PALYATİF BAKIM HASTALARININ AĞRI, ANKSİYETE VE ÖLÜM KAYGILARININ BELİRLENMESİ
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Hastanesi Palyatif Bakım Ünitesi'nde yatan hastaların ağrı, anksiyete ve ölüm kaygısı düzeylerini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Ağrı, anksiyete ve ölüm kaygısı palyatif bakımın etkili yönetimi için kritik öneme sahiptir. Araştırma, Şubat 2023 - Mayıs 2023 tarihleri arasında tanımlayıcı olarak planlanmış, 18 yaş üstü, bilişsel ve mental bozukluğu olmayan, palyatif bakım ünitesinde yatan hastalar araştırmanın örneklemini oluşturmuştur. Veri toplama araçları arasında Hastaların Tanıtıcı Özelliklerine İlişkin Anket Formu, Beck Anksiyete Envanteri, McGill Ağrı Ölçeği Kısa Formu ve Templer Ölüm Kaygısı Ölçeği yer almaktadır. Elde edilen veriler SPSS 23.0 programı ile analiz edilmiştir. Araştırma bulguları, katılımcıların %57.1'inin erkek, %82.1'inin evli ve %67.9'unun en az bir kronik hastalık tanısı aldığını göstermektedir. Beck anksiyete ölçeği puan ortalaması 32.50, ölüm kaygısı ortalaması ise 7.05 olarak bulunmuştur. Ağrı ile anksiyete arasında pozitif bir ilişki, yaş ile anksiyete arasında ise negatif bir ilişki tespit edilmiştir. Sonuç olarak, palyatif bakımda ağrı, anksiyete ve ölüm kaygısının yönetiminin hastaların yaşam kalitesini artırma açısından önemli olduğunu ortaya koymaktadır. Hataları çok boyutlu değerlendirerek, multidisipliner bir yaklaşım benimsemek, bu hastaların ihtiyaçlarını karşılamak için kritik bir gerekliliktir.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.005 |
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".