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Enregistrement W7064901043

Características del pensamiento crítico en la técnica abierta de aspiración de secreciones en pacientes con tubo endotraqueal de las enfermeras de la Clínica Geriátrica San Isidro Labrador - Lima, 2019

2021· dissertation· es· W7064901043 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2021
Typedissertation
Languees
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Historical thinking
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente trabajo tuvo como objetivo formar profesionales capaces de hacer cosas nuevas, que no repitan lo que otros han hecho, mentes capaces de ejercer la crítica, que puedan comprobar por sí mismos lo que escuchan o hacen. La investigación tuvo un diseño no experimental de corte transversal. Esto implica que se utilizó dos instrumentos de recolección de datos para cada variable. Para medir el nivel de pensamiento crítico, se utilizó una encuesta de 33 ítems con una escala de tipo Likert de 0 a 99 puntos. El instrumento cuenta con ocho dimensiones. Dicho instrumento fue validado a través de juicio de expertos y sometidos a la prueba de confiabilidad de alfa de Cronbach, obteniendo para el pensamiento crítico un coeficiente α = 0.808, lo cual dio lugar a la recolección de datos. La población estuvo conformada por 72 enfermeras de la Clínica Geriátrica San Isidro Labrador. Para obtener la muestra se aplicó la técnica del muestreo no probabilístico, resultando un total de 12 enfermeras. Los datos fueron procesados a través del SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Los resultados muestran que el nivel de pensamiento crítico de las enfermeras es “alto” en 50%, y un 41.7% posee un nivel medio, mientras que un 8.3% de los profesionales posee nivel bajo. De acuerdo al coeficiente de correlación, el grado de confiabilidad del instrumento de medición “Pensamiento Crítico” es fuerte (r = 0.808) y significativo (p = 0.05 y 0.01).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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