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Enregistrement W2947481249 · doi:10.36002/jutik.v3i1.234

RANCANG BANGUN APLIKASI TRACER MEDICAL RECORD FILE BERBASIS HYPERTEXT PREPROCESSOR DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH ( RSUD ) WANGAYA KOTA DENPASAR

2017· article· en· W2947481249 sur OpenAlexaff
Ni Ketut Amylia Pramasari, Bambang Hadi Kartiko, Gerson Feoh

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknologi Informasi dan Komputer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEdcuational Technology Systems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical recordMedicineAgricultural scienceInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTRumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Wangaya of Denpasar City has not used tracer yet toprocess and take the medical record. The lending book or expedition book that has function recordsubject, quantity and time of medical record movement, is not available in the medical recordinstalation. According the earlier records that was hold in Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD)Wangaya of Denpasar city on May-June 2016, it has been knowing that 22.3% medical record hasbeen missfiled. It consist 867 from 3.950 medical record. That case cause dropout of medical record.Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Wangaya of Denpasar City needs an integrated applicationand it can be used to coordinate medical record distribution between medical record departmentstaff and polyclinic staff. The goal of this research is to design and develop a medical record filetracer application based on hypertext preprocessor to help staff to trace the medical record. Thisapplication is developed with PHP programming language and MySQL as the database server.Development of this system used System Development Life Cycle (SDLC) method. The MedicalRecord File Tracer Application Based On Hypertext Preprocessor is hoped to help the medicalrecord department staff and polycilinic staff to trace and monitors the medical record patient.Keyword : Medical record, file tracer, php, filing, medical record drop out.ABSTRAKRumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Wangaya Kota Denpasar belum menggunakan tracerdalam proses pengambilan rekam medis. Buku peminjaman atau buku ekspedisi yang berfungsiuntuk mencatat siapa dan berapa jumlah rekam medis yang dipinjam serta tanggal rekam medisdipinjam tidak tersedia di instalasi rekam medis. Berdasarkan studi pendahuluan yang dilakukan diRumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Wangaya Kota Denpasar pada bulan Mei -Juni 2016 diketahuijumlah kejadian missfile sebanyak 867 rekam medis dari 3.950 rekam medis dengan tingkatpersentase mencapai 22.3%. Hal ini menyebabkan terjadinya dropout rekam medis.Rumah SakitUmum Daerah (RSUD) Wangaya Kota Denpasar membutuhkan aplikasi yang terintegrasi dan dapatdigunakan untuk koordinasi distribusi rekam medis antara petugas rekam medis dan petugas poli.Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan rancang bangun aplikasi tracer medical record fileberbasis hypertext preprocessor (PHP) untuk mempermudah petugas melakukan proses pelacakandan monitoring rekam medis. Aplikasi ini dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP danMySQL sebagai database server. Pengembangan aplikasi ini menggunakan metodelogi SystemDevelopment Life Cycle (SDLC). Aplikasi medical record file berbasis hypertext preprocessordiharapkan dapat membantu petugas rekam medis untuk melacak dan memonitoring rekam medispasien.Kata kunci : Rekam medis, file tracer, php, filing , dropout rekam medis

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,022

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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