IMPLEMENTASI DISCHARGE PLANNING PERAWAT RUANGAN DALAM UPAYA PENINGKATAN PENGETAHUAN PERAWAT
Notice bibliographique
Résumé
Problems in Discharge Planning are still a problem in various countries; several efforts have been made by professional bodies and the Government in England, the United States, Australia and Canada to plan Optimal Discharge Planning. While the immediate impact of a lack of Discharge Planning is causing suffering for patients and their families and increasing costs to the health system, even small reductions in length of stay and hospital readmission rates can have a major financial impact.The methods used in writing this scientific paper are interviews, observation, implementation and evaluation. The head of the room attended this activity, 2 team leaders and eight executive nurses. It was found that the nursing management problem found was that the implementation of discharge planning in the Siger room could have been more optimal. The plan that will be carried out is education regarding discharge planning, with the target activity being nurses in the Siger room at the regional hospital of Dr. A. Dadi Tjokrodipo Bandar Lampung. This activity was carried out to increase the knowledge and abilities of nurses in carrying out discharge planning in the Siger room.Implementation was carried out on April 3rd, 2024, with the results that understanding of nursing discharge planning in the Siger room had increased, as evidenced by the results of the pre-test 60-75 and post-test 85-95. Therefore, it is expected that the head of the nursing department, the head of the room, and all nurses in the Siger room are committed to carrying out discharge planning consistently according to the Standard Operational Procedure because the accomplishment of discharge planning is a result of a nurse's role in carrying out the standard operational procedures that have been determined
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».