Principales dificultades de los proyectos de investigación de la especialidad Medicina General Integral
Notice bibliographique
Résumé
RESUMEN Introducción: El residente de Medicina General Integral, una vez graduado, ejecutará investigaciones en correspondencia con las necesidades actuales del Sistema Nacional de Salud y a partir de los problemas de salud predominantes en su comunidad. Objetivo: Describir las principales dificultades en los proyectos de investigación de los residentes de la Especialidad de Medicina General Integral. Métodos: Se realizó un estudio observacional descriptivo transversal en la Facultad de Ciencias Médicas de Sagua la Grande en el período 2020-2021. La población objeto de análisis quedó constituida por un total de 69 proyectos de investigación provenientes de 5 policlínicos docentes de 3 municipios del territorio (Corralillo, Quemado de Güines y Sagua la Grande). Se revisó el proyecto de investigación, se confeccionó un modelo para la recogida de datos extraídos de los mismos y se elaboró una base de datos para su almacenamiento. Resultados: Las principales dificultades estuvieron dadas en no sustentar adecuadamente la investigación, en la redacción del problema científico, específicamente la relación entre el problema y el tipo de investigación, la conceptualización y/o operacionalización de las variables, la selección y elaboración de los métodos, técnicas e instrumentos para la recogida de la información y la acotación de la bibliografía por normas de Vancouver. Conclusiones: Resulta de vital importancia que los residentes de esta especialidad desarrollen habilidades investigativas desde el primer año de formación, lo que contribuirá a un mejor desempeño profesional a partir de la aplicación del método científico en la solución de los problemas de salud que se presenten en su quehacer diario.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».