El plan de alta de enfermería y su impacto en la disminución de reingresos hospitalarios
Bibliographic record
Abstract
En 1984 surgió el plan de alta en enfermería en Estados Unidos. Éste fue incluido dentro del sistema Medicare con el propósito de reducir los costos del sistema de salud, por lo que este se extendió rápidamente a Europa y América Latina. En México existen pocos estudios sobre al plan de alta en enfermería, por lo que es necesario evaluar la trascendencia y el impacto de su aplicación. Material y métodos: Se realizó un estudio transversal, descriptivo y cuantitativo en un hospital de tercer nivel. La población de estudio fueron las enfermeras con licenciatura del turno matutino. El instrumento de recolección estuvo dividido en cuatro apartados (datos generales, elaboración y contenido del plan, así como el impacto de su aplicabilidad). Resultados: Las recomendaciones del plan de alta se centran en: los medicamentos, los signos y síntomas de alarma, los cuidados en el hogar y las medidas higiénico-dietéticas con 81%. Los profesionales de enfermería lo aplican de forma oral y escrita en 79%. Más de 50% no registra esta actividad en el expediente clínico. Su aplicación contribuye con el derecho que tienen los pacientes de estar informados, además del impacto en los reingresos hospitalarios. Conclusiones: La aplicación del plan de alta en enfermería es una de las formas para fomentar la reintegración del paciente a la sociedad, ya que nos proporciona una visión completa, rápida y veraz del estado de salud del paciente.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".