Muayene edildikten sonra tıbbi uyarılara rağmen acil servisi terk eden hastaların değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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.
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 ».