Barreras para el desarrollo de investigación en medicina familiar en Iberoamérica: Revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
RESUMEN: Objetivo: Identificar las principales barreras para el desarrollo de investigación en medicina familiar en Iberoamérica a partir de artículos publicados en idioma español.Métodos: Se realizó una revisión sistemática de acuerdo con la guía PRISMA 2020.Se seleccionaron artículos originales, publicados hasta octubre de 2021, que abordaran barreras existentes para el desarrollo de investigación en medicina familiar.Se consultaron las bases de datos ScienceDirect, Scielo y Google Scholar.Los artículos se clasificaron de acuerdo con la localidad, tipo de estudio, tamaño de muestra y principales barreras detectadas.La calidad de los artículos se evaluó mediante las listas de chequeo Newcastle-Ottawa y CASP.Resultados: De un total de 207 artículos identificados, nueve cumplieron con los criterios de selección.Se identificaron como principales barreras la falta de capacitación en metodología científica, falta de tiempo, ausencia de apoyo institucional, falta de estímulos y falta de tutores capacitados.Conclusiones: Las barreras y limitaciones se centraron en la falta de capacitación en residentes y profesores para desarrollar investigación, así como la falta de tiempo y apoyo institucional, entre otras.Se requieren estrategias integrales para atenuar el efecto de las barreras aquí detectadas a fin de fortalecer la investigación en medicina familiar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,155 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».