Tanto el intersticio como los túbulos y el compontente vascular no tenían lesiones». El diagnóstico final fue de nefropatía de cambios mínimos (NCM). Con los hallazgos de la biopsia se incrementó la dosis de prednisona a 1 mg/kg/día. Un mes después, en la consulta externa se comprobó la remisión del síndrome nefrótico clínico y bioquímico y se indicó pauta descendente de prednisona. Siete meses después, cuando el paciente se encontraba en terapia de mantenimiento con prednisona de 5 mg/día, se comprobó una recaída del síndrome nefrótico que obligó a incrementar la dosis de prednisona a 50 mg/día. Tras lograr la desaparición del síndrome nefrótico, se indicó pauta descendente de prednisona hasta alcanzar la dosis de 2,5 mg/día. Un mes después de mantener prednisona a la dosis de 2,5 mg/dl, el paciente consultó con su médico de cabecera por edemas. En la analítica se comprobó la aparición de una proteinuria de 1,66 g/día, por lo que se decidió incrementar la dosis de prednisona a 10 mg/día, logrando la desaparición de la proteinuria. En la última revisión de Nefrología, en mantenimiento con prednisona 10 mg/día, el paciente se encuentra asintomático y sin proteinuria. Responsable clínico: Dr. Manuel Heras, Servicio de Nefrología, Hospital General de Segovia, 40002, Segovia E-mail: mherasb@saludcastillayleon.es E-mail: manuhebe@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "1984", "end": "1990", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1976", "end": "1982", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "1970", "end": "1975", "word": "28007"}, {"entity": "LOC", "start": "1954", "end": "1968", "word": "Dr Esquerdo 46"}, {"entity": "ORG", "start": "1916", "end": "1941", "word": "Hospital Gregorio Mara\u00f1\u00f3n"}, {"entity": "PER", "start": "1834", "end": "1850", "word": "Jos\u00e9 Mar\u00eda Lasso"}, {"entity": "AGE", "start": "377", "end": "384", "word": "70 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "368", "end": "373", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "332", "end": "343", "word": "28 28 97462"}, {"entity": "PER", "start": "308", "end": "324", "word": "Jos\u00e9 Mar\u00eda Lasso"}, {"entity": "ID", "start": "292", "end": "298", "word": "638744"}, {"entity": "DAT", "start": "270", "end": "280", "word": "03/12/2017"}, {"entity": "SEX", "start": "249", "end": "250", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "235", "end": "242", "word": "70 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "221", "end": "227", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "203", "end": "213", "word": "21/08/1947"}, {"entity": "LOC", "start": "154", "end": "159", "word": "28014"}, {"entity": "LOC", "start": "143", "end": "149", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "87", "end": "119", "word": "Calle profesor Waskman 14, 4 Izq"}, {"entity": "ID", "start": "60", "end": "74", "word": "98 72568259 72"}, {"entity": "ID", "start": "45", "end": "52", "word": "9645675"}, {"entity": "PER", "start": "27", "end": "38", "word": "P\u00e9rez G\u00f3mez"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "14", "word": "Sonia"}]
Nombre: Sonia. Apellidos: Pérez Gómez. NHC: 9645675. NASS: 98 72568259 72. Domicilio: Calle profesor Waskman 14, 4 Izq. Localidad/ Provincia: Madrid. CP:28014. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/08/1947. País: España. Edad: 70 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 03/12/2017. Episodio: 638744. Médico: José María Lasso NºCol: 28 28 97462. Historia del paciente: Mujer de 70 años, intervenida por el Servicio de Cirugía Cardíaca por un problema valvular complejo. Presentó múltiples complicaciones postquirúrgicas que agravaron su estado general por fallo de bomba. Tras dos semanas de ingreso, comenzó a desarrollar un cuadro séptico con origen en el mediastino. Se realizó apertura de la herida quirúrgica, con exposición del corazón, y curas diarias con suero fisiológico. El equipo de Cirugía Cardiaca realizó, a las dos semanas de la primera intervención, un colgajo de epiplon para reparar el defecto, sin éxito. A los 2 meses del ingreso, la paciente todavía permanecía en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) con soporte ventilatorio asistido, coma inducido por fármacos y había desarrollado una polineuropatía generalizada; exposición amplia del corazón, con apertura de la pleura en ambos hemitórax y herniación de un lóbulo pulmonar izquierdo con los movimientos respiratorios. Se decidió realizar reconstrucción mediante colgajo de dorsal ancho y material aloplástico (Gore-tex®) para reparar el defecto central y la herniación pulmonar. Se empleó para cubrir el defecto parte del colgajo de epiplón efectuado previamente. La paciente evolucionó favorablemente, el cuadro neurológico mejoró paulatinamente y fue trasladada a planta 18 días más tarde, para ser dada de alta a su domicilio al mes de la intervención. La paciente falleció 6 meses más tarde por neumonía que afectó al pulmón derecho. Remitido por: Dr. José María Lasso. Jefe de Sección de Microcirugía. Cirugía Plástica y Reparadora. Hospital Gregorio Marañón. Área 3400. Dr Esquerdo 46, 28007 Madrid. España.
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "LOC", "start": "269", "end": "275", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "EMAIL", "start": "1406", "end": "1426", "word": "luisfarina@yahoo.com"}, {"entity": "PHONE", "start": "1381", "end": "1391", "word": "986 413144"}, {"entity": "LOC", "start": "1364", "end": "1374", "word": "Pontevedra"}, {"entity": "LOC", "start": "1358", "end": "1362", "word": "Vigo"}, {"entity": "LOC", "start": "1352", "end": "1357", "word": "36211"}, {"entity": "LOC", "start": "1338", "end": "1349", "word": "Salamanca 5"}, {"entity": "ORG", "start": "1322", "end": "1337", "word": "Hospital POVISA"}, {"entity": "PER", "start": "1280", "end": "1299", "word": "Luis Andrade Fari\u00f1a"}, {"entity": "AGE", "start": "456", "end": "463", "word": "75 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "447", "end": "452", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "404", "end": "415", "word": "36 36 42841"}, {"entity": "PER", "start": "377", "end": "396", "word": "Luis Andrade Fari\u00f1a"}, {"entity": "ID", "start": "360", "end": "367", "word": "8330939"}, {"entity": "DAT", "start": "318", "end": "328", "word": "23/12/2014"}, {"entity": "SEX", "start": "297", "end": "298", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "283", "end": "290", "word": "75 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "237", "end": "247", "word": "01/04/1939"}, {"entity": "LOC", "start": "188", "end": "193", "word": "36203"}, {"entity": "LOC", "start": "172", "end": "182", "word": "Pontevedra"}, {"entity": "LOC", "start": "166", "end": "170", "word": "Vigo"}, {"entity": "LOC", "start": "114", "end": "140", "word": "R\u00faa Mar\u00eda de Berdiales, 22"}, {"entity": "ID", "start": "87", "end": "101", "word": "66 57360597 61"}, {"entity": "ID", "start": "72", "end": "79", "word": "7509063"}, {"entity": "PER", "start": "49", "end": "65", "word": "Garrido Carrasco"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "35", "word": "Gabriel"}]
