Asociación entre variables clínicas y demográficas de pacientes en unidad de terapia intensiva oncológica y la carga de trabajo de enfermería
Bibliographic record
Abstract
Introduccion : El uso del Puntaje de Actividades de Enfermeria permite correlacionar la carga de trabajo de enfermeria con los indices de evaluacion pronostica en la unidad de cuidados intensivos y ayudar en el desarrollo del proceso de trabajo de las enfermeras a traves del dimensionamiento del personal apropiado. Objetivo : Analizar la asociacion entre variables clinicas y demograficas de pacientes con carga de trabajo de enfermeria en una Unidad de Cuidados Intensivos de Oncologia. Metodos : Estudio de cohorte prospectiva, realizada en Instituto Nacional del Câncer Jose Alencar Gomes da Silva de septiembre a diciembre de 2016. La recoleccion de datos incluye la medicion de la carga de trabajo a traves del Puntaje de Actividades de Enfermeria. Se realizo un analisis estadistico descriptivo de los datos. Despues, se probo la asociacion de variables cualitativas con NAS mediante la prueba de Kruskal-Wallis y se analizaron las variables cuantitativas mediante analisis de regresion multiple. Para el tratamiento de los datos, se considero una significancia p = 0.05 y un 95% de confianza. Resultado : La carga de trabajo total encontrada (79,04%) corresponde a 18 horas y 57 minutos de asistencia a cada paciente dentro de las 24 horas. La media para la condicion de salida de los pacientes se divide en sobrevivientes y no sobrevivientes, con un puntaje de 74,19% (SD = 11,54) y 126,64% (SD = 17,62), respectivamente. Conclusion : Solo las variables de estado de rendimiento de Karnofsky y condicion de salida se asociaron significativamente con la carga de trabajo.
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 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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".