Evaluación de los modelos de atención integral en salud comunitaria en Ecuador y su impacto en la calidad sanitaria y gestión hospitalaria en el contexto postpandemia.
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
La presente investigación analiza los modelos de atención integral en salud comunitaria y su impacto en la eficiencia de la gestión hospitalaria y la calidad de la atención sanitaria implementados en Ecuador en 2025. Bajo un enfoque cualitativo y un diseño documental, se realizó una revisión sistemática de la literatura utilizando el método PRISMA, abarcando estudios publicados entre 2018 y 2025 en bases de datos como PubMed, Scopus y SciELO, así como repositorios ecuatorianos. Los criterios de inclusión se centraron en investigaciones relacionadas con la Atención Primaria de Salud (APS), la calidad de la atención comunitaria y la gestión hospitalaria. Para el análisis se utilizó una matriz de doble entrada que permitió categorizar los estudios por variables clave, identificando patrones como la eficacia de la APS en la reducción de enfermedades crónicas y la importancia de la participación comunitaria en la sostenibilidad de los modelos integrales. La evaluación de la calidad de los estudios, mediante la escala Newcastle-Ottawa, evidenció que los estudios más rigurosos respaldan la relación positiva entre los modelos integrales y la mejora en la gestión hospitalaria. El análisis cualitativo reveló temas recurrentes como la personalización de la atención, la adopción de tecnologías digitales y la reducción de la carga hospitalaria. Los resultados indican que, si bien los modelos han mejorado la calidad y eficiencia de los servicios de salud, persisten desafíos en la capacitación tecnológica del personal y la equidad en la infraestructura. Se concluye que fortalecer la formación continua, la infraestructura tecnológica y la participación comunitaria es clave para consolidar estos modelos y enfrentar futuros retos sanitarios.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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