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Maple respiratory : innovación disruptiva en un modelo de ateción en salud que dió un respiro al SAHOS en Colombia

2020· dissertation· es· W4287731569 on OpenAlexaboutno aff
Mónica Martinez Gil, Carolina Hernández Gómez

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEducational Practices and Sociocultural Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Maple Respiratory Group (MRG) fue creada el 1ro de abril de 2001 en Calgary Canadá, como una empresa de servicios de salud que ofrecía a sus pacientes el servicio de diagnóstico de enfermedades respiratorias crónicas y de trastornos de sueño, además de su tratamiento a través del suministro de diferentes modalidades de terapia de oxígeno y venta de equipos; donde el pago de los productos y servicios prestados era realizado directamente por los pacientes, quienes posteriormente hacían el recobro a las aseguradoras. En el año 2011 tras una investigación de mercado que arrojó resultados positivos, MRG decidió ingresar al mercado colombiano, para lo cual, contrató al médico John Harold Marín Kuan, quien por su experiencia era la persona idónea para replicar el modelo de negocio que tenía la compañía en Canadá. Sin embargo, John expuso a la Junta Directiva de MRG la situación del SAHOS en Colombia y las dificultades de replicación del modelo de negocio canadiense, generadas por la alta cobertura del sistema de salud en el país. Ante este escenario, el CEO de MRG Ben Asuchak, facultó a John para diseñar una propuesta que le permitiera a MRG cumplir con sus objetivos. Como respuesta a la solicitud de Ben, John diseñó Somnus et vita, un nuevo modelo de negocio que no solo transformaba el modelo vigente en Canadá, sino que además cambiaba el modelo de atención del Síndrome de Apnea Hipo Apnea Obstructiva del Sueño (SAHOS) en Colombia. Después de analizar la información presentada por John, en septiembre de 2012 la Junta Directiva de MRG aceptó el cambio en su modelo de negocio. A partir de ese momento, John enfrentó dos nuevos retos; el primero, crear una estrategia de comercialización que le permitiera aprovechar las oportunidades del mercado e incentivar la adquisición del servicio por parte de las Empresas Promotoras de Salud (EPS); el segundo, diseñar la estrategia de implementación del modelo creado para generar una disrupción en el mercado, desplazando el modelo tradicional y logrando llegar a la primera meta establecida por MRG, correspondiente a 2000 pacientes en primer año.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.277
Threshold uncertainty score0.550

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.429
Teacher spread0.386 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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