Introducción a la medicina pediátrica hospitalaria
Bibliographic record
Abstract
campo ha experimentado un enorme crecimiento y cambio. La National Association of Inpatient Physicians ha pasado de 23 fundadores en 1997 a la Society of Hospital Medicine (SHM) con mas de 4.000 miembros en 2005. La seccion provisional de atencion hospitalaria de la American Academy of Pediatrics (AAP) se ha convertido en la seccion de medicina hospitalaria y el grupo de interes especial (SIG, special interest group) de la Ambulatory Pediatric Association (APA) ha evitado su antigua designacion del grupo de interes especial en la medicina hospitalaria/hospitalizacion y la ha sustituido por la de grupo de interes en medicina hospitalaria. El termino «hospitalista», la definicion de hospitalista y el campo han sido controvertidos desde sus comienzos. La National Association of Inpatient Physicians y la seccion provisional de la atencion hospitalaria de la AAP evitaron cuidadosamente utilizar el termino «hospitalista» en sus nombres originales. El empleo actual del termino «medicina hospitalaria» refleja la maduracion del campo, ya que comienza a definir un cuerpo de conocimiento en oposicion a una descripcion de persona o trabajo especificos, «hospitalista». El campo en la actualidad cuenta con unos 12.000 hospitalistas aproximadamente, y la mayoria de las estadisticas indica que aproximadamente del 8 al 10%, o unos 1.000 en total, son hospitalistas pediatricos. ?Que es un «hospitalista»? La idea y practica de un medico centrado en la atencion medica a los pacientes hospitalizados ha existido desde hace ya tiempo y, especialmente en Europa y Canada, es con frecuencia el modelo predominante en el que los medicos atienden a los pacientes ingresados. El medico de atencion de sala tradicional que ha sido una caracteristica omnipresente en la mayoria de las instituciones academicas y el medico de guardia, con frecuencia menos distinguido, son ejemplos bien conocidos de
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.013 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".