Datos del paciente. Nombre: Gabriel . Apellidos: Garrido Carrasco. NHC: 7509063. NASS: 66 57360597 61. Domicilio: Rúa María de Berdiales, 22, . Localidad/ Provincia: Vigo, Pontevedra. CP: 36203. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 01/04/1939. País de nacimiento: España. Edad: 75 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 23/12/2014. Servicio: Urología. Episodio: 8330939. Médico: Luis Andrade Fariña NºCol: 36 36 42841. Informe clínico del paciente: Varón de 75 años que es encontrado accidentado en la vía pública, con trauma cráneo-encefálico, fracturas en extremidades superior e inferior derechas y costales, con enfisema subcutáneo intenso, y hematuria leve. Ingresa en la Unidad de Cuidados Intensivos para soporte ventilatorio y en los estudios de imagen de la pelvis se le encuentra fractura cerrada de huesos pelvianos con esquirla ósea improntando en la vejiga. Una reconstrucción de las imágenes de TAC parecía descartar la lesión vesical penetrante. Sin embargo, una vez estabilizadas las constantes vitales, se realiza cistoscopia que demuestra perforación de la pared vesical anterior por la esquirla ósea. Por un acceso suprapúbico se reparó la vejiga y extirpó el fragmento óseo, sin secuelas y con posterior buena curación de las fracturas. Responsable clínico: Dr. Luis Andrade Fariña Servicio de Urología. Hospital POVISA Salamanca 5 - 36211 Vigo, Pontevedra Tel.: 986 413144 E-mail autor: luisfarina@yahoo.com Información: Nota clínica
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "1761", "end": "1781", "word": "jesus_mateo@terra.es"}, {"entity": "LOC", "start": "1752", "end": "1758", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "1742", "end": "1749", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "1736", "end": "1741", "word": "06080"}, {"entity": "LOC", "start": "1716", "end": "1734", "word": "Avda. de Elvas s/n"}, {"entity": "ORG", "start": "1690", "end": "1715", "word": "Hospital Infanta Cristina"}, {"entity": "PER", "start": "1649", "end": "1668", "word": "Jes\u00fas Mateos Blanco"}, {"entity": "AGE", "start": "381", "end": "388", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "372", "end": "377", "word": "var\u00f3n"}, {"entity": "PER", "start": "301", "end": "320", "word": "Jes\u00fas Mateos Blanco"}, {"entity": "ID", "start": "329", "end": "340", "word": "06 28 34567"}, {"entity": "DAT", "start": "281", "end": "291", "word": "11/05/2018"}, {"entity": "SEX", "start": "261", "end": "262", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "247", "end": "254", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "233", "end": "239", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "215", "end": "225", "word": "13/04/1990"}, {"entity": "LOC", "start": "166", "end": "171", "word": "06912"}, {"entity": "LOC", "start": "153", "end": "160", "word": "Badajoz"}, {"entity": "LOC", "start": "106", "end": "129", "word": "Calle Joaquin Vidal, 35"}, {"entity": "ID", "start": "79", "end": "93", "word": "33 37564945 09"}, {"entity": "ID", "start": "66", "end": "72", "word": "345796"}, {"entity": "PER", "start": "48", "end": "59", "word": "Rios Blanco"}, {"entity": "PER", "start": "29", "end": "35", "word": "Manuel"}]
Datos del paciente. Nombre: Manuel. Apellidos: Rios Blanco. NHC: 345796. NASS:33 37564945 09. Domicilio: Calle Joaquin Vidal, 35. Localidad/ Provincia: Badajoz. CP: 06912. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/04/1990. País: España. Edad: 28 años Sexo: H. Fecha de Ingreso:11/05/2018. Médico: Jesús Mateos Blanco NºCol: 06 28 34567. Informe clínico del paciente: varón de 28 años de edad, sin antecedentes personales de interés, que acudió a consulta por presentar desde hacía unos 10 días, una zona indurada en pene próxima al surco balanoprepucial a lo que asociaba como única sintomatología molestia durante las erecciones en últimos días. En la anamnesis el único dato de interés era el aumento de la actividad sexual en los días precedentes a la aparición de la lesión, sin que estas relaciones hubieran sido con pareja de riesgo ni hubiese recibido traumatismo alguno sobre la zona referida. Tampoco refería sintomatología miccional ni fiebre. A la exploración física se palpaba un cordón indurado subcutáneo, de unos 2 cm de longitud, próximo al surco balanoprepucial, móvil, no doloroso y sin alteraciones asociadas a nivel de la piel peneana ni signos inflamatorios. Tampoco se palpaban adenopatias inguinales. Entre las pruebas complementarias, se solicitó estudio de orina y sedimento, urocultivo, cultivo de secreción prostática y de orina postmasaje prostático, la cuales fueron rigurosamente normales así como determinación de serología de enfermedades venéreas que fueron negativas. Se mantuvo actitud expectante y se recomendó abstinencia sexual, remitiendo el proceso de forma espontánea a las 4 semanas. Remitido por: Dr. Jesús Mateos Blanco Servicio de Urología Hospital Infanta Cristina Avda. de Elvas s/n. 06080 Badajoz. (España). jesus_mateo@terra.es
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "4508", "end": "4545", "word": "jeremias.sierra@hospitalprivadosa.com"}, {"entity": "LOC", "start": "4498", "end": "4507", "word": "Argentina"}, {"entity": "LOC", "start": "4489", "end": "4496", "word": "C\u00f3rdoba"}, {"entity": "ORG", "start": "4470", "end": "4488", "word": "Hospital San Roque"}, {"entity": "PER", "start": "4418", "end": "4440", "word": "Jerem\u00edas Torres Sierra"}, {"entity": "AGE", "start": "1126", "end": "1133", "word": "19 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "425", "end": "432", "word": "14 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "391", "end": "396", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "354", "end": "359", "word": "28 28"}, {"entity": "PER", "start": "323", "end": "345", "word": "Jerem\u00edas Torres Sierra"}, {"entity": "DAT", "start": "303", "end": "313", "word": "03/12/2015"}, {"entity": "SEX", "start": "282", "end": "283", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "268", "end": "275", "word": "28 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "254", "end": "260", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "222", "end": "232", "word": "14/08/1987"}, {"entity": "LOC", "start": "173", "end": "178", "word": "14002"}, {"entity": "LOC", "start": "160", "end": "167", "word": "C\u00f3rdoba"}, {"entity": "LOC", "start": "114", "end": "136", "word": "C/ Las Monjas, 23, 1 D"}, {"entity": "ID", "start": "87", "end": "101", "word": "78 34502760 46"}, {"entity": "ID", "start": "72", "end": "79", "word": "7436571"}, {"entity": "PER", "start": "51", "end": "65", "word": "Martinez Ulloa"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "38", "word": "Sacramento"}]
