Evaluasi Penggunaan Antibiotik Berdasarkan Tepat Obat Dan Tepat Dosis Pada Pasien Appendicitis Rawat Inap Di RSUD "X” Tahun 2018
Bibliographic record
Abstract
Appendicitis merupakan salah satu penyakit abdomen akut karena adanya inflamasi atau infeksi bakteri pada apendiks vermiformis. Tujuan penelitian yaitu mendeskripsikan pola penggunaan antibiotik pada pasien appendicitis rawat inap dan mengevaluasi ketepatan penggunaan antibiotik (tepat obat dan tepat dosis) pada pasien appendicitis rawat inap di RSUD "X”. Desain penelitian ini observasional yang bersifat deskriptif dan pengambilan data secara retrospektif. Populasi penelitian adalah seluruh data rekam medis pasien dengan diagnosis appendicitis di RSUD "X” selama tahun 2018 dengan kriteria inklusi penelitian adalah rekam medis pasien yang mendapatkan antibiotik dan kriteria eksklusi adalah rekam medis tidak lengkap dan tidak ditemukan serta terapi antibiotik dihentikan karena pasien pulang paksa, meninggal <48 jam, dirujuk dan pindah. Data diievaluasi dengan menyesuaikan jenis obat dan diagnosis pasien yang tepat sesuai dengan drug of choice yang tertera di guideline IDSA, SIS, dan AMMI Canada. Hasil penelitian menunjukkan golongan dan jenis antibiotik yang paling banyak digunakan adalah terapi tunggal sefalosporin dengan jenis antibiotik ceftriaxone (50,98%) diikuti dengan kombinasi ceftriaxone-metronidazole (31,37%). Rute pemberian paling banyak digunakan yaitu intravena sebesar 98,04% dan durasi pemberian antibiotik paling banyak selama 4-6 hari sebesar 60,78%. Ketepatan penggunaan antibiotik berdasarkan tepat obat diperoleh 23,53%. Ketepatan penggunaan antibiotik berdasarkan tepat dosis diperoleh 64,71%.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".