Impacto de una herramienta educativa en la disminución de cancelaciones de procedimientos ambulatorios por mala preparación de pacientes atendidos en la especialidad de cardiología del Hospital de San José
Bibliographic record
Abstract
Se realiza un estudio de enfoque cuantitativo descriptivo de dos fases, que tiene como objetivo principal investigar la herramienta educativa pertinente para contribuir en la disminución de cancelaciones de procedimientos ambulatorios en el servicio de cardiología del Hospital San Jose. En la segunda fase se realizó una revisión integrativa de la literatura, mediante la cual se realizó una rastro electrónico en las siguientes bases de datos y metabuscadores: Pubmed, Scielo, Nice, Clinicalkey, science direct, cochrane, guideline, Fisterra, RNA ontario, Búsqueda gris, Google académico utilizando ecuaciones de búsqueda avanzada a partir de los descriptores de ciencias de la salud (DeCS): servicios preventivos de salud, recomendaciones, cuidados antes y después; de los procedimientos específicos en el area de cardiologia, haciendo uso de los operadores booleanos AND y OR. Seguido de esto se implementó una herramienta educativa, con su respectiva actualización y mejoras, de las ayudas encontradas en el servicio de cardiología del Hospital San Jose. En los resultados muestra que los procedimientos ambulatorios realizados en el servicio de cardiología ascienden al 49% del total de los pacientes que fueron citados, a la vez a lo largo del periodo enero a agosto, es el dato que muestra la mayor incidencia del evento, seguido por el mes de marzo que representó el 24% del evento estudiado. Para lograr el objetivo e implementar una herramienta educativa se consideraron dos fases: en la primera fase se exploraron cuales eran los motivos de cancelación de citas y procedimientos ambulatorios en la especialidad como: ecocardiograma transesofágico, holter, ecocardiograma y pruebas de stress.
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 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".