Etäkuntoutusohjelmien käytettävyyden ja ominaisuuksien vertailu terveysalan ammattilaisten näkökulmasta
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli vertailla lonkan ja