Acreditación hospitalaria y satisfacción de usuarios: pilares de la gestión de calidad en hospitales públicos en Manabí
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación centró su estudio en la calidad hospitalaria y satisfacción de los usuarios de una institución de salud pública situado en el cantón Chone, provincia de Manabí-Ecuador, la cual obtuvo la acreditación “Oro” en el año 2018 otorgada por la organización “Canadian Commission on Hospital Accreditation”. Se estableció como objetivo analizar la forma en que el proceso de acreditación ha incidido en la atención al usuario del servicio de las instituciones de salud pública. Dentro de la metodología destaca la utilización de una encuesta de satisfacción al usuario en el año 2017, y el análisis de la matriz de Preguntas, Quejas, Sugerencias y Felicitaciones (PQSF) en los años 2018 y 2019, lo que permitió monitorear de una manera constante las insatisfacciones de los usuarios y la resolución de dichos eventos. Dentro de los resultados se encuentra que los indicadores de calidad hospitalaria mejoraron con el proceso de acreditación, además que el nivel de satisfacción de los usuarios es elevado con relación a los servicios que reciben, siendo el abastecimiento y farmacia los problemas más comunes para los usuarios. La conclusión generada indica que el proceso de acreditación permite tener un buen nivel de satisfacción de los usuarios, mejorando la calidad hospitalaria; además que el área gerencial y actividades administrativas tienen fuerte relevancia en los procesos de acreditación hospitalaria.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; 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".