Evde Sağlık Hizmeti Veren Sağlık Çalışanlarının Tıbbi Atıklara Yönelik Uygulamalarının Değerlendirilmesi
Bibliographic record
Abstract
Giriş: Evde uygulanan sağlık hizmeti sonucunda tıbbi atıklar oluşmaktadır. Oluşan tıbbi atıklar, diğer atıklar ile karıştırılmadan toplanmalıdır. Amaç: Bu araştırma, sağlık çalışanlarının evde bakım sırasında oluşan tıbbi atıklara yönelik uygulamalarını değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Yöntem: Tanımlayıcı tipteki bu araştırmanın verileri 14 Eylül 2021-11 Şubat 2022 tarihleri arasında 6 hastanenin evde sağlık hizmeti birimlerinde görev yapan 43 sağlık çalışanının katılımıyla elde edilmiştir. Araştırma verileri, Katılımcı Bilgi Formu ve Evde Sağlık Hizmeti Veren Sağlık Çalışanlarının Tıbbi Atıklara Yönelik Uygulamalarını Değerlendirme Formu kullanılarak toplanmıştır. Araştırma verileri sayı, yüzde, min-maks, ortalama ve standart sapma değerleri ile verilmiştir. Bulgular: Sağlık çalışanlarının %65.1’inin kadın, %41.9’unun hemşire, %90.7’sinin tıbbi atık yönetmeliğini bildiği, %88.4’ünün tıbbi atıklar ve %44.2’sinin evde bakım konusunda eğitim aldığı bulunmuştur. Sağlık çalışanlarının %90.7’sinin evde bakımda oluşan tıbbi atıkları topladığı, %90.7’sinin evde bakımda oluşan tıbbi atıkları ayrıştırdığı bulunmuştur. Tıbbi atıkların doğru toplanma oranının insülin kalem iğnesi (%52.4), kontamine olmuş iğnesiz enjektör (%51.2), ve ilaçlar (%50.0)’da en yüksek olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Bu araştırmada verilen tıbbi atık örneklerinden dördü ile tüm sağlık çalışanlarının karşılaşmasına rağmen kontamine olmuş iğnesiz enjektör hariç diğer atıkların doğru toplanma oranının %50’den az olduğu bulunmuştur. Oluşan tıbbi atıkların kaynağında toplanması ve ayrıştırılması, hasta veya hasta yakınlarına tıbbi atık konusunda eğitim verilmesi önerilmektedir.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.008 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".