Datos del paciente. Nombre: Sacramento. Apellidos: Martinez Ulloa. NHC: 7436571. NASS: 78 34502760 46. Domicilio: C/ Las Monjas, 23, 1 D. Localidad/ Provincia: Córdoba. CP: 14002. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 14/08/1987. País de nacimiento: España. Edad: 28 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 03/12/2015. Médico: Jeremías Torres Sierra NºCol: 28 28. Informe clínico del paciente: Mujer, diagnosticada de HTA a los 14 años, cuando fue admitida por primera vez en un hospital pediátrico, con presión arterial (PA) de 210/120mmHg, cefaleas e hipopotasemia. Con la sospecha de HTA secundaria, se le realizaron diversos estudios. La ecografía renal, el ecocardiograma y el cateterismo de aorta y arterias renales no evidenciaron alteraciones. Los dosajes de actividad de renina plasmática (ARP) y aldosterona plasmática (AP) resultaron elevados en dos ocasiones. Los niveles de ácido vanilmandélico en orina y los de TSH, T4 libre y T3 plasmáticos resultaron normales. Recibió el alta hospitalaria medicada con inhibidores de la enzima convertidora de angiotensina y bloqueante cálcico, pero no regresó a control. A los 19 años de edad, consultó en otro nosocomio por HTA y cursando embarazo de ocho semanas, por lo cual fue hospitalizada en terapia intensiva. Se determinó buena salud fetal, PA 200/110mmHg e hipopotasemia, iniciándose tratamiento con clonidina y alfa metil dopa. En ecografía renal se evidenció en polo inferior de riñón izquierdo formación nodular regular de 45mm de diámetro, ecográficamente compatible con angiomiolipoma. Los niveles de ARP y AP estaban elevados. Continuó en tratamiento ambulatorio con labetalol y nifedipina. A las 19 semanas de gestación fue admitida por guardia, con diagnóstico de aborto retenido, realizándose legrado uterino. Cuatro días después solicitó alta voluntaria, no regresando a control. Dos años más tarde, estando medicada con enalapril, losartán y amlodipina, ingresa a la guardia de nuestro hospital consultando por cefalea occipital y debilidad muscular de varios días de evolución. Se constata PA de 220/140mmHg. En sus estudios iniciales se detectó hipokalemia de 2mEq/l, creatinina plásmatica de 0,6mg/dl y urea plasmática de 25mg/dl. La ecografía renal evidenció una imagen nodular sólida, corroborada por tomografía computarizada abdominal contrastada, donde se observó una voluminosa formación ocupante de espacio, sólida, en sector interpolar y polo inferior del riñón izquierdo de 65mm de diámetro, hipovascularizada. El Doppler de arterias renales y el ecocardiograma no mostraron alteraciones. Ante el diagnóstico presuntivo de HTA secundaria a tumor renal, por los niveles elevados de renina, y habiéndose descartado otras causas secundarias de HTA en estudios anteriores, se decide realizar nefrectomía del riñón afectado, previamente controlada la PA con el agregado de espironolactona en dosis de 100mg/día a su medicación habitual. El examen patológico reveló un tumor encapsulado de 5,5x4,5cm, de aspecto hemorrágico, con áreas fibrosas de color blanquecino. Microscópicamente la lesión tumoral se encontró constituida por células de mediano tamaño, con núcleos medianos, vesiculosos, con cromatina irregular, algunas con nucléolo inconspicuo y citoplasma eosinófilo, otras con citoplasma claro, dispuestas en un patrón difuso con extensa hemorragia y leve infiltrado inflamatorio mononuclear, sin invasión de la cápsula renal. No se encontró atipia celular, mitosis, ni necrosis. Las células tumorales fueron positivas para vimentina y mostraron una positividad fuerte y difusa para CD34. La observación a nivel ultraestructural permitió reconocer células con gránulos intracitoplasmáticos con diferentes grados de electrolucidez, rodeados por membranas. En cuanto a la morfología, variaron de redondos a alongados, adquiriendo algunas formas con bordes rectilíneos, y se destacó en algunos de ellos una forma romboidal cristaloide que a grandes magnificaciones presenta una estructura de zigzag de marcada electrodensidad. Hallazgos vinculables a tumor de células yuxtaglomerulares (TCY), permitiendo corroborar la sospecha clínica. Posterior a la cirugía, la PA de la paciente fue disminuyendo de forma paulatina y simultáneamente se retiraron antihipertensivos, evolucionando asintomática, normotensa, con niveles de renina plasmática, aldosterona y potasio séricos normales, sin tratamiento farmacológico. Responsable clínico: Dr. Jeremías Torres Sierra Servicio de Medicina Interna Hospital San Roque Córdoba, Argentina jeremias.sierra@hospitalprivadosa.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Nombre: Rebeca. Apellidos: Maeso Simón. NHC: 3457245. NASS: 85 47295468 04. Domicilio: Calle CArtagena 19, 3H. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28006. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 28/12/1963. País: España. Edad: 52 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 15/09/2016. Servicio: Neurocirugía. Médico: Rodrigo Carrasco Moro NºCol: 28 28 59528. Historia Actual: Se trata de una paciente de 52 años, sin antecedentes de interés, remitida a nuestro Servicio para valoración quirúrgica. Presentaba, desde hacía cuatro años, una pequeña tumoración en la porción derecha de la frente, que había aumentando lentamente de tamaño. Exploración física: Durante la exploración se palpaba una masa dura, indolora y no movilizable, bajo una piel de aspecto normal. Resumen de pruebas complementarias: La radiografía simple y la TAC de cráneo mostraron una lesión intraósea frontal derecha de características osteolíticas. El diagnóstico diferencial radiológico incluyó metástasis, mieloma y hemangioma. Los estudios sistémicos de rastreo tumoral (hemograma, frotis hematológico, marcadores tumorales, proteinograma y TAC cervico-toraco-abdominal) fueron negativos. Se realizó una gammagrafía ósea con HDP-Tc99M, demostrándose un depósito redondeado en el área de la lesión. La punción-aspiración percutánea con aguja fina de la tumoración resultó no concluyente para el diagnóstico, al obtenerse únicamente fragmentos hemáticos. Finalmente, se decidió intervenir quirúrgicamente a la paciente en base a la progresión clínica de la lesión, con sus implicaciones estéticas, así como para obtener un diagnóstico histológico definitivo. Durante el acto quirúrgico, se identificó una tumoración dependiente del hueso, con múltiples canales vasculares dilatados en su seno, que expandía la tabla externa. Para evitar la manipulación de la lesión, se decidió incluirla en una pieza de craniectomía con un margen circunferencial de 1 cm. de hueso aparentemente sano. El defecto óseo resultante fue reconstruido mediante una plastia craneal de metilmetacrilato, que se fijó al hueso circundante con miniplacas de Titanio. Evolución y comentarios: El periodo postoperatorio transcurrió sin incidencias. El diagnóstico anatomopatológico definitivo fue de hemangioma cavernoso intraóseo. Remitido por: Dr. Rodrigo Carrasco Moro. H. U. La Princesa. Servicio de Neurocirugía. C/ Diego de León 62. 28006. Madrid.
