Análisis de los niveles y grado de afectación por ruido ambiental al personal del Hospital Naval de Bocagrande de la ciudad de Cartagena.
Bibliographic record
Abstract
La generación de sonidos en altos decibeles que comúnmente se denominan ruido, puede afectar la salud de quienes lo perciben. Los entes hospitalarios podrían padecer de esta problemática ocasionando todo tipo y malestares en la salud psicológica y física del personal vulnerable tales como: pacientes, niños, mujeres en estado de embarazo, adultos mayores, e incluso en familiares, visitantes y funcionarios. La incomodidad, la interrupción de actividades, pérdida total y/o parcial de la audición y el deterioro físico mental son unas de las consecuencias que se evidencian en la población mencionada, que, a su vez, requiere unas condiciones especiales durante su estadía en estos entes. Los centros hospitalarios, no son ajenos a los muchos efectos negativos sobre la salud y la conducta humana a nivel económico y social, que se ve afectada por los niveles de ruido que se emiten en ciertas zonas, superiores a los permisibles establecidos por la resolución 627 de 2006, en donde son categorizadas como Sectores de Tranquilidad y Silencio. La presente investigación se llevará a cabo en las instalaciones del Hospital Naval de Bocagrande de la ciudad de Cartagena, donde se determinarán los de niveles de presión sonora por ruido ambiental, con respecto a la resolución en mención, buscando establecer si sobrepasan los límites máximos permisibles; los factores externos e internos que lo generan y proponer posibles soluciones. Los análisis de los datos obtenidos, revelaron que los niveles de sonidos emitidos en el Hospital Bocagrande en la entrada y en el servicio de urgencias, en sus diferentes horarios y jornadas nocturnas de entresemana son más bajo en comparación con los niveles de sonido durante, llegando a analizar datos de hasta de 82 decibeles. En general, el hospital presenta por lo menos tres (3) puntos problemas de contaminación sonora tanto para entresemana como fin de semana para las jornadas diurnas y nocturnas que podrían afectar la salud delos pacientes, niños, mujeres en estado de embarazo, adultos mayores, e incluso en familiares, visitantes y funcionarios.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".