Satisfacción de los estudiantes de una facultad de medicina peruana
Notice bibliographique
Résumé
Objetivos: Evaluar la satisfacción de los estudiantes de una facultad de medicina peruana en el año 2014 Material y métodos: Estudio descriptivo, observacional y transversal. Se aplicó la encuesta SERVQUAL a una muestra de los alumnos que cursaron el primer semestre del año 2014 en una facultad de medicina peruana. Se calculó la satisfacción restando el promedio de las preguntas de percepción con el puntaje de la expectativa. Se consideró satisfacción a una diferencia mayor o igual a 0. Se usó el paquete estadístico SPSS 18.0 y se analizaron las variables con el modelo de regresión logística multinominal y la prueba de chi cuadrado. Se consideró el valor p <0,05 como estadísticamente significativo. Resultados: De 188 encuestados, 54,8% eran varones. La mayoría provenía del área de Lima Centro (42%), Santiago de Surco y Miraflores (20%). El 100% de los encuestados era soltero y 14,9% eran beneficiarios de subvención económica. El porcentaje de satisfechos fue de 8%; el de insatisfacción leve, 66%; el de moderada, 23% y 3% estuvo muy insatisfecho. Solo se encontró relación estadística entre la edad y los elementos tangibles. Conclusiones: La magnitud de estudiantes satisfechos más grados leves de insatisfacción fue de 73,4%. Las dimensiones con mayor y menor satisfacción fueron la de elementos tangibles y capacidad de respuesta, respectivamente. No parece haber relación significativa con las variables de las personas evaluadas, salvo con la edad en algunas dimensiones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».