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "1037", "end": "1044", "word": "familia"}, {"entity": "PER", "start": "6525", "end": "6543", "word": "ambos progenitores"}, {"entity": "EMAIL", "start": "6836", "end": "6863", "word": "eliaromerocarreno@gmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "6808", "end": "6814", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "6802", "end": "6807", "word": "28046"}, {"entity": "LOC", "start": "6773", "end": "6800", "word": "Paseo de la Castellana, 261"}, {"entity": "ORG", "start": "6743", "end": "6772", "word": "Hospital Universitario La Paz"}, {"entity": "PER", "start": "6722", "end": "6741", "word": "Elia Romero Carre\u00f1o"}, {"entity": "AGE", "start": "427", "end": "434", "word": "26 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "418", "end": "423", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "388", "end": "399", "word": "28 28 53886"}, {"entity": "PER", "start": "360", "end": "379", "word": "Elia Romero Carre\u00f1o"}, {"entity": "ID", "start": "343", "end": "350", "word": "2215183"}, {"entity": "DAT", "start": "307", "end": "317", "word": "18/06/2012"}, {"entity": "SEX", "start": "286", "end": "287", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "272", "end": "279", "word": "26 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "258", "end": "264", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "226", "end": "236", "word": "10/10/1986"}, {"entity": "LOC", "start": "177", "end": "182", "word": "28036"}, {"entity": "LOC", "start": "165", "end": "171", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "110", "end": "141", "word": "Calle Agust\u00edn de Fox\u00e1, 15, 9, A"}, {"entity": "ID", "start": "83", "end": "97", "word": "84 81840474 72"}, {"entity": "ID", "start": "68", "end": "75", "word": "3641070"}, {"entity": "PER", "start": "47", "end": "61", "word": "Flores Herrero"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "33", "word": "Leire"}]
Datos del paciente. Nombre: Leire . Apellidos: Flores Herrero. NHC: 3641070. NASS: 84 81840474 72. Domicilio: Calle Agustín de Foxá, 15, 9, A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28036. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 10/10/1986. País de nacimiento: España. Edad: 26 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 18/06/2012. Servicio: AP. Episodio: 2215183. Médico: Elia Romero Carreño NºCol: 28 28 53886. Historia Actual: Mujer de 26 años, sin antecedentes relevantes, ni tratamiento crónico, que consultó en Atención Primaria por malestar general, calambres y parestesias en manos y pies y, desde hacía 2 días, también refería imposibilidad para elevar el párpado izquierdo. En Atención Primaria se solicitó un control analítico y se detectó una creatinina de 4,6 mg/dl (el único control previo registrado del que disponíamos en nuestro centro era de 6 años antes con una creatinina de 1,5 mg/dl), motivo por el cual se derivó a la paciente a Urgencias. No se constataron antecedentes familiares de enfermedad renal en ningún miembro de la familia. Su presión arterial fue de 135/67 mmHg, frecuencia cardíaca 120 lpm y temperatura de 37,5°C, con una exploración física anodina. La analítica en sangre repetida en Urgencias confirmó el deterioro de la función renal (creatinina 5,1 mg/dl y urea 245 mg/dl), junto con sodio de 124mmol/l; potasio de 3,5 mmol/l; pH de 7,08; bicarbonato de 5,9 mmol/l; pCO2 de 20 mmHg; calcio iónico corregido de 0,69 mmol/l (normal 1,13-1,32); magnesio de 1 mg/dl; leucocitos de 14.060 y el resto de hemograma y el estudio de coagulación normales. Otras determinaciones analíticas diferidas mostraban: calcio 7,4 mg/dl; fósforo 5,6mg/dl; PTHi 298 pg/ml; vitamina D 18,27 ng/ml y ácido úrico 8,8 mg/dl. El estudio inmunológico (inmunoglobulinas, ANA) era normal. En la electroforesis en sangre: disminución de gammaglobulinas. La serología de virus B, C y VIH fue negativa. En el sistemático de orina tenía pH 6,0, sangre+, leucocitos +++. En la orina de 24 h, la proteinuria era de 0,73 g, el aclaramiento de creatinina de 12 ml/min, la uricosuria de 600 mg, la calciuria < 4 mg/kg y la oxaluria 10 mg (normal: 4-31). El electrocardiograma mostraba ritmo sinusal, con elevación de ST de 1mm en todas las derivaciones. La radiografía de tórax fue normal. En la radiografía simple de abdomen se comprobaron extensas calcificaciones renales bilaterales. Tras corrección de hipocalcemia, hipomagnesemia y acidosis metabólica la paciente fue dada de alta, sin incidencias relevantes durante el ingreso. Los valores analíticos al alta fueron creatinina 3,6 mg/dl; sodio 142 mmol/l; potasio 4,4 mmol/l; pH 7,43; bicarbonato 24,6 mmol/l; calcio 8,6 mg/dl; calcio iónico corregido 1,16 mmol/l; fósforo 2,9, PTHi 103 ng/ml y magnesio 1,9 mg/dl. El tratamiento al alta fue: carbonato cálcico 2,5 g cada 8 h; calcitriol 0,5 mcg/día; bicarbonato sódico 1 g/día y suplementación de potasio y magnesio oral. Evolución: Al cabo de unas 48 h, después de haber sido dada de alta del Servicio de Nefrología, consultó en el Servicio de Urgencias por imposibilidad tanto para hablar como para realizar movimientos linguales. Además, la paciente refería que la noche anterior presentaba alteración en el control de movimientos de la mano derecha. Asimismo, asociaba dificultad para la deglución y astenia intensa. No presentaba fiebre ni cefalea. En la exploración física la presión arterial fue de 102/72 mmHg, frecuencia cardiaca 75 lpm, saturación de oxígeno basal 98% y el resto de la exploración, normal. La analítica en sangre fue: creatinina 3,6 mg/dl; sodio 141 mmol/l; potasio 4,4 mmol/l; pH 7,43; bicarbonato 24,6 mmol/l; calcio 8,6 mg/dl; calcio iónico corregido 1,16 mmol/l y magnesio 1,9 mg/dl. La paciente fue valorada por el Servicio de Neurología y quedó ingresada a su cargo para estudio. En dicho servicio se realizó test de edrofonio (negativo), TAC cerebral sin contraste (sin hallazgos significativos), EEG (abundantes brotes de actividad paroxística [ondas theta] en región temporal izquierda, con propagación al resto del hemisferio, así como a región homóloga contralateral, formando algunos brotes paroxísticos bilaterales de ondas agudas). Se inició tratamiento con levetiracetam 250 mg/12 h, que resultó insuficiente para el control de las crisis. La paciente evolucionó a status focal, sin respuesta a diacepam (hasta 10 mg) ni a bolos de ácido valproico, por lo que precisó traslado a la UCI. La actividad comicial consiguió controlarse tras el inicio de perfusión de ácido valproico (1 g/24 h), desde entonces la paciente permanece asintomática. Posteriormente, en planta de Neurología se controló con tratamiento oral: permaneció asintomática y pudo ser dada de alta con 500 mg/12 h por vía oral de ácido valproico. Dada la ausencia de antecedentes familiares de enfermedad renal, la situación actual de insuficiencia renal avanzada y, por tanto, las dificultades diagnósticas para hacer estudios específicos que permitieran aclarar cuál fue el proceso primario que había propiciado el desarrollo de nefrocalcinosis, se decidió realizar un estudio genético. Se solicita el análisis de todos los genes