RESOLUTIVIDAD DE LOS SERVICIOS DE URGENCIA EN ESTOMATOLOGÍA: NECESIDAD DE ESTRATEGIAS PARA EL CAMBIO
Bibliographic record
Abstract
"En una investigación en sistemas y servicios de salud, realizada en el servicio de urgencias de la Clínica Estomatológica Centro, durante los meses de enero y febrero de 2003, acudieron al servicio 1 183 pacientes de los cuales fueron encuestados 100, para conocer la edad, sexo, área de salud a la que pertenecían, resolutividad del servicio de urgencias, existencia o no de recursos y los diagnósticos. Se comprobó que el 95 % de los encuestados refirieron buena resolutividad, el 1 % regular y el 4 % mala, los motivos principales de la mala resolutividad: fueron la solicitud por parte del paciente de procederes no establecidos para la guardia, la falta de algunos recursos y la ausencia de mecanismos establecidos para el seguimiento del paciente. A este punto de guardia acudieron pacientes de casi todas las restantes áreas de salud de Camagüey, con predominio del área Previsora (28 %), Finlay (20 %), el policlínico integral "Rodolfo Ramírez Esquivel" (10 %) y Norte (10 %). Los pacientes de las áreas el policlínico integral "Rodolfo Ramírez Esquivel", Norte y Oeste tuvieron una resolutividad del 100 %. Los pacientes de 15 a 34 años fueron los que más acudieron al servicio de urgencias (54 %) y los que mayor resolutividad refirieron (98,4 %). Predominó el criterio de existencia de todos los recursos en un 83 % de los pacientes y el diagnóstico de caries en el 67 %."
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".