Evaluación de expertos en conocimientos sobre la guía de accesos vasculares de la asociación de enfermeras registradas de Ontario (RNAO) en Bogotá
Bibliographic record
Abstract
Los dispositivos de acceso vascular se utilizan en terapias y diagnósticos y un gran porcentaje de pacientes hospitalizados requiere de uno, por lo que seguir las guías y protocolos basados en evidencia científica permite un adecuado desempeño y prevención de complicaciones. El objetivo del presente texto es evaluar los conocimientos de cateterismo venoso de los profesionales de salud con la aplicación de un cuestionario basado en la guía de accesos vasculares de la Asociación de Enfermeras Registradas de Ontario (RNAO, por sus siglas en inglés). Se trata de un estudio cualitativo y prospectivo, con una entrevista estructurada y preguntas fundamentadas, utilizando la metodología Delphi, de la que se obtienen las interpretaciones por medio de datos no numéricos. Se concluye que los expertos consideran que la actualización en la inserción de dispositivos de acceso vascular mejora las habilidades y las competencias del personal, reduciendo riesgos y complicaciones, al tiempo que aumenta la satisfacción laboral y facilita la adopción de nuevas tecnologías. Para ello, se deben fortalecer los conocimientos de los expertos en técnica, habilidad y aplicabilidad por medio de capacitación y actualización en accesos vasculares periféricos.
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 | 0.019 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".