Evaluation of the Effectiveness of Deep Learning Model in Detection and Classification of Pressure Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The study was conducted to determine the effect of the deep learning model on the knowledge and satisfaction levels of nurses in the detection and classification of pressure injuries. Method: The population of this randomized controlled trial consisted of nurses working in intensive care, internal medicine, and surgical clinics at a foundation university hospital between March and April 2022 who voluntarily participated in the study. The sample consisted of a total of 60 (30 experimental and 30 control) nurses who met the sample criteria. The research data were collected using the Structured Nurse Introduction Form, Modified Pieper Pressure Injury Knowledge Test and Nurse Satisfaction Scale.The research data were analyzed in the SPSS 25.0 program. Results: The mean age of the nurses in the experimental group was determined as 25.67±7.27, and the control group as 25.10±3.47. 50% of the nurses in the experimental and control groups graduated from health vocational high schools, and 40% of them worked in surgical services. When the nurses' post-training knowledge exam (post-test) scores were compared; the mean score of the experimental group was determined as 39.36±1.88 and the control group as 33.30±1.68. The post-training knowledge level of the experimental group was found to be statistically significantly higher than the control group (P
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».