Consultas vía WhatsApp en un servicio de electrofisiología de un hospital público de la Ciudad de Buenos Aires en tiempos de COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: La pandemia por coronavirus (COVID-19) es altamente contagiosa. La telemedicina emerge como una opción para mantener a nuestros pacientes dentro del sistema sanitario. Objetivo: Implementar consultas por WhatsApp durante 30 días en un hospital de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) durante la cuarentena impuesta por COVID-19. Material y métodos: Se analizaron consultas por WhatsApp durante 30 días consecutivos. Se envió un formulario antes de la consulta telefónica con el especialista. Se realizó un análisis descriptivo de las consultas y los planes propuestos para el seguimiento. Resultados: Se realizaron 263 consultas en 205 pacientes. La cantidad promedio de consultas telefónicas fue de 7,8 mensajes. Las consultas más frecuentes fueron: palpitaciones (12%) y vacunación antigripal (11,7%). El seguimiento quedó dividido en grupos: 1) Resueltos vía WhatsApp: 154 pacientes; 2) Derivados a un hospital zonal: 25; 3) Derivados a nuestro hospital: 26 pacientes. Conclusión: La telemedicina vía WhatsApp es factible de ser desarrollada en un hospital público de la CABA, con una sustancial reducción de consultas presenciales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle