Tıbbi Hata Nedenleri Üzerine Bir Araştırma: Isparta İli Örneği
Notice bibliographique
Résumé
Tibbi hatalarin turlerinin ve sebeplerinin tespiti, tibbi hatalarin onlenmesinde birinci adimdir. Bu calismada da tibbi hatalarin turleri ve sebeplerinin belirlenmesi amaclanmistir. Arastirma Isparta evrenini temsil ettigi dusunulen 500 kisi arasindan tibbi hataya ugradigini veya ailesinden bir ferdin tibbi hataya ugradigini ifade eden 252 kisi ile yuz yuze gorusmeler yapilarak gerceklestirilmis olup, gorusmelerde acik uclu sorulardan olusan bir anket kullanilmistir. Anketin olusturulmasinda ve elde edilen verilerin analizinde Health Quality Council of Alberta icin, Northcott ve Northcott tarafindan hazirlanarak Alberta (Kanada)’da uygulanmis bir anket olan “Alberta Patient Safety Survey 2004” esas alinmistir. Arastirma sonucunda katilimcilarin ifadelerine dayanarak, en sik tekrarlanan hata turunun ilac hatasi oldugu, katilimcilara gore yasanan hatalarin birinci sebebinin hekimin ilgisizligi oldugu tespit edilmistir. Tibbi hataya maruz kaldigini veya ailesinden bir ferdin maruz kaldigini ifade eden katilimcilarin %28.45'i tibbi hataya maruz kaldigi gorusunu baska bir hekime danisarak edindigini ifade etmistir.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».