Ensivastetoiminnan tila Pohjois-Savon sairaanhoitopiirin alueella
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyön tarkoitus oli tutkia ensivastetoimintaa Pohjois-Savon Sairaanhoitopiirin alueella. Ensivastetoiminta on sairaalan ulkopuolella tapahtuvaa päivystysluonteista ensihoitoa. Hätätilapotilaan hoidon aloittamisessa tapahtuvan viiveen poistamiseksi on kunnissa kehitetty ensivasteyksiköitä, jotka lähtevät paikalle välittömästi ja aloittavat ensiavun antamisen, kunnes koulutettu ensihoitohenkilöstö saapuu paikalle. Kvantitatiivisen kyselytutkimuksen avulla selvitettiin ensivasteyksiköiden tehtävämääriä, käytössä olevaa kalusto- ja henkilöstömäärää sekä siitä aiheutuvia kustannuksiaja henkilökunnan koulutustasoa. Tutkimus oli kaksiosainen kyselytutkimus. Kysely lähetettiin kaikille Pohjois-Savon Sairaanhoitopiirin ensihoidon vastuulääkäreille alueen terveyskeskusiin, sekä ensivastetoiminnasta vastaaville henkilölle kuntien palolaitoksille. Tutkimuksen toimeksiantajina toimivat Pohjois-Savon Sairaanhoitopiirin vastuulääkäri Jouni Kurola, sekä Pohjois-Savon pelastuslaitoksen apulaispalopäällikkö Matti Hurula. Ensivastetoiminnan kunnille aiheuttamat kustannukset vaihtelivat Pohjois-Savossa suuresti. Mitään selittävää tekijää tutkimuksessa ei ilmennyt kustannuksien suurelle vaihtelulle. Ensivastetehtävien määrä vaihteli alueellisesti väestöpohjan, maantieteellisen sijainnin ja alueen koon mukaan. Tutkimus tulosten mukaan väestön ikääntyminen ja sitä seuraava sairastavuuden lisääntyminen vaikuttavan ensivastetehtävien määrää lisäävästi. Tutkimuksen mukaan Pohjois-Savossa työskenteli ensivastetoiminnassa 285 henkilöä, joista suurimmalla osalla oli Suomen pelastusalan keskusliiton (SPEK) järjestämä ensivastekoulutus. Sairaanhoitajakoulutus oli yhdeksällä työntekijällä, Ensihoitaja AMK koulutus kolmella (3), lähihoitajakoulutus 26 henkilöllä.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,015 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».