Palyatif Bakım Alan Hasta Yakınlarının Bakıma Hazır Olma Düzeyleri ve Bakım Yüklerinin Belirlenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Giriş ve Amaç: Palyatif bakım alan hastalara sıklıkla hasta yakınları tarafından bakım desteği verilmektedir. Bu durum hasta yakınlarında bakım vermeye hazırlıklı olma ve bakım vermenin oluşturduğu yükler ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışma palyatif bakım alan hasta yakınlarının bakıma hazır olma düzeyleri ve bakım yüklerinin belirlenmesi amacıyla tanımlayıcı olarak yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırma bir Üniversite Hastanesinin palyatif bakım kliniğinde yatan hastaların yakınları ile yürütülmüştür. Araştırma örneklemini 180 hasta yakını oluşturmuş ve çalışma için etik kurul ve kurum izni alınmıştır. Araştırma verileri Edmonton Semptom Değerlendirme Sistemi, Bakım verme yükü ve Bakıma Hazıroluşluluk ölçeği kullanılarak yüz yüze toplanmıştır. Araştırmanın değerlendirilmesinde Kruskal Wallis ve Pearson Korelasyon testleri kullanılmıştır. Bulgular: Hasta yakınlarının % 56,1’ inin kadın, %44,4’ ünün ( 31-40 ) yaş aralığında, %62,2’ sinin evli olduğu tespit edilmiştir. Ailelerin Bakım verme yükü ölçeği alt boyut puan ortalaması 44,97±12,33 ve bakım vermeye hazır oluşluluk ölçeği alt boyut puan ortalaması 28,96±6,28 olduğu tespit edilmiştir. Hasta yakınlarının bakım yükü ile bakıma hazır oluşlulukları arasında negatif bir ilişki tespit edilmiştir (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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».