ESTRATEGIAS DE CALIDAD DE ENFERMERIA: PROPUESTA PARA LA SOSTENIBILIDAD DE LOS SISTEMAS SANITARIOS
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN Objetivo: reflexionar sobre la relación entre la calidad de la atención de enfermería y los costos a partir de estas iniciativas que fortalezcan la enfermería. Desarrollo: la Enfermería de Práctica avanzada mejora el acceso, la cobertura y la calidad de la atención. Los programas de escalonamento clínico promueven la excelencia y crecimiento de las enfermeras, con impactos positivos en satisfacción y retención y por ende en la calidad de la atención. Y los indicadores sensibles de cuidados de enfermería permiten hacer seguimiento de indicadores de enfermería y el impacto de los programas impartidos. La decisión sobre la práctica avanzada y programas de escalonamento clínico debe considerar el costo oportunidad y evaluar la rentabilidad a largo plazo. Evidencia sólida, como los indicadores sensibles de enfermería y comparativas de costos, permiten respaldar estas decisiones, como la optimización de la dotación de enfermería. Conclusión: invertir en la fuerza laboral de enfermería previene eventos adversos, mejora satisfacción y calidad, y reduce costos, logrando sostenibilidad y eficiencia institucional. Justificar a los gestores que toman decisión, con estudios de costos, es esencial para la incorporación de estas estrategias propias de enfermería.
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 | 0.018 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".