Ratio de indulgencia
Antecedentes: Para gestionar el elevado volumen de datos generados y mejorar la calidad de los cuidados de enfermería en el sistema sanitario, las enfermeras necesitan competencias informáticas que incluyan 1) conocimientos informáticos básicos, 2) conocimientos informáticos y 3) habilidades informáticas.
Resultados: Los resultados de este estudio mostraron que el 60,6% de las enfermeras tienen pocas capacidades en cuanto a competencias informáticas. Además, los enfermeros en activo eran más capaces en el área de conocimientos informáticos que en las otras dos áreas de conocimientos informáticos básicos y habilidades informáticas.
Hoy en día, la tecnología de la información es una parte fundamental de nuestra industria de la atención sanitaria y requiere que los proveedores de atención sanitaria tengan conocimientos informáticos básicos, así como competencias informáticas, para gestionar y utilizar la tecnología para prestar atención (Pordeli, 2017). A principios del año 2000, el Instituto de Medicina estadounidense (IOM) sugirió que los hospitales utilizaran soluciones electrónicas para mejorar la calidad de la atención prestada a los pacientes hospitalizados (Baker, 2001). Estudios anteriores sobre las consecuencias del uso de la tecnología de la información sanitaria sugerían que se habían producido innumerables efectos positivos en el sistema sanitario (Buntin et al., 2011). El uso de la tecnología y los sistemas informáticos puede facilitar los cuidados de enfermería y apoyar los recursos educativos para los estudios de enfermería (Darvish et al., 2014; Rouleau et al., 2017). Además, el uso de la tecnología de la información en el lugar de trabajo permite a las enfermeras dedicar menos tiempo a documentar los cuidados de los pacientes y dedicar más tiempo a proporcionarles una atención de calidad (Kelley et al., 2011; Chaudhry et al., 2006). En general, los beneficios del uso de las tecnologías de la información y la comunicación en enfermería incluyen la mejora de la seguridad de los pacientes y la mejora de la eficiencia de los profesionales de enfermería (Rouleau et al., 2017).
Forbearance
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El consenso, que requiere la resolución de objeciones sustanciales, es un principio de procedimiento esencial y una condición necesaria para la elaboración de normas internacionales que sean aceptadas y ampliamente utilizadas. Aunque es necesario que el trabajo técnico avance con rapidez, se necesita tiempo suficiente antes de la fase de aprobación para la discusión, negociación y resolución de desacuerdos técnicos importantes.
Los Organismos Nacionales deben garantizar la disciplina con respecto a los plazos y calendarios para evitar largos e inciertos períodos de “tiempo muerto”. Del mismo modo, para evitar que se vuelva a discutir, los Organismos Nacionales tienen la responsabilidad de garantizar que su punto de vista técnico se establezca teniendo en cuenta todos los intereses afectados a nivel nacional, y que este punto de vista quede claro en una fase temprana del trabajo y no, por ejemplo, en la fase final (de aprobación). Además, los Organismos Nacionales deben reconocer que los comentarios sustanciales presentados en las reuniones son contraproducentes, ya que no se ofrece la oportunidad a otras delegaciones de realizar las consultas necesarias en casa, sin las cuales será difícil lograr un consenso rápido. Se anima a los Organismos Nacionales a que se abstengan si no hay consenso nacional o si no hay aportaciones de expertos sobre una votación específica.
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Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas “si-entonces” en lugar de a través de un código de procedimiento convencional[2]. Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980[3]. Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas[4][5][6][7][8].
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de “pensar” como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].
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