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Enregistrement W4407084927 · doi:10.37811/cl_rcm.v8i6.15799

Efecto de un Taller Educativo en las Creencias y Conocimientos sobre el riesgo de Presentar Diabetes

2025· article· es· W4407084927 sur OpenAlexaff
Cruz Martínez Silvestre, Sergio Carlos Fernández Martínez, Igor Parra, S. Martínez

Notice bibliographique

RevueCiencia Latina Revista Científica Multidisciplinar · 2025
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Evaluar el impacto de un taller educativo en la modificación de creencias y el incremento del conocimiento sobre los factores de riesgo para el desarrollo de diabetes en pacientes con diagnóstico previo de esta enfermedad. Método: Se incluyó a 177 pacientes con diagnóstico de diabetes mellitus atendidos en la Unidad de Medicina Familiar (UMF) No. 22 de Teziutlán, Puebla. Los criterios de inclusión consideraron a pacientes de ambos sexos, mayores de 20 años, que completaron las evaluaciones pre y post taller. Se aplicó un cuestionario validado para medir creencias y conocimientos sobre factores de riesgo relacionados con la diabetes antes y después de la intervención educativa. El análisis estadístico se realizó mediante la prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas, considerando un nivel de significancia estadística. Resultados: El análisis comparativo de los rangos medios evidenció un incremento significativo en el conocimiento y cambio de creencias tras la intervención educativa. La media basal de las puntuaciones fue de 8.9, mientras que la media posterior al taller alcanzó 14.8, con un efecto delta (Δb) de 0.86, lo que refleja un impacto positivo del taller en los participantes. Conclusiones: La intervención educativa demostró ser efectiva para mejorar la comprensión de los factores de riesgo asociados a la diabetes en los pacientes participantes. Este cambio en las creencias y conocimientos podría favorecer un mejor autocontrol de la enfermedad y una mayor adherencia a los tratamientos médicos, contribuyendo potencialmente a mejorar su calidad de vida y resultados clínicos.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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