asociados a enfermedad tubulointersticial conocidos http://nefrochus.villaweb.es/en/ que incluye el análisis de las variantes génicas encontradas en los genes conocidos asociados a las formas de nefrocalcinosis (Nefrochus, Santiago de Compostela). La realización del estudio determinó que la paciente (II:1) era portadora de una mutación missense en el exón 14 del gen SLC4A1, asociada a acidosis tubular renal distal autosómica dominante (ATR-AD). Dicha mutación (c.1766G > A, fig. 2A) supone la sustitución de un aminoácido básico (p.R589H) arginina (Arg, R) por un aminoácido histidina (His, H) no encontrado previamente en cromosomas normales de nuestra cohorte, ni en el proyecto internacional 1000 genomes, ni en la base de datos dbSNP137, pero sí descrito en la literatura5,6, con un código genómico rs121912744 catalogado como CLINSIG = pathogenic y asociado a familias con acidosis tubular renal distal autosómica dominante. El estudio funcional realizado con diversas herramientas de predicción in silico adjudica a la variante génica criterios de patogenicidad (SIFT: deleterious; polyphen2: deleterious; LRT: deleterious; MutationTaster: disease_causing_automatic; mutation assessor: medium; FATHMM: tolerated; RadialSVM: deleterious y LR: deleterious). De cara a poder decidir sobre una posible donación de trasplante renal de vivo, se realiza un estudio de cosegregación en ambos progenitores (I:1 y I:2). El no ser ninguno portador de la mutación R589H indica que dicha mutación es de novo o espontánea, y así pueden ser candidatos a donación. Responsable clínico: Dra. Elia Romero Carreño, Hospital Universitario La Paz Paseo de la Castellana, 261, 28046 Madrid. Correo electrónico: eliaromerocarreno@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2598", "end": "2617", "word": "ansamlo@hotmail.com"}, {"entity": "LOC", "start": "2583", "end": "2589", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "2573", "end": "2581", "word": "Asturias"}, {"entity": "LOC", "start": "2565", "end": "2571", "word": "Avil\u00e9s"}, {"entity": "LOC", "start": "2559", "end": "2564", "word": "33400"}, {"entity": "LOC", "start": "2540", "end": "2558", "word": "Camino de Heros, 4"}, {"entity": "ORG", "start": "2493", "end": "2513", "word": "Hospital San Agust\u00edn"}, {"entity": "PER", "start": "2468", "end": "2492", "word": "Alejandro Sampedro L\u00f3pez"}, {"entity": "AGE", "start": "443", "end": "450", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "ID", "start": "388", "end": "399", "word": "33 33 69603"}, {"entity": "PER", "start": "355", "end": "379", "word": "Alejandro Sampedro L\u00f3pez"}, {"entity": "ID", "start": "338", "end": "345", "word": "7235678"}, {"entity": "DAT", "start": "293", "end": "303", "word": "04/09/2016"}, {"entity": "SEX", "start": "272", "end": "273", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "258", "end": "265", "word": "73 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "244", "end": "250", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "212", "end": "222", "word": "21/03/1943"}, {"entity": "LOC", "start": "163", "end": "168", "word": "33400"}, {"entity": "LOC", "start": "151", "end": "157", "word": "Avil\u00e9s"}, {"entity": "LOC", "start": "113", "end": "127", "word": "C/ Montijo, 19"}, {"entity": "ID", "start": "86", "end": "100", "word": "86 72056245 78"}, {"entity": "ID", "start": "71", "end": "78", "word": "8347523"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "37", "word": "Juan Jos\u00e9"}, {"entity": "PER", "start": "50", "end": "64", "word": "Ulloa Cantoral"}]
Datos del paciente. Nombre: Juan José. Apellidos: Ulloa Cantoral. NHC: 8347523. NASS: 86 72056245 78. Domicilio: C/ Montijo, 19. Localidad/ Provincia: Avilés. CP: 33400. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 21/03/1943. País de nacimiento: España. Edad: 73 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 04/09/2016. Servicio: Oftalmología. Episodio:7235678. Médico: Alejandro Sampedro López NºCol: 33 33 69603. Informe clínico del paciente: Paciente de 73 años, exfumador y con antecedentes de hiperlipemia e intervención con triple by-pass aorto-coronario once años antes, que ingresa por clínica de un mes de evolución con disnea y angina a pequeños esfuerzos. Por este motivo, se realizó una coronariografía mediante cateterismo cardíaco, que mostró una enfermedad coronaria de tres vasos con obstrucción no revascularizable del puente de safena a obtusa marginal. Previamente al procedimiento el paciente se encontraba en tratamiento con un antiagregante plaquetario y presentaba una insuficiencia renal moderada (creatinina de 3,7 mg/dl) que no contraindicaba el estudio. Desde el cateterismo el paciente presentó un síndrome general con astenia y anorexia evidenciándose en la analítica realizada a las dos semanas un empeoramiento de su función renal, con una creatinina de 7,5 mg/dl y una eosinofilia del 13%, por lo que fue ingresado con sospecha de insuficiencia renal aguda por CES tras cateterismo cardíaco. Debido al aumento progresivo de la creatinina, requirió hemodiálisis, y como nuevos signos aparecieron unas manchas purpúreas en zona lateral del pie (lívido reticularis) cuya biopsia no reveló émbolos de colesterol. Remitido a oftalmología a los 40 días, para estudio de fondo de ojo, presentaba la siguiente exploración oftalmológica: la agudeza visual (AV) era de 0,8 en ambos ojos, la presión intraocular (PIO) de 13 mm de Hg y en el fondo de ojo derecho (OD) se observó una microhemorragia por encima de papila y cuatro émbolos de colesterol y en el fondo del ojo izquierdo (OI) otros dos émbolos localizados en rama temporal y nasal. Posteriormente el paciente entró en insuficiencia cardíaca, acompañado de signos y síntomas de isquemia aguda periférica, con empeoramiento del estado general y obnubilación progresiva hasta su fallecimiento a los 73 días de la coronariografía. En la necropsia se observaron numerosos émbolos de colesterol en las estructuras vasculares de tiroides, páncreas, corazón, bazo, hígado y riñones. Responsable clínico: Dr. Alejandro Sampedro López Hospital San Agustín. Servicio de Oftalmología Camino de Heros, 4 33400 Avilés (Asturias) España E-mail: ansamlo@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "4202", "end": "4223", "word": "angelesfrnc@yahoo.com"}, {"entity": "LOC", "start": "4187", "end": "4193", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "4179", "end": "4185", "word": "Madrid"}, {"entity": "ORG", "start": "4156", "end": "4178", "word": "Fundaci\u00f3n Jim\u00e9nez D\u00edaz"}, {"entity": "PER", "start": "4135", "end": "4155", "word": "Angeles Franco L\u00f3pez"}, {"entity": "AGE", "start": "396", "end": "403", "word": "31 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "387", "end": "392", "word": "Mujer"}, {"entity": "ID", "start": "357", "end": "368", "word": "28 28 63380"}, {"entity": "PER", "start": "329", "end": "349", "word": "\u00c1ngeles Franco L\u00f3pez"}, {"entity": "DAT", "start": "309", "end": "319", "word": "30/10/2012"}, {"entity": "SEX", "start": "288", "end": "289", "word": "M"}, {"entity": "AGE", "start": "274", "end": "281", "word": "31 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "260", "end": "266", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "228", "end": "238", "word": "15/08/1981"}, {"entity": "LOC", "start": "179", "end": "184", "word": "28037"}, {"entity": "LOC", "start": "167", "end": "173", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "119", "end": "143", "word": "C/ Pablo Iglesias, 2,3 A"}, {"entity": "ID", "start": "71", "end": "85", "word": "22 75689632 36"}, {"entity": "ID", "start": "92", "end": "106", "word": "28 43758925 33"}, {"entity": "PER", "start": "49", "end": "64", "word": "Flores Castillo"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "36", "word": "Jennifer"}]
