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Enregistrement W7039620186

Muayene edildikten sonra tıbbi uyarılara rağmen acil servisi terk eden hastaların değerlendirilmesi

2022· article· tr· W7039620186 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDspace Repository (Marmara Üniversitesi) · 2022
Typearticle
Languetr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriagePoison controlEmergency medical servicesEmergency departmentMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

G i r i ş: Acil serviste muayene olduktan sonra tıbbi tavsiyelere rağmen herhangi bir tedavi almadan ya da tedavileri tamamlanmadan terk eden durumu ciddi hastalar, hem kendilerine hem de hekimlerine sorumluluk yüklemektedir. Bu çalışmanın amacı tıbbi tavsiyelere rağmen acil servisten ayrılan hastaların genel özelliklerini belirlemek, ayrılma nedenleri ve aciliyetlerini incelemektir. Gereç ve Yöntem: Aralık 2006-Mart 2007 tarihleri arasında Marmara Üniversitesi Hastanesi Acil Servisine başvuran, kendi yazılı onayı ile acil servisten ayrılan 18 yaş üzerindeki hastalar geriye dönük olarak çalışmaya alındı. Çalışma verileri bilgisayarlı veri tabanından elde edildi. Genel karakteristik özellikler, The Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale’ya göre hastalığın ağırlığı ve acil serviste kalış süreleri not edildi. Hastaların ayrılmadan önce imzaladıkları formlardan ayrılma nedenleri belirlendi. Bulgular: Çalışmaya toplam 97 hasta alındı. Tıbbi tavsiyelere rağmen, bir hekim tarafından muayene edildikten sonra acili terk eden hastalar, aynı dönemde acil servise başvuruların %3,3’ünü oluşturmaktadır. Hastaların %54’ü “acil” olarak değerlendirildi. Ortalama yaş 48,6±12,5 ve %49’u erkekti. Acil serviste kalış süresi ortalama 138±130 dakikaydı. Acil servisi terk etmenin en sık nedenleri Acil Grubunda “müşahadeyi kabul etmeme” (%31, n=15), Acil Olmayan Grupta ise “müdahale ve tedaviyi kabul etmeme” (%39, n=20) olarak bulundu. Sonuç: Hastaların acil servisten ayrılma nedenlerinin belirlenmesi, bu konuda çözüm yollarının bulunmasına katkıda bulunabilir.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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