Insight y adherencia al tratamiento en pacientes de Hodige Hospital Nivel II Clínica Geriátrica San Isidro Labrador 2019
Bibliographic record
Abstract
Objetivo general: Determinar la relación entre el Insight y la adherencia al tratamiento en pacientes que acuden a HODIGE del Hospital Nivel II Clínica Geriátrica San Isidro Labrador durante el 2019. Uno de los principales inconvenientes para que el tratamiento de cualquier enfermedad sea exitoso es la capacidad de la persona de aceptar su patología, entenderla y seguir la prescripción médica. Esta capacidad que tiene la persona se conocida como Insight. En el Perú, se desconoce el nivel de Insight de la población, debido a la falta de estudios que aborden este tema, además del poco conocimiento que tienen los profesionales de salud acerca de la importancia que el paciente entienda su enfermedad y por ende el impacto que genera en el tratamiento. En la práctica se observa que los adultos mayores que acuden a las diversas instituciones de salud, suelen no conocer y entender las dolencias que llevan consigo por lo que usualmente no llevan un tratamiento adecuado generándose una mala dosificación, falta de administración diaria o la descontinuación y/o abandono de los mismos, ya sea por el bajo nivel educativo que poseen o por las enfermedades neurodegenerativas que padecen; lo que promueve que la enfermedad que padecen siga su curso natural aumentando su morbimortalidad. El Hospital Nivel II Clínica Geriátrica San Isidro Labrador (HSIL), tiene un nivel asistencial llamado HODIGE el cual consiste en la rehabilitación activa del adulto mayor mediante la intervención de diferentes profesionales de la salud con el fin de mejorar la funcionalidad del paciente que sale de una unidad de agudos.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".