MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3141916816 · doi:10.37989/gumussagbil.798966

Ameliyathane Hemşirelerinde Aleksitimi Düzeyi ve İletişim Becerilerine Etkisi: Doğu Karadeniz Örneği

2021· article· tr· W3141916816 on OpenAlexaboutno aff
Demet KARAİSMAİLOĞLU, Nurşen Kulakaç, Dilek Çilingir

Bibliographic record

VenueGümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi · 2021
Typearticle
Languagetr
FieldMedicine
TopicPsychosomatic Disorders and Their Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyMathematicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışma ameliyathane hemşirelerinde aleksitimi düzeyinin belirlenmesi ve iletişim becerilerine olan etkisinin değerlendirilmesi amacıyla yapıldı. Kesitsel türde yapılan araştırma, Haziran-Aralık 2019 tarihlerinde Türkiye’nin Doğu Karadeniz Bölgesinde bulunan üç hastanede gerçekleştirildi. Araştırmaya katılan 101 ameliyathane hemşiresi araştırmanın örneklemini oluşturdu. Araştırmanın verileri Sosyodemografik bilgi formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAÖ-20) ve İletişim Becerileri Ölçeği-Yetişkin Formu (İBÖ-YF) kullanılarak toplandı. Verilerin analizinde SPSS 23 paket programı kullanıldı. Araştırmaya katılan hemşirelerin yaş ortalaması 35.73±7.35 ve %73.3’ü kadındır. Hemşirelerin %84.2’sinin aleksitimiyi daha önce duymadığı ve %69.3’ünün iletişim becerileri ile ilgili eğitim almadığı belirlendi. Hemşirelerin orta derecede aleksitimik oldukları ve aleksitimi puanları ile iletişim becerileri puanları arasında negatif yönde orta düzeyde anlamlı bir ilişkinin olduğu görüldü (r:-0.48, p=0.04). Ameliyathane hemşirelerinin aleksitimi konusundaki farkındalıklarının arttırılması ve iletişim becerilerinin güçlendirilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu konulara ilişkin eğitimlerin düzenlenmesi ile hemşirelerin, hasta ve ekip üyeleri ile olan iletişiminin etkili bir şekilde sürdürülmesi sağlanabilir.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.350
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.006

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations9
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueGümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri DergisiSame topicPsychosomatic Disorders and Their TreatmentsFrench-language works237,207