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Enregistrement W806389059

RELACIÓN DE FACTORES BIOSOCIOCULTURALES Y ASISTENCIA AL CONTROL PRENATAL EN GESTANTES. EL PORVENIR. 2014.

2014· dissertation· es· W806389059 sur OpenAlexaboutno aff
Karla Noemí Miranda Cabeza, Linda Paola Plasencia Chávez

Notice bibliographique

RevueUNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO · 2014
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and bioethics in healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)MedicineStatistical analysisChi-square testDemographyGeographyMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente investigación de tipo descriptiva realizada en el Hospital Distrital Materno Santa Isabel – El Porvenir, durante los meses octubre – diciembre del 2014, tuvo como finalidad identificar la relación de los factores biosocioculturales y la asistencia al control prenatal de gestantes (CPN). La muestra estuvo constituida por 90 gestantes. Para la recolección de datos se utilizaron dos instrumentos: Nivel de conocimiento sobre la importancia del control prenatal y Percepción de la Calidad de Atención. Los datos se presentan en tablas de simple y doble entrada con frecuencias numéricas y porcentuales. Para el análisis estadístico de relación entre las variables se empleó la prueba Chi cuadrado (x2). Los hallazgos mostraron que el 74,4% de las gestantes fueron adultas jóvenes; el 42,2%, primíparas; el 46,7% de gestantes evidenció un conocimiento medio sobre la importancia del CPN, el 54,4% percibió buena calidad de atención. El 57.8% tuvo CPN adecuados; mientras que el 42.2%, inadecuados. En el primer trimestre el 58.9% de las gestantes tuvieron CPN inadecuados; en el segundo trimestre el 65.6% tuvieron CPN adecuados. En el tercer trimestre el 96.7% tuvieron CPN adecuados. No se encontró relación estadísticamente significativa entre los factores biosocioculturales y la asistencia al CPN.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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