Bibliographic record
Abstract
Este editorial junto con algunos de los artículos de la edición 17(3) de la revista MedUNAB está dedicado a visualizar la transformación sistematizada de la profesión de Enfermería a través del uso continuo de evidencia científica en la práctica clínica del día a día. Un reto que puede parecer inalcanzable pero que ya se está dando en 450 organizaciones de servicios de salud y entidades académicas en diversos países del mundo incluyendo algunos de habla hispana. El eje organizador de este esfuerzo es la Asociación Profesional de Enfermeras y Enfermeros de Ontario (Registered Nurses’ Association of Ontario, RNAO), la cual con financiación del Gobierno Provincial de Ontario, lanzó en el año 1998 el Programa de Guías Clínicas (Best Practice Guidelines) basadas en la evidencia. Este programa fue ampliado en el año 2003, por solicitud del mismo gobierno, para incluir también guías de entorno laboral.Las metas trazadas por RNAO se dirigen a apoyar a los organismos de salud y educación junto con sus enfermeras (os) y estudiantes, además de optimizar los servicios de atención basándose en evidencia actualizada. Metas que no solo se han alcanzado sino sobrepasado ampliamente. Actualmente estas guías son utilizadas por equipos interdisciplinarios tanto en áreas preventivas (por ejemplo en atención primaria), como también en el ámbito comunitario y hospitalario en todos sus niveles de complejidad. El programa permite a las organizaciones y a los sistemas de salud centrarse en la atención al paciente y la excelencia clínica, utilizando en forma sistematizada las últimas investigaciones para informar la práctica y optimizar los resultados a pacientes, organizaciones de salud y sistemas locales y nacionales.
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 | 0.028 | 0.076 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.008 | 0.012 |
| 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".