Conocimiento acerca del proceso de consentimiento informado en investigación en salud en estudiantes de medicina
Bibliographic record
Abstract
La importancia del proceso de consentimiento informado en bioética es asegurar el respeto de los derechos y seguridad de los participantes en una investigación en salud. Se generó un cuestionario con el objetivo de determinar el conocimiento acerca del proceso de consentimiento informado en investigación en salud, en 461 estudiantes de segundo a sexto año de la Carrera de Médico y Cirujano de la Facultad de Ciencias Médicas, USAC, durante octubre a noviembre de 2016. Se evaluaron los conocimientos sobre conceptos y aplicación de los principios bioéticos, la importancia y elementos que forman el proceso de consentimiento informado en investigación en salud a través de un cuestionario electrónico vía internet (un tema por serie, cuatro series, preguntas de selección múltiple por tema; 18 preguntas); se evaluó como suficiente (? 61% de respuestas correctas) o insuficiente (< 61% de respuestas correctas). El mayor acierto de los estudiantes a las preguntas fue sobre práctica en ética, aplicaciónde principios bioéticos, 89%; e importancia del proceso de consentimiento informado, 94%, y el menor acierto en preguntas sobre teoría de ética, concepto de los principios bioéticos, 70%.
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 | 0.057 | 0.125 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".