Datos del paciente. Nombre: Jennifer. Apellidos: Flores Castillo. NHC: 22 75689632 36. NASS:28 43758925 33. Domicilio: C/ Pablo Iglesias, 2,3 A. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28037. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 15/08/1981. País de nacimiento: España. Edad: 31 años Sexo: M. Fecha de Ingreso: 30/10/2012. Médico: Ángeles Franco López NºCol: 28 28 63380. Historia Actual: Mujer de 31 años, con antecedentes de esclerosis múltiple en tratamiento con interferón y bulimia nerviosa, diagnosticada hace dos años, acude al servicio de urgencias por dolor abdominal agudo tras un atracón. Estaba en tratamiento psicoterapéutico individual y grupal. Niega intentos autolíticos o ingresos psiquiátricos previos. Comenzó a darse atracones de comida con 15 años en relación con el estrés que le provocaban los exámenes y desde entonces, su vida gira entorno a ellos y a las conductas purgativas. Refiere que los atracones interfieren con el desarrollo de una vida laboral y social normal. Desde que comenzó con el trastorno alimentario, el número de atracones supera la periodicidad mensual. Las medidas purgativas que usa habitualmente son el vómito provocadoy los laxantes. La paciente acude a urgencias por dolor abdominal intenso de 7 horas de evolución, acompañado de sensación de plenitud, náuseas y vómitos. Refiere haber ingerido gran cantidad de alimentos en las últimas horas, después de lo que se ha provocado el vómito en varias ocasiones sin ser efectivo. Exploración física: En la exploración física, destaca la delgadez de la paciente: altura 159 cm, peso 42 kg (IMC: 17), llama la atención el abdomen globuloso, timpánico, con escasos ruidos intestinales. Temperatura 36,3 oC, tensión arterial de 125/65 mmHg y frecuencia cardiaca de 75 lpm. Pruebas complementarias: En la radiografía simple de abdomen se observaba la existencia de una gran dilatación gástrica. Recuento linfocitario :19,800 con 93,5% de neutró-filos. Amilasa 286 UI/ l, glucemia: 229 mg/dl, Na: 147 mmol/L, K: 3,2 mmol/L, LDH: 570 y creatín quinasa (CK) de 92. Se le pautaron sueros, enemas y colocación de sonda nasogástrica. Ni los enemas ni la sonda nasogástrica resultaron efectivas. Diez horas más tarde, la paciente entra en estado de preshock. La exploración física mostraba livideces en miembros inferiores y debilidad de pulsos pedios, así como una frecuencia cardiaca de 120 lpm, tensión arterial de 80/60. Glucemia: 430 mg/dl, amilasa: 1.485 Ul/l, ALAT: 1.008 U/L, LDH: 8.102, CK: 8.310, proteína C-reativa: 32 ng/ml y situación de acidosis metabólica con Ph: 7,07, PO2: 32 mmHg, PCO2: 78 mmHg, bicarbonato: 22,6 mEq/l y ácido láctico de 33 mg/dl. El examen mediante la Tomografía Computarizada mostró gran dilatación gástrica, que ocupa la mayor parte de la cavidad abdominal con un nivel hidroaéreoy compresión aórtica.. La gran dilatación gástrica comprime el resto de las estructuras abdominales incluidos loa grandes vasos, aorta y cava y sus ramas, esto es la causa de las imágenes de bajo coeficiente de atenuación que se identifican en páncreas y riñones en relación con zonas de isquemia de dichas vísceras. Evolución: Dada la gravedad de la paciente, y la ausencia de mejoría con medidas conservadoras, se realizó una laparotomía y gastrotomía con extracción de material alimenticio (aproximadamente 7 litros) de la cámara gástrica, en la que se encontraron gran cantidad de restos de alimento sin digerir. Dos días después se realizó una TC de control en la que se pudo comprobar la importante disminución de volumen de la cámara gástrica y el restablecimiento del calibre de la aorta así como la recuperación de la perfusión renal y pancreáticanormal. Tras 4 semanas de ingreso en UCI, debido a la existencia de fallo multiorgánico en relación con la hipo-perfusión de vísceras abdominales fallo hepático agudo por hepatitis tóxico-isquémica y encefalopatía tóxico-metabólica, isquemia pancreática, isquemia intestinal, shock circulatorio, síndrome isquemiareperfusión abdominal, insuficiencia renal aguda e insuficiencia respiratoria aguda,fue dada de alta dela UCI en buena situación clínica. Responsable clínico: Dra. Angeles Franco López Fundación Jiménez Díaz Madrid. España E-mail: angelesfrnc@yahoo.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PHONE", "start": "2711", "end": "2720", "word": "656352534"}, {"entity": "PHONE", "start": "2699", "end": "2708", "word": "918038014"}, {"entity": "LOC", "start": "2687", "end": "2693", "word": "Madrid"}, {"entity": "LOC", "start": "2674", "end": "2685", "word": "Tres Cantos"}, {"entity": "LOC", "start": "2668", "end": "2673", "word": "28760"}, {"entity": "LOC", "start": "2642", "end": "2667", "word": "C/ Embarcaciones, 24, 9\u00baD"}, {"entity": "SEX", "start": "394", "end": "399", "word": "mujer"}, {"entity": "ID", "start": "335", "end": "346", "word": "28 28 54712"}, {"entity": "PER", "start": "2618", "end": "2640", "word": "Sonia Mart\u00ednez Machuca"}, {"entity": "PER", "start": "304", "end": "326", "word": "Sonia Mart\u00ednez Machuca"}, {"entity": "AGE", "start": "403", "end": "410", "word": "21 a\u00f1os"}, {"entity": "AGE", "start": "230", "end": "237", "word": "21 a\u00f1os"}, {"entity": "DAT", "start": "263", "end": "273", "word": "21/11/2017"}, {"entity": "DAT", "start": "198", "end": "208", "word": "13/03/1996"}, {"entity": "LOC", "start": "216", "end": "222", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "LOC", "start": "149", "end": "154", "word": "28760"}, {"entity": "LOC", "start": "132", "end": "143", "word": "Tres Cantos"}, {"entity": "LOC", "start": "90", "end": "108", "word": "Av, de Leon 66, 1H"}, {"entity": "ID", "start": "63", "end": "77", "word": "36 34876348 37"}, {"entity": "ID", "start": "48", "end": "55", "word": "1895073"}, {"entity": "PER", "start": "26", "end": "41", "word": "P\u00e9rez Ontiveros"}, {"entity": "PER", "start": "9", "end": "13", "word": "Lara"}]
