Modelo de Enfermería para optimizar sistemas de salud
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Los gobiernos de todo el mundo buscan diferentes estrategias para ampliar el acceso a los servicios de salud, abaratar costos y optimizar resultados. Objetivo: Presentar el contexto socio-político de salud en el que se sitúan las guías de buenas prácticas basadas en la evidencia de la Asociación de Enfermeras de Ontario. Temas de reflexión: La discusión se centra en los desafíos claves de salud y atención sanitaria que enfrentan diversos países del mundo, y las amenazas y oportunidades que éstos presentan para Enfermería. Se enfatiza la necesidad del uso de evidencia como una herramienta central pero no la única para optimizar los resultados de salud de los ciudadanos. Conclusiones: Los cuatro componentes principales que facilitan un modelo de atención efectivo corresponde a: Recursos humanos adecuados; trabajo interprofesional positivo; expansión del rol de las enfermeras profesionales; y la práctica basada en la evidencia. Todos estos componentes son necesarios para alcanzar una atención de acceso universal, oportuna y centrada en la persona. [Grinspun D. Modelo de Enfermería para optimizar sistemas de salud. MedUNAB 2017; 20(2): 224-234].
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it