Toronto Yara Semptom Değerlendirme Sistemi ile Yara Bakımının İzlenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Araştırma Toronto Yara Semptom Değerlendirme Sistemi-TYSDS ile yara bakımının izlenmesi amacıyla yapılmıştır.Gereç ve Yöntem: Araştırma bir üniversite hastanesinin dahili ve cerrahi kliniklerinde ve yoğun bakımlarında yürütülmüştür. Araştırmanın örneklemini 92 yarası olan 76 hasta oluşturmuştur. Çalışma verilerinin toplanmasında bilgilendirilmiş onam formu, birey tanıtım formu ve TYSDS kullanılmıştır. Verilerin istatistiksel değerlendirilmesi SPSS (Statistical Package for Social Science) programı kullanılarak sayı yüzde, ortalama (x), standart sapma (Sd), Shapiro Wilk Testi, Mann Whitney U, Spearman Korelasyon Analizi ve Wilcoxon analizleri yapılmıştır.Bulgular: TYSDS’ne göre yara semptomlarının değerlendirildiği birinci ve yedinci günlerde en yüksek puanı estetik olarak sıkıntının, en düşük puanı ise kaşıntının aldığı saptanmıştır. Hastaların yaşları ile birinci ve yedinci günde TYSDS toplam puanları arasında negatif yönde ilişki olduğu saptanmıştır. Hastaların alkol ve sigara kullanım durumları ile yedinci gün TYSDS toplam puanları açısından aralarında istatistiksel olarak anlamlı fark olduğu saptanmıştır (p
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».