Satisfaction of humanized birth in users attended by the gynecology and obstetrics service of a high complexity hospital, during the fourth quarter of 2021
Bibliographic record
Abstract
Actualmente las instituciones de salud buscan garantizar la atención humanizada de los usuarios en el marco de las políticas nacionales, especialmente en la atención del parto, ya que este, se constituye como uno de los acontecimientos más importantes en la vida de la mujer, razón por la cual surge la necesidad de identificar la satisfacción de las mujeres maternas tras experimentar este proceso. Objetivo: Identificar la Satisfacción del Parto Humanizado de usuarias atendidas en el servicio de ginecología y obstetricia de un hospital de alta complejidad, en el IV trimestre del 2021, a través de encuestas estructuradas. Diseño y método: Estudio cuantitativo descriptivo de corte transversal en el servicio de ginecología y obstetricia de un hospital de alta complejidad, durante el IV trimestre del 2021. Se aplicará la validación del cuestionario Mackey Childbirth Satisfaction Rating Scale (MCSRS) a 234 maternas en puerperio mediato de parto vaginal de bajo riesgo. Los datos se recogerán a través de una encuesta estructurada que incluirá el cuestionario MCSRS, las variables obstétricas y demográficas, para el análisis de las variables se aplicará estadística descriptiva con agrupación de variables de tipo cuantitativo discreto y cualitativo ordinal y nominal. Resultados: Se espera obtener un nivel de satisfacción del parto humanizado correspondiente a “satisfactorio”. Conclusiones: Es importante aplicar escalas para medir la satisfacción, que ayuden a la institución de salud a obtener datos precisos para identificar las falencias en la implementación de las estrategias de humanización en la atención del parto.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".