Implementación de la guía El maltrato contra las mujeres: cribado, identificación y respuesta inicial de la Registered Nurses' Association of Ontario (RNAO)
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Bibliographic record
Abstract
Introducción. La Organización Mundial de la Salud considera la violencia de género como un grave problema de salud pública. Una de cada cuatro mujeres entre 15 y 49 años ha sufrido violencia de género a lo largo de su vida desde los 15 años, esto conlleva graves consecuencias para la salud no solo de las mujeres sino también de sus hijas e hijos. Desde la Organización Sanitaria Integrada Bilbao-Basurto y la Universidad del País Vasco existe el compromiso de dar respuesta a este importante problema a través de la implementación de la Guía de Buenas Prácticas: El maltrato contra las mujeres: cribado, identificación y respuesta inicial. Objetivo. Reflexionar acerca del proceso de implementación en los ámbitos asistencial y académico de la guía de buenas prácticas clínicas sobre “El maltrato contra las mujeres de la Registered Nurses’ Association of Ontario RNAO: cribado, identificación y respuesta inicial. Temas de reflexión. En este artículo se abordarán dos temas de reflexión: 1) Descripción de la metodología de implementación. 2) Descripción de cada una de las fases, tanto en el ámbito clínico como académico. Conclusiones. La Guía de Buenas prácticas “El maltrato contra las mujeres de la RNAO: cribado, identificación y respuesta inicial”, presenta una herramienta útil para la implementación de buenas prácticas en los sistemas sanitarios que ayudan a la lucha contra la violencia de género. Las enfermeras y otros profesionales de la salud se encuentran en una posición privilegiada para ayudar a las mujeres que sufren abuso/violencia de su pareja íntima.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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