General Radiography Examination Statistical analysis of Patients in Geriatric hospitals
Notice bibliographique
Résumé
본 연구는 근 골격계 질환을 앓고 있는 60대 이상 노인환자 관리를 위한 기초자료로 삼고자 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 31일 지방 소재의 노인요양병원을 내원한 환자 2,500명의 척추 및 상지, 하지, 관절부의 일반 촬영건수 5,042건을 분석하였다. 노인연령은 보로디 연령구분법을 따라 3그룹으로 분류하였다. 병원에 내원한 노인 환자의 대부분이 척추질환과 하지관절질환에 특히 많이 노출되어 있었고. 어깨, 무릎, 요추 촬영 검사 건수가 절반 이상을 차지하고 있으며 공통적으로 연령대별로 1분기 건수가 가장 많았고 2, 3분기에 약간 감소세를 유지하다가 4분기에는 1분기에 비해 감소된 촬영 건수를 나타냈다. 앞으로 더 많은 노인을 대상으로 내원목적과 질환 발생 원인을 분석하고 예방대책을 강구하는 노력이 추가적으로 진행된다면 연구결과를 토대로 노인요양병원의 질환예방교육과 더불어 노인행동 계획을 세우고 농촌지역의 의료자원을 효율적으로 재분배하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. The purpose of this study is to establish the basic data for the management of the elderly patients aged more than 60 suffering from musculoskeletal disorders in geriatric hospitals. From January, 1 2012 to December 31, 2012, 2,500 patients who were taken the x-ray inspection and were analyzed x-ray order 5,042 cases above spines, upper lower extremities and joints. The elderly age was divided into 3 groups according to Brody elderly statistics. The majority of elderly patients who visited the hospital are exposed to spinal disorders and joint diseases. Shoulder, knee, L-spine examination cases had accounted for more than half the number of total. By age group, the number of the first quarter was most dominant commonly. Second and third quarter was maintaining slightly decrease. The fourth quarter had reduced compared to the first quarter. If the visiting purposes and the disease causes analysis and preventive measures are taken in a study, it is expected to utilize as basic data to make a plan of the education for preventing diseases and elderly behavior planning for geriatric hospitals and to redistribute health care resources of the rural areas efficiently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».