IMPLEMENTACIÓN DE LA GUÍA DE BUENAS PRÁCTICAS CLÍNICAS “ESTABLECIMIENTO DE LA RELACIÓN TERAPÉUTICA” EN EL PLAN FORMATIVO DE LA CARRERA DE ENFERMERÍA DE LA UNIVERSIDAD DE CHILE
Bibliographic record
Abstract
La implementación de la Enfermería basada en la evidencia se constata como una herramienta importante en la toma de decisiones y el cuidado, por lo que debería ser integrada en la formación de los estudiantes de enfermería. En el año 2011, la Escuela de Enfermería de la Universidad de Chile se adscribe a la Red de Centros comprometidos con la excelencia del cuidado o Best Practice Spotlight Organization (BPSO®), encontrándose entre sus objetivos, implementar la enfermería basada en la evidencia en la formación de pregrado. En este contexto, la Asociación Profesional de Enfermeras de Ontario contribuye con el desarrollo de guías de buenas prácticas clínicas que pueden implementarse tanto en el ámbito clínico-asistencial como en la formación universitaria. Este manuscrito describe la implementación de la guía de buenas prácticas clínicas “Establecimiento de Relación Terapéutica” a través de una hipótesis de progresión transversalizada en el plan formativo de la carrera de enfermería de la Universidad de Chile.
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 | 0.042 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".