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Record W6920572831 · doi:10.60692/60keh-x4k11

Evaluación de conocimientos y aplicación de Reglas de Ottawa en para atención de pacientes con trauma de tobillo y medio pie y su correlación radiográfica en el servicio de emergencia.

2019· article· es· W6920572831 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueGreater South Information System · 2019
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicPublic Health and Environmental Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLineaUniversity hospitalConjoined twins

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente estudio evalúa el conocimiento y aplicación de las reglas de Ottawa en los médicos en la atención de pacientes con trauma de tobillo y medio pie y su correlación radiográfica en el servicio de emergencia. Se detecta la alta incidencia de traumatismos de tobillo y medio pie en los servicios de emergencia del Ecuador. Se realizó un estudio descriptivo observacional transversal cuantitativo y tiene dos unidades de observación: médicos y radiografías solicitadas en la atención a pacientes con trauma de tobillo y medio pie. Se trabajó con una muestra no probabilística secuencial, donde se estudiaron 101 procedimientos o atenciones médicas y 96 radiografías solicitadas; a su vez se realizó una encuesta a 28 médicos que laboran en el servicio de emergencia. Para el análisis universal se calculó porcentajes, promedios, desviación estándar, mediana, rango intercuartílico; y para el análisis bivarial se calculó razón de momios, se utilizó la prueba exacta de Fisher como prueba de significancia estadística. Los resultados obtenidos aportan una visión de la importancia y versatilidad de las Reglas de Ottawa para trauma agudo de tobillo y medio pie en los servicios de emergencia del entorno del Ecuador. Además, al no aplicarlas se evidencia un gran número de radiografías solicitadas innecesariamente, aumentándose el tiempo de espera de pacientes, radiación recibida y mayor uso de recursos.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.088
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.005

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.243 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2019
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