Rol del profesional de enfermería en la investigación clínica
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El Rol de la enfermera en investigación clínica, se enfrenta a grandes avances científicos, por lo cual cobra cada vez mayor importancia la gestión que realiza en los procesos de selección, evaluación y seguimiento de los participantes en estudio, buscando mantener grandes estándares de calidad en la ejecución, hasta llegar a su culminación exitosa. Materiales y Métodos: Artículo de reflexión sobre un análisis crítico, que describe detalladamente el rol de la enfermera en investigación clínica. Resultados: Este articulo tiene como finalidad, demostrar el amplio campo de acción de las enfermeras en el área de investigación, de la cual se resalta la gran labor y el avance en la actualidad,es preciso remontarnos a la segunda mitad del siglo XIX, cuando se profesionaliza la enfermería y de ahí surge la necesidad de la primera enfermera que se preocupó por la investigación, Florence Nightingale, quien dedicó parte de su trabajo a la investigación de enfermería. Discusión y Conclusiones: Los profesionales de enfermería en investigación clínica, tiene la posibilidad de aplicar cuidados con autodeterminación,pues poseen bases científicas adquiridas en la academia que emplea en los diferentes estudios clínicos, por otra parte su desarrollo personal y las habilidades innatas son vitales a la hora de relacionarse con el equipo de trabajo y los participantes, lo anterior fundamenta la disciplina de la profesión en un alto grado de evidencia científica que se implementa en cuidados basados en la evidencia. (Rev Cuid 2011; 2(2): 246-49)Palabras clave: Investigación Clínica, Rol de la Enfermera, Gestión en Salud. (Fuente: DeCS BIREME).
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 | 0.061 | 0.115 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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".