FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN KETEPATAN PELAKSANAAN TRIASE MODERN CANADIAN TRIAGE ACQUITY SYSTEM (CTAS)
Notice bibliographique
Résumé
Some patients who visit the Emergency Department (IGD) are not in an emergency condition, one way to sort it out is by triage. There are still many hospitals that are not appropriate in implementing triage, increasing the risk of death and disability of emergency patients. The purpose of this study was to determine the factors related to the accuracy of the implementation of modern triage CTAS. This research was conducted at the IGD of Bengkalis Regional Hospital. The total population is 20 emergency room nurses, with sampling using the total sampling technique. The analysis used is frequency distribution and chi square statistical test. The results of this study concluded that: Ada significant relationship between the level of knowledge of nurses and the accuracy of the implementation of the Modern Triage of the CTAS system (p value 0.002); Ada significant relationship between nurse skills and the accuracy of the implementation of the Modern Triage of the CTAS system (p value 0.011); Ada significant relationship between the perception of nurse workload and the accuracy of the implementation of the Modern Triage of the CTAS system (p value 0.00 0); Ada significant relationship between the length of work of the nurse and the accuracy of the implementation of the Modern Triage of the CTAS system (p value 0.003); Asignificant relationship between nurse training and the accuracy of the implementation of the Modern Triage CTAS system (p value 0.033). This study recommends improving the competence of all emergency room nurses, particularly through BTCLS training and modern triage of the CTAS system.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».