EFICACIA DE LA VEROPUNCIÓN DE LA MANO VERSUS PUNCIÓN DEL TALÓN PARA LA TOMA DE MUESTRA EN EL RECIÉN NACIDO
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Analizar y sistematizar eficacia de la venopunción de la mano versus punción del talón para toma de muestra en el recién nacido.Material y Métodos: Revisión Sistemática observacional y retrospectivo, la búsqueda se ha restringido a artículos con texto completo, y los artículos seleccionados se sometieron a una lectura crítica, utilizando la evaluación de Jover para identificar su grado de evidencia.Resultados: En la selección definitiva se eligieron 08 artículos, encontramos que de la revisión sistemática el 40% corresponde a España, el 40% a Canadá y el 10% a Japón, y el restante 10% al país de Argentina.Han sido estudiados en su mayoría los estudios cuantitativos, con un 70%, principalmente, mientras que la Revisión Sistemática ha sido empleada por un 20% por Canadá y España y el 10% restante constituye un estudio observacional también efectuado en España.Conclusiones: Se evidenció en las investigaciones revisadas que la venopunción es 100% más eficaz para tomar la muestra de sangre en el recién nacido es menos dolorosa y menos traumática comparativamente con la punción de talón; siendo el tiempo empleado para la realización tres veces menor frente a la punción de talón.Su aplicación no aumenta los falsos positivos.Utilizándose para la reducción del dolor elementos edulcorados.
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 | 0.014 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".