Consultas vía WhatsApp en un servicio de electrofisiología de un hospital público de la Ciudad de Buenos Aires en tiempos de COVID-19
Why this work is in the frame
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Bibliographic record
Abstract
Introducción: La pandemia por coronavirus (COVID-19) es altamente contagiosa. La telemedicina emerge como una opción para mantener a nuestros pacientes dentro del sistema sanitario. Objetivo: Implementar consultas por WhatsApp durante 30 días en un hospital de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) durante la cuarentena impuesta por COVID-19. Material y métodos: Se analizaron consultas por WhatsApp durante 30 días consecutivos. Se envió un formulario antes de la consulta telefónica con el especialista. Se realizó un análisis descriptivo de las consultas y los planes propuestos para el seguimiento. Resultados: Se realizaron 263 consultas en 205 pacientes. La cantidad promedio de consultas telefónicas fue de 7,8 mensajes. Las consultas más frecuentes fueron: palpitaciones (12%) y vacunación antigripal (11,7%). El seguimiento quedó dividido en grupos: 1) Resueltos vía WhatsApp: 154 pacientes; 2) Derivados a un hospital zonal: 25; 3) Derivados a nuestro hospital: 26 pacientes. Conclusión: La telemedicina vía WhatsApp es factible de ser desarrollada en un hospital público de la CABA, con una sustancial reducción de consultas presenciales.
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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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it