Ensihoidon erityistilanneyksikön kehittämissuunnitelma Etelä-Pohjanmaan hyvinvointialueelle
Bibliographic record
Abstract
Suomen ja koko Euroopan turvallisuustilanne on vakavampi ja heikommin ennakoitavissa kuin kertaakaan kylmän sodan jälkeen. Tähän on vaikuttanut erityisesti Venäjän Ukrainassa vuonna 2022 aloittama sota. Muuttuneen turvallisuustilanteen vuoksi Suomi joutuu vahvistamaan turvallisuuttaan ja puolustuskykyään. Ensihoitopalvelu on osa yhteiskunnan kokonaisturvallisuutta. Hyvinvointialueiden tehtävänä on vastata ensihoitopalvelun päivittäistoiminnan lisäksi päivittäistoiminnasta poikkeavista erityistilanteista ja niihin varautumisesta. \n \nViime vuosina eri puolilla Suomea on kehitetty ensihoidon erityistilanneyksiköitä. Yksiköissä ei ole standardoitua mallia, vaan jokainen alue on kehittänyt omanlaisensa yksikön. Vuonna 2019 myös Etelä-Pohjanmaan ensihoitopalveluun kehitettiin erityistilanneyksikkö, jonka välineistö on sijoitettu erilliseen peräkärryyn. Ongelmaksi on kuitenkin muodostunut se, että peräkärrymallinen erityistilanneyksikkö ei ole tällä hetkellä helposti mukaan otettava, eivätkä kaikki ensihoitajat pysty yksikössä toimimaan. \n \nTämän opinnäytetyön tarkoituksena oli kehittää jo olemassa olevaa ensihoidon erityistilanneyksikköä helpommin käyttöön otettavaksi, käytettävyydeltään monipuolisemmaksi ja paremmin Etelä-Pohjanmaan hyvinvointialueen ensihoidon tarpeita vastaavaksi. Opinnäytetyö on ensimmäinen perusteellinen selvitys erityistilanneyksiköistä ja niiden sisällöistä Suomessa. Opinnäytetyö toteutettiin laadullisena tutkimuksena. Aineisto kerättiin kyselylomakkeiden avulla, jotka luotiin ja lähetetiin Webropol-kyselytyökalun kautta. Kyselylomakkeet lähetettiin kahdeksalle ennalta valitulle hyvinvointialueelle, jossa erityistilanneyksikkö on käytössä. \n \nTuloksista kävi ilmi, että automallinen yksikkö on käytännöllisin ratkaisu. Tarkoituksenmukaista on, että yksikön toiminnasta vastaa siihen koulutettu ryhmä, mutta kuitenkin koko henkilöstön tulisi saada jonkinlainen perehdytys yksikön toimintaan. Kyselyn vastauksissa tuotiin esiin myös toive, että eri alueiden yksiköitä yhdenmukaistettaisiin. Jatkossa olisikin hyvä tutkia ensihoidon erityistilanneyksiköiden yhdenmukaistamisen tarvetta koko Suomen alueella ja arvioida, miten se pystyttäisiin toteuttamaan.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.074 | 0.019 |
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".