A Study of the Causes of Medical Errors: Isparta province sample/ Tıbbi Hata Nedenleri Üzerine Bir Araştırma: \nIsparta İli Örneği*
Notice bibliographique
Résumé
Tıbbi hataların türlerinin ve sebeplerinin tespiti, tıbbi hataların önlenmesinde birinci adımdır. Bu \nçalışmada da tıbbi hataların türleri ve sebeplerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırma Isparta \nevrenini temsil ettiği düşünülen 500 kişi arasından tıbbi hataya uğradığını veya ailesinden bir ferdin \ntıbbi hataya uğradığını ifade eden 252 kişi ile yüz yüze görüşmeler yapılarak gerçekleştirilmiş olup, \ngörüşmelerde açık uçlu sorulardan oluşan bir anket kullanılmıştır. Anketin oluşturulmasında ve elde \nedilen verilerin analizinde Health Quality Council of Alberta için, Northcott ve Northcott tarafından \nhazırlanarak Alberta (Kanada)’da uygulanmış bir anket olan “Alberta Patient Safety Survey 2004” \nesas alınmıştır. Araştırma sonucunda katılımcıların ifadelerine dayanarak, en sık tekrarlanan hata \ntürünün ilaç hatası olduğu, katılımcılara göre yaşanan hataların birinci sebebinin hekimin ilgisizliği \nolduğu tespit edilmiştir. Tıbbi hataya maruz kaldığını veya ailesinden bir ferdin maruz kaldığını ifade \neden katılımcıların %28.45'i tıbbi hataya maruz kaldığı görüşünü başka bir hekime danışarak \nedindiğini ifade etmiştir
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».