TINJAUAN PROSEDUR PELEPASAN INFORMASI MEDIS DALAM MENJAGA ASPEK KERAHASIAN REKAM MEDIS DI RSUD dr. DARSONO KABUPATEN PACITAN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Pendahuluan: Berdasarkan pengamatan pelepasan informasi medis pada bulan Januari 2015 hingga awal bulan Desember 2015 diketahui jumlah permintaan pelepasan informasi medis sebanyak 214 formulir dengan ketentuan untuk keperluan resume medis sebanyak 80 formulir dengan persentase 37%, asuransi sebanyak 68 formulir dengan persentase 32%, jasa raharja sebanyak 47 formulir dengan persentase 22% dan permintaan visum et repertum sebanyak 19 formulir dengan persentase 9%. Penelitian bertujuan untuk mengetahui gambaran umum dan menganalisis prosedur pelepasan informasi medis dalam menjaga aspek kerahsiaan rekam medis di RSUD dr. Darsono Kabupaten Pacitan. Metode: Jenis penelitian ini menggunakan penelitian diskriptif. Subjek Penelitian ini adalah petugas yang melayanii permintaan data medis pasien di RSUD dr. Darsono Kabupaten Pacitan. Hasil: Penggunaan informasi medis pada bulan maret-mei 2016 sebanyak 41 permintaan dengan permintaan klaim asuransi yang paling banyak yaitu sebanyak 51,2%. Prosedur dalam pelepasan informasi medis di rumah sakit terdapat 2 SPO yaitu guna pegurusan visum et repertum dan permintaan data dan atau pemberian informasi rekam medis, unit terkait pelepasan informasi adalah dokter, sub bag TU, sub bag pengembangan, rekam medis, keuangan, kepolisian, asuransi. Faktor prnghambat pelepasan informasi medis adalah ketidakhadiran dokter dan tanda tangan dokter yang belum ada ketika permintaan data medis pasien. Kesimpulan: Pelepasan informasi medis, dokter sebagai pemberi hasil pemeriksaan diharapkan dalam memberikan pelayanan, maupun pemberi hasil resume medis
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,026 |
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 ».