Tecnologías de la Información y de la Comunicación en la prestación de servicios de salud
Bibliographic record
Abstract
La evolucion de las Tecnologias de la Informacion y de la Comunicacion (TIC) ha tenido un impacto trascendental en la salud. Estas han permitido una mejora en la calidad de los servicios de salud en diversos niveles, al menos asi lo demuestra la experiencia en Europa, Estados Unidos, Canada y en algunos paises de Latinoamerica. En el area medica (Telemedicina), procesamiento de datos, almacenamiento y acceso a la informacion hacen eficientes los servicios y reducen los costos. A su vez facilitan las acciones encaminadas a la educacion medica continua (teleformacion), a traves de videoconferencia en tiempo real o diferido, sin necesidad de movilizar recursos humanos de sus areas de trabajo. En el area de la salud publica y en concreto en el campo de la epidemiologia, con apoyo de la tecnologia satelital, han permitido el uso de nuevas aplicaciones en apoyo al control de enfermedades como colera, dengue, Chagas y otras a traves de la Teleepidemiologia. El presente ensayo esta basado en la tematica “Tecnologias de la Informacion y de la Comunicacion (TIC) en la prestacion de servicios de salud”. Se hace una descripcion de las utilidades y aplicaciones que las TIC tienen en el ambito de la salud. Finalmente se plantean algunas ideas respecto de los elementos que influyen en la lenta incorporacion de las TIC
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
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".