[This corrects the article DOI: 10.3389/fdmed.2026.1717387.].
IntroductionPrior work has largely focused on landmark-localization error and runtime; whether AI-derived parameter-level measurements differ systematically from those obtained by manual cephalometric analysis remains unclear.ObjectiveTo compare parameter-level cephalometric measurements obtained using AI systems with manual reference methods through a systematic review and meta-analysis; secondarily, to narratively summarize any reported diagnostic metrics (κ/ICC, sensitivity/specificity, AUC) without pooling.MethodsSix databases (PubMed, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, EBSCO, and SciELO) were searched with no time restriction (inception to 20 September 2025) and no language limits; citation chasing was performed (Google Scholar). Eligible studies directly compared AI-based and manual cephalometric tracings. Random-effects meta-analyses were conducted only for parameter-level cephalometric measurements (primary outcomes), using standardized mean differences (Hedges’ g) with 95% confidence intervals (CIs). Statistical heterogeneity was quantified using the I2 statistic. Sensitivity/specificity/AUC were not meta-analyzed due to heterogeneous thresholds and ≤3 studies per metric; no bivariate or HSROC model was applied. Risk of bias was assessed with QUADAS-2 and certainty with GRADE. Legacy rule/knowledge-based reports were summarized narratively and not pooled. Registration: OSF (DOI: 10.17605/OSF.IO/WKMVD).ResultsTwenty-two studies published between 2020 and 2025 were included. AI showed small and generally non-significant differences compared with manual methods across most evaluated parameters, although the certainty of evidence was low to moderate and heterogeneity was considerable for several outcomes. A statistically significant but small advantage was observed for the ANB angle (g = 0.28; 95% CI: 0.03–0.53; p = 0.03), with uncertain clinical relevance. Complementary legacy studies were described narratively and excluded from pooling. GRADE certainty ranged from low to moderate.ConclusionsAI-assisted cephalometric analysis produces parameter-level measurements comparable to manual tracings for most evaluated parameters; a small statistical difference for ANB was observed without clear clinical relevance. However, the certainty of evidence is limited by heterogeneity, publication bias, and lack of multicenter validation. AI may complement cephalometric workflows and save time, but it requires expert supervision and does not replace comprehensive orthodontic diagnosis or treatment planning. Funding/COI: As declared in the manuscript.Systematic Review Registrationhttps://doi.org/10.17605/OSF.IO/WKMVD.
La calidad de atención percibida y la accesibilidad a los servicios de salud representan elementos esenciales para evaluar la satisfacción y experiencia de los usuarios dentro de las instituciones sanitarias. Objetivo: Determinar la relación entre la calidad de atención percibida y la accesibilidad a los servicios de salud en los usuarios externos del Hospital Carlos Monge Medrano, Juliaca 2026. El estudio presentó un enfoque cuantitativo, diseño no experimental, nivel correlacional y corte transversal. La muestra estuvo conformada por 368 usuarios externos del Hospital Carlos Monge Medrano. La información fue recopilada mediante un cuestionario y analizada mediante el coeficiente de correlación Rho de Spearman. Resultados: Se determinó una relación positiva muy alta entre la calidad de atención percibida y la accesibilidad a los servicios de salud, obteniéndose un coeficiente de correlación de Rho de Spearman de 0.940 con un nivel de significancia de p = 0.000. Asimismo, se identificó relación significativa entre las dimensiones de la calidad de atención y la accesibilidad: tangibilidad con Rho = 0.914, fiabilidad con Rho = 0.850, capacidad de respuesta con Rho = 0.925, seguridad con Rho = 0.925 y empatía con Rho = 0.900, todas con p = 0.000. Conclusiones: Se determinó que la calidad de atención percibida se relaciona significativamente con la accesibilidad a los servicios de salud, evidenciando que una mejor valoración de la atención se vincula con mayores condiciones de acceso.
La investigación examinó la cultura organizacional como factor relevante para la calidad de atención al ciudadano en las entidades públicas, debido a que los valores compartidos, el compromiso laboral y la vocación de servicio orientan el desempeño institucional. Su objetivo fue determinar cómo la cultura organizacional determina la calidad de atención al ciudadano en la Municipalidad Provincial de Juliaca, 2026. Metodología: el estudio siguió un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, predictivo y de corte transversal. La muestra comprendió 295 trabajadores. La información se obtuvo mediante cuestionarios con escala Likert y se analizó con estadística descriptiva e inferencial, regresión logística ordinal y función de enlace Logit. Los resultados mostraron una determinación estadísticamente significativa (p = 0.000) y un coeficiente de Nagelkerke de 0.949, correspondiente al 94.9 % de la variabilidad de la variable dependiente. Asimismo, la implicación, la consistencia, la adaptabilidad y la misión influyeron significativamente en el servicio brindado. Se concluyó que el fortalecimiento de la cultura organizacional favorece la mejora de la calidad de los servicios municipales. La evidencia obtenida puede orientar decisiones sobre desarrollo institucional, gestión del talento humano y mejora permanente de los procesos de atención.
IntroductionCollective emotions are central to understanding how belonging, identity, and social cohesion are constructed within indigenous, migrant, and minority communities. Beyond individual feelings, they function as cultural and moral frameworks that sustain recognition and collective action. This systematic review addresses the following research question: How do collective emotions contribute to processes of cohesion, resistance, and cultural reconstruction among Indigenous and minority groups across institutional contexts?MethodsFollowing PRISMA 2020 guidelines, this systematic review analyzed empirical and theoretical studies published between 2015 and 2025 in Scopus, Web of Science, and ScienceDirect.ResultsSeventy-four studies were included, examining emotions linked to identity, resistance, and social reconstruction across intercultural contexts. The synthesis identified eight dominant emotional mechanisms: nostalgia, pride, shame, guilt, hope, compassion, resilience, and resentment, emerging across educational, migratory, and political settings. These emotions shape cohesion, moral repair, and symbolic resistance, revealing how collective emotions sustain community life and redefine social justice.DiscussionFindings indicate that collective emotions function as social practices organizing belonging, agency, and recognition. They mediate between memory and power, showing that emotional climates underpin cultural resilience and political transformation.
