Implementación de un proyecto de infraestructura de hospital de construcción rápida durante la crisis sanitaria contra el COVID 19, Lima 2020
Notice bibliographique
Résumé
A mediados del primer trimestre, específicamente en marzo del año 2020, el Perú enfrentó el destape de la pandemia del COVID 19, Bajo esos argumentos, EsSalud implementó el primer Hospital de construcción rápida San Isidro Labrador (FONAFE, 2020) que brindó 300 camas para atención de pacientes Covid. La investigación tuvo como objetivo determinar la relación entre la implementación de un proyecto de infraestructura de hospital de construcción rápida y crisis sanitaria contra el COVID 19, la metodología empleada fue de tipo descriptivo, enfoque cuantitativo y diseño no experimental correlacional. En los resultados se obtuvo que Rho = 0,827 y significación = 0.001 (p>0.05) entre la capacidad de infraestructura y crisis sanitaria se obtuvo Rho de Spearman = 0,832 con una significancia = 0.001 (p>0.05), también entre la adquisición de equipos y crisis sanitaria Rho= 0,766 y una significancia = 0.001 (p>0.05), por otro lado entre prestación de servicios terceros y crisis sanitaria se obtuvo Rho= -0,845 y una significancia=0.001 (p>0.05), y también entre la asistencia administrativa y crisis sanitaria Rho= 0,740 y una significancia = 0.001 (p>0.05), también entre la contratación de rrhh y crisis sanitaria Rho= 0,821 y una significancia = 0.001 (p>0.05), finalmente entre confección de procesos y estrategias sanitarias y crisis sanitaria Rho= -0,780 y una significancia = 0.001 (p>0.05), La conclusión fue que existe una correlación grado muy bajo entre implementación de un proyecto de infraestructura de hospital de construcción rápida y crisis sanitaria contra el COVID 19
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».