Temiz Oda Standartına Göre Ameliyathane ve Yoğun Bakımların Değerlendirilmesi
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışma, kamuya bağlı bir üniversite hastanesinin temiz alanlarında hava akış hızı ve dağılımı, hava debisi ve partikül sayısının ölçülerek ve DIN 1946-4 hastanelerde havalandırma standartı ve ISO 14644-1 Temiz Oda Standartına uygunluğunun değerlendirilmesi amacıyla gerçekleştirildi. Materyal-Metot: Ölçüm noktalarının yeri ve sayısı standartlar doğrultusunda belirlenerek hastanenin tüm ameliyathaneleri ve anestezi ve çocuk yoğun bakım üniteleri olmak üzere 82 farklı noktasında yapıldı. Belirlenen alanlarda hava hızı, sıcaklık ve nem ölçümleri, hava debisi ve alanlar arasındaki basınç farkı, filtre sızdırmazlık ölçümü ve partikül sayısı ölçümleri yetkili firma aracılığıyla gerçekleştirildi. Ölçüm sonuçları ile DIN 1946-4ve ISO14644 - 1 kabul kriterleri ile karşılaştırılarak değerlendirildi ve hava temizlik sınıfları belirlendi. Bulgular: Yoğun bakım ve izolasyon odalarında ve iki ameliyathanede el yıkama alanlarında hava değişim oranının düşük olduğu (<6) saptandı. Yoğun bakım ünitelerinde ve üç ameliyathanede pozitif basınç gerekirken negatif basınç koşulları bulunduğu belirlendi. Otuzbir ameliyathanenin, sıcaklık ve nem değerlerinin uygun olduğu, altı ameliyathanede hava değişim oranının ve partikül sayısının ISO 7 standartını sağlamadığı görüldü. On üç ameliyathanede partikül sayısına göre ISO 7 koşullarını sağladığı ancak hava değişim hızının düşük ya da çok yüksek olduğu saptandı. Sonuç: Standartlara uygun hava değişim hızının sağlanması oda içinde istenen temizlik sınıfına ulaşılmasını sağlayacaktır. Bu çalışma sonuçları, hastanelerde havalandırma sistemlerinin kurulması kadar bakımının yapılması, performanslarının ölçülerek etkin sürdürülmesi de gerektiğini ortaya koymaktadır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".