Validación de un instrumento de valoración del dolor severo en pacientes escolares postoperados del Servicio de Ortopedia y Traumatología del INSN
Bibliographic record
Abstract
El Objetivo del estudio será validar un instrumento de valoración del dolor severo en pacientes escolares postoperados del servicio de Ortopedia y Traumatología del INSN. Material y Método: Es de tipo Cuantitativo, observacional, de corte transversal. El estudio se realizará en el Servicio de Ortopedia y Traumatología del INSN - Breña. La Población será 30 de enfermeras del servicio de hospitalización de Ortopedia y Traumatología. Técnica e instrumento: será la observación sistemática y el instrumento sobre la valoración del dolor severo en pacientes escolares post operados será elaborado por las investigadoras tomando una parte del cuestionario del dolor de McGill y la escala de medición del dolor escala numérica de Walco y Howite y escala visual de Oucher. La validez del instrumento será por juicio de expertos, cada uno evaluará la validez de contenido, constructo y criterio utilizando la prueba binomial menor de 0.05 y para la confiabilidad se realizará una prueba piloto; se aplicará la confiabilidad interobservador con el índice kappa. El procedimiento de recolección de datos será aplicado por la enfermera a cargo de los pacientes y la toma de datos se realizará en los turnos laborales diurnos y nocturnos en un trimestre. Los datos se procesarán en Microsoft Excel 2016.
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 | 0.016 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".