Notice bibliographique
Résumé
Alasan tersering pasien mencari pertolongan medis adalah nyeri. Nyeri merupakan pengalaman sensoris dan emosional tidak menyenangkan yang berhubungan atau digambarkan berkaitan dengan kerusakan jaringan atau organ. Pengendalian nyeri optimal memerlukan tim penanganan nyeri yang terorganisasi, pengetahuan pasien, pelatihan, pendidikan yang terus menerus, penggunaan analgesik multimodal, dan pemeriksaan derajat nyeri yang seragam. Penilaian dampak utama penanganan nyeri meliputi: tingkat rasa nyeri, efek samping terapi, frekuensi penggunaan analgetik, saat pasien pulang, dan tingkat kecemasan. Proyek “Menuju pain-free hospital” pertama kali diperkenalkan di St. Luc Hospital, Montreal (Kanada) pada tahun 1992. Tujuan proyek ini adalah untuk memperkenalkan dan mempertahankan standar analgesik post-operatif tertinggi. Salah satu elemen kunci proyek ini adalah pendidikan berkelanjutan. Masyarakat dan pasien harus disadarkan atas kemungkinan dan pentingnya penanganan nyeri, perlunya kerja sama dengan para petugas medis dan hak mereka agar nyerinya diobati. Pain in one of the most common reason to seek medical attention. The optimal control of pain requires an organized pain management team, patient education, training and lifelong learning, use of multimodal analgesia, and uniformity of pain severity examination. The assessment of pain management include: level of pain, side effects from therapy, frequency of analgesics use, patient discharge time, and level of anxiety. A project called Towards a pain-free hospital was first introduced in St. Luc Hospital, Montreal (Canada) in 1992. The purpose of this project is to introduce and maintain the highest standard postoperative analgesia. The main element of this project is continuing education. Patients and public should be aware on the importance of pain management, the need for cooperation with medics and their right to be treated.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,268 | 0,070 |
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 ».