Nombre: Lara. Apellidos: Pérez Ontiveros. NHC: 1895073. NASS: 36 34876348 37. Domicilio: Av, de Leon 66, 1H. Localidad/ Provincia: Tres Cantos. CP: 28760. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 13/03/1996. País: España. Edad: 21 años Sexo:. Fecha de Ingreso: 21/11/2017. Servicio: Urgencias. Médico: Sonia Martínez Machuca NºCol: 28 28 54712. Informe clínico del paciente: Se trata de una mujer de 21 años de edad, sin antecedentes previos de interés, que consultó inicialmente al Servicio de Urgencias de su Centro de Salud por un cuadro de odinofagia y fiebre, se le diagnosticó una faringitis aguda, pautándosele un tratamiento con amoxicilina oral durante una semana. Finalizado el tratamiento, la paciente acudió a su médico de Atención Primaria, refiriendo una remisión de la fiebre pero con la persistencia de la odinofagia, que relacionaba con una lesión que presentaba en el borde lateral izquierdo de la lengua. En la exploración se objetivó una lesión ulcerada, de coloración blanquecina, de aproximadamente 1 cm de diámetro, en el borde lateral de la lengua, a unos 3,4 cm de la punta. No se encontraron adenopatías, ni otras lesiones a nivel orofaríngeo. Se etiquetó la lesión como una afta lingual, en el contexto de un cuadro posinfeccioso, indicándosele un tratamiento sintomático para aliviar las molestias. Después de 15 días, la lesión no experimentó ninguna mejoría, y en el reinterrogatorio de la paciente se constató que la lesión podía haber precedido a la del cuadro infeccioso, con estos datos se remitió a la paciente para realizar una biopsia de la lesión. En la biopsia intraoperatoria se diagnostica de carcinoma epidermoide que alcanza el borde quirúrgico. En la descripción microscópica se reconoce una neoformación ulcerada que infiltra en profundidad hasta las proximidades del borde de resección profunda sin alcanzarle. La neoformación esta constituida por células epiteliales que se disponen en nidos o cordones. Estas células tienen un bajo índice mitósico y tienen tendencia a formar globos córneos. El diagnóstico es de carcinoma epidermoide bien diferenciado que infiltra hasta las proximidades del borde de resección quirúrgica. Posteriormente se realizó una biopsia de fragmento fibroadiposo cervical que contenía 25 ganglios linfáticos, siendo los 25 negativos para células tumorales. La paciente fue sometida a una intervención quirúrgica donde se realizó una disección funcional del cuello y una hemiglosectomía izquierda mediante láser de CO2. La evolución fue satisfactoria, encontrándose asintomática hasta el momento actual y sin signos de recidiva. Remitido por: Sonia Martínez Machuca. C/ Embarcaciones, 24, 9ºD 28760 Tres Cantos. Madrid Tlf: 918038014 / 656352534
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "EMAIL", "start": "2681", "end": "2699", "word": "juangros@gmail.com"}, {"entity": "PER", "start": "2642", "end": "2659", "word": "Javier Gros Otero"}, {"entity": "AGE", "start": "442", "end": "449", "word": "80 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "433", "end": "438", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "401", "end": "412", "word": "20 20 54710"}, {"entity": "PER", "start": "376", "end": "393", "word": "Javier Gros Otero"}, {"entity": "ID", "start": "359", "end": "366", "word": "7425607"}, {"entity": "DAT", "start": "313", "end": "323", "word": "16/07/2014"}, {"entity": "SEX", "start": "292", "end": "293", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "278", "end": "285", "word": "80 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "264", "end": "270", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "232", "end": "242", "word": "09/02/1934"}, {"entity": "LOC", "start": "183", "end": "188", "word": "20002"}, {"entity": "LOC", "start": "155", "end": "177", "word": "Donostia-San Sebasti\u00e1n"}, {"entity": "LOC", "start": "109", "end": "131", "word": "C/ el Antiguo, 24, 3 A"}, {"entity": "ID", "start": "82", "end": "96", "word": "74 25670384 24"}, {"entity": "ID", "start": "67", "end": "74", "word": "7648392"}, {"entity": "PER", "start": "45", "end": "60", "word": "Zabala de Jaime"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "32", "word": "Juan"}]
Datos del paciente. Nombre: Juan. Apellidos: Zabala de Jaime. NHC: 7648392. NASS: 74 25670384 24. Domicilio: C/ el Antiguo, 24, 3 A. Localidad/ Provincia: Donostia-San Sebastián. CP: 20002. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 09/02/1934. País de nacimiento: España. Edad: 80 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 16/07/2014. Servicio: Oftalmologia. Episodio: 7425607. Médico: Javier Gros Otero NºCol: 20 20 54710. Motivo de ingreso: Varón de 80 años que acude a urgencias por presentar disminución de agudeza visual (AV) del ojo derecho (OD) de 2 días de evolución. Antecedentes: Entre sus antecedentes médicos destacan: hipertensión y dislipemia en tratamiento, bronquitis crónica y un accidente isquémico transitorio que obligaba a antiagregación con aspirina. Exploración: La exploración oftalmológica en la urgencia es la siguiente. AV por OD: percepción de luz (PL); por ojo izquierdo (OI): 1; defecto pupilar aferente del OD 3+/4+; presión intraocular OD: 16; OI: 17; la biomicroscopía es normal y en la funduscopia se observa una hemorragia subretiniana de 6 × 10 diámetros papilares a nivel del polo posterior, incluida el área macular. Pruebas complementarias: Se realiza una angiofluoresceingrafía (AFG) en la que se confirma la localización subretiniana de esta hemorragia, junto con una zona hiperfluorescente yuxtafoveolar inferior en tiempos tardíos que indica la presencia de una membrana neovascular (MNV) a ese nivel. Dos días después se inyectan, de forma intravítrea, 25 μg de r-TPA en un volumen de 0,1 ml, seguidos de una inyección de 0,3 ml de hexafluoruro de azufre (SF6) puro y una paracentesis evacuadora de cámara anterior de 0,2 ml. A los 3 días acude a revisión y se observa que la sangre se ha desplazado parcialmente del polo posterior, junto a zonas de fibrina. Evolución: Un mes después de este procedimiento, acude de nuevo a revisión con una AV de 0,05 y en la funduscopia una disminución de la hemorragia, persistiendo la sangre en el ámbito macular y fibrina en la zona inferior. Un mes más tarde, el paciente acude a revisión y en la funduscopia se observa una hemorragia subretiniana de extensión similar a la que presentó al diagnóstico, por lo que es diagnosticado de DMAE hemorrágica y se pauta un ciclo de 3 dosis de ranibizumab intravítreo. Después del ciclo de ranibizumab, acude a revisión al hospital y presenta una AV por el OD de PL y por el OI de 1. En la funduscopia se observa la presencia de hemovítreo que impide una visualización adecuada de las estructuras del polo posterior. En el momento actual sigue en estudio para valorar el siguiente escalón terapéutico. Responsable clínico: Dr. Javier Gros Otero. Correo electrónico: juangros@gmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
