Etik iklim algısının hasta güvenliği kültürüne etkisi
Notice bibliographique
Résumé
Çalışmanın Problemi: Hastalar haklarını öğrendikçe sağlık hizmeti sunumunda çeşitlilik ve kaliteye olan ilgi de artmaktadır. Kalitenin temel unsurlarından olan hasta güvenliği kavramı, genel anlamda hastaya zarar verilmesini önlemek amacıyla sağlık kuruluşunun ve çalışlarının aldığı önlemlerdir. Sağlık çalışanları genellikle yarar ve zarara ait çeşitli etkenleri değerlendirmede neye göre davranacakları konusunda uzlaşamamaktadırlar. Çünkü yarar ve zararın ne olduğu konusunda her zaman somut bir kanıt yoktur. Kurumun ve sağlık çalışanlarının benimsediği etik değerlerle bu çelişkinin ortadan kaldırılması mümkündür. Bu görüşten hareketle sağlık çalışanlarının etik iklim algılarının hasta güvenliği kültürüne etkisinin araştırmaya konu edilmesi kararına varılmıştır. Bu iki değişken arasındaki etkileşimi inceleyen çalışmalara rastlanamamış olması konunun özgün olduğuna yönelik bir belirti olarak kabul edilmiştir. \n \nÇalışmanın Amacı: Elazığ İl Merkezi’nde yer alan hastanelerin çalışanlarının değerlendirmelerine göre Etik iklim algısının hasta güvenliği kültürü üzerindeki etkisinin belirlenmesidir. \n \nMetod: Bu araştırmanın evrenini Elazığ İl Merkezi’nde yer alan hastanelerin tüm hastanelerin çalışanları oluşturmaktadır. Elazığ İl Merkezi’nde 4 kamuya ve 4 özel sektöre ait toplam 8 hastane yer almaktadır. Bu hastanelerde toplam 3320 sağlık çalışanı istihdam edilmektedir. Çalışmanın verileri, 01.05.2017-30.06.2017 tarihleri arasında anket yöntemi ile toplanmıştır. Etik iklim ve hasta güvenliği kültürü ölçekleri, 5’li likert tipi derecelendirilmiştir. Değerlendirilen anket sayısı ise 346’dır. \n \nBulgular ve Sonuç: Araştırma sonunda katılımcıların etik iklim algılarının yüksek (X ̅=3,43; ss=0,85) ve hasta güvenliği kültürü algılarının ise vasat (X ̅=3,18; ss=0,54) kabul edilebileceği kanısına varılmıştır. Etik iklim algısının hasta güvenliği kültürü üzerindeki etkisinin pozitif yönde ve vasat olduğu belirlenmiştir. Etik iklim hasta güvenliği kültürü üzerinde %28 oranında etkili olabilmektedir. [r=0,528; r2=0,279; p<0,001].
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,008 |
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 ».