Calidad de atención del tecnólogo médico de radiodiagnóstico según usuarios externos del Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins. 2016
Bibliographic record
Abstract
Determinar la calidad de atención del tecnólogo médico de radiodiagnóstico según usuarios externos del Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins durante el año 2016. Estudio cuantitativo, descriptivo, de corte transversal, que tiene como muestra a 371 usuarios externos de la sala de rayos X (n=225) y mamografía (n=146). Del resultado de esta investigación se desprende que la mayoría de los usuarios externos tiene de 60 años a más (40.2%), es de sexo femenino (79.2%), estado civil casado (48%) y grado de instrucción superior completa (54.4%). El 60.4% de los usuarios externos se atienden en la sala de rayos X simple y el 39.4% en la sala de mamografía. A nivel global, la calidad de atención del tecnólogo médico de radiodiagnóstico según los usuarios externos es Media en un 99.7% y Alta en un 0.3%. En la dimensión interpersonal, la calidad de atención del tecnólogo médico es Alta en un 56.1% y Media en un 43.9%. En la dimensión técnico-científica, la calidad de atención del tecnólogo médico es Media en un 68.5% y Alta en un 20.5%. En la dimensión entorno, la calidad de atención del tecnólogo médico es Alta en un 73% y Media en un 27%.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".