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Nombre: Victoria. Apellidos: Diaz Lomana. NHC: 74136952. NASS: 78 45632198 75. Domicilio: Avenida de asturias 78, Bajo izq.. Localidad/ Provincia: Madrid. CP: 28036. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 06/01/1977. País: España. Edad: 41 A Sexo: M. Fecha de Ingreso: 06/06/2018 . Servicio: Urgencias. Episodio: 95871320. Médico: Jose Hugo de Gea-García NºCol:28 28 46325. Antecedentes: hipertensión arterial. Historia Actual: mujer de 41 años que presenta en su domicilio un episodio brusco de cefalea intensa en región occipital, acompañado de disminución del nivel de consciencia de forma progresiva. Había presentado en la semana previa episodios de cefalea similares aunque de menor intensidad y que cedían con antiinflamatorios. Los servicios de urgencias la atienden en su domicilio, donde se procede a intubación orotraqueal por bajo nivel de consciencia. Se traslada de forma urgente a un hospital con servicios neuroquirúrgicos. Pruebas complementarias: Al ingreso se le realiza una tomografía computarizada (TC) craneal simple que informa de una hemorragia intraparenquimatosa cerebelosa derecha con un volumen mayor de 4 cm3, con discreto edema y obliteración de IV ventrículo. Se decide la evacuación del hematoma y la colocación de un drenaje ventricular externo. Tras la cirugía, ingresa en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI). De forma diferida se le realiza una angio-TC y una arteriografía cerebral sin anomalías vasculares manifiestas. Evolución y comentarios: Durante su estancia en la UCI presenta en los primeros días una evolución tórpida por hipertensión intracraneal. Tras la retirada de la sedación, despierta con un adecuado nivel de consciencia y a las 48 horas se encuentra consciente; en la exploración neurológica destaca un nistagmo en todas las direcciones, parálisis facial bilateral, tetraparesia de predominio derecho, dismetría izquierda y una hiporreflexia de predominio derecho con reflejo cutáneo plantar extensor derecho. Al octavo día de su ingreso en la UCI se procede por la mañana a su extubación y permanece durante todo el día eupneica y con un patrón ventilatorio normal. Esa misma noche comienza con hipoventilación que la conduce a acidosis respiratoria grave y secundariamente parada respiratoria que precisa de intubación y VM. Ante la sospecha clínica de afectación del centro respiratorio se realiza una resonancia magnética (RM) del tronco del encéfalo donde se observan los cambios secundarios a la evacuación del hematoma cerebeloso derecho y se ponen de manifiesto lesiones en el bulbo y la protuberancia, que no se habían visualizado en la TC de control previa. Se decide realizar una traqueotomía percutánea para ventilación mecánica invasiva (VMI) que precisa sobre todo de forma nocturna. Finalmente, se la da de alta a planta donde es posible cerrar el traqueostoma y continúa con ventilación mecánica no invasiva (VMNI) con mascarilla nasobucal. Remitido por: Dr. Jose Hugo de Gea-García josehdegea@hotmail.com
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]
[{"entity": "PER", "start": "1856", "end": "1877", "word": "Teresa Pastor Navarro"}, {"entity": "EMAIL", "start": "2009", "end": "2026", "word": "tpastorn@yahoo.es"}, {"entity": "PHONE", "start": "1983", "end": "1994", "word": "961 622 403"}, {"entity": "LOC", "start": "1962", "end": "1970", "word": "Valencia"}, {"entity": "LOC", "start": "1954", "end": "1959", "word": "46017"}, {"entity": "LOC", "start": "1935", "end": "1952", "word": "Gaspar Aguilar 90"}, {"entity": "ORG", "start": "1899", "end": "1934", "word": "Hospital Universitario Doctor Peset"}, {"entity": "AGE", "start": "401", "end": "408", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "SEX", "start": "392", "end": "397", "word": "Var\u00f3n"}, {"entity": "ID", "start": "349", "end": "360", "word": "40 40 58940"}, {"entity": "PER", "start": "320", "end": "341", "word": "Teresa Pastor Navarro"}, {"entity": "DAT", "start": "300", "end": "310", "word": "18/02/2013"}, {"entity": "SEX", "start": "279", "end": "280", "word": "H"}, {"entity": "AGE", "start": "265", "end": "272", "word": "60 a\u00f1os"}, {"entity": "LOC", "start": "251", "end": "257", "word": "Espa\u00f1a"}, {"entity": "DAT", "start": "219", "end": "229", "word": "20/11/1952"}, {"entity": "LOC", "start": "170", "end": "175", "word": "46017"}, {"entity": "LOC", "start": "156", "end": "164", "word": "Valencia"}, {"entity": "LOC", "start": "112", "end": "131", "word": "Av. Don Quijote, 23"}, {"entity": "ID", "start": "85", "end": "99", "word": "89 46589565 12"}, {"entity": "ID", "start": "70", "end": "77", "word": "2055641"}, {"entity": "PER", "start": "50", "end": "63", "word": "Robles Montes"}, {"entity": "PER", "start": "28", "end": "37", "word": "Francisco"}]
Datos del paciente. Nombre: Francisco. Apellidos: Robles Montes. NHC: 2055641. NASS: 89 46589565 12. Domicilio: Av. Don Quijote, 23.. Localidad/ Provincia: Valencia. CP: 46017. Datos asistenciales. Fecha de nacimiento: 20/11/1952. País de nacimiento: España. Edad: 60 años Sexo: H. Fecha de Ingreso: 18/02/2013. Médico: Teresa Pastor Navarro NºCol: 40 40 58940. Informe clínico del paciente: Varón de 60 años con antecedentes de hipertensión arterial, valvulopatía aórtica y mitral, hematoma parietal izquierdo, herniorrafia inguinal izquierda y umbilical, diagnosticado hace 3 años de Leucemia Linfática Crónica estadio A/O y en seguimiento por el servicio de Hematología de nuestro hospital, sin tratamiento. En un TAC toracoabdominopélvico de control se aprecian adenopatías a nivel cervical, axilar, mediastínico, retroperitoneal e inguinal, así como una imagen hipodensa de 3 cm el lóbulo prostático izquierdo, y con mal plano de separación con el músculo elevador del ano izquierdo, por lo que ante la sospecha de neoplasia prostática se solicita analítica de PSA y se remite a nuestro servicio para valoración y realización de ecografía transrectal y biopsias prostáticas. El paciente no presenta clínica urológica. En el tacto rectal se aprecia una próstata mal delimitada en ambas bases, con aumento de consistencia de forma difusa en ambos lóbulos. El PSA es de 0,9 ng/ml. La ecografía transrectal muestra una próstata de 28,5 x 43,4 x 50,8 mm y 32,9 ml, con parénquima heterogéneo y varias áreas hiperecoicas en ambas bases. El ángulo vesiculoprostático derecho aparece borrado. Se toman biopsias prostáticas por sextantes. El informe anatomopatológico describe un parénquima prostático con denso infiltrado celular constituído por linfocitos de pequeño tamaño sugestivo de infiltración por leucemia linfática crónica. Responsable clínico: Dra. Teresa Pastor Navarro Servicio de Urología Hospital Universitario Doctor Peset Gaspar Aguilar 90. 46017 - Valencia Tel. y Fax: 961 622 403 E-mail autor: tpastorn@yahoo.es Información artículo: Nota clínica
You are an assistant specialized in Named Entity Recognition (NER) for Spanish texts. Your task is to identify and classify entities into the following categories: - PER → Person names - ORG → Organizations, institutions, companies - LOC → Locations (cities, countries, regions, landmarks) - DAT → Dates or time expressions - MISC → Miscellaneous entities not covered above For each entity, return: - The extracted text (exact span from input, no modifications) - The entity type (PER, ORG, LOC, DAT, MISC) - The character start and end offsets (0-based, inclusive start, exclusive end) Output format: a JSON array, one object per entity. Example input: "Juan Pérez trabaja en el Hospital Rosario Pumarejo desde 2010 en Valledupar." Expected output: [ {"text": "Juan Pérez", "type": "PER", "start": 0, "end": 10}, {"text": "Rosario Pumarejo", "type": "ORG", "start": 34, "end": 50}, {"text": "2010", "type": "DAT", "start": 57, "end": 61}, {"text": "Bogotá", "type": "LOC", "start": 65, "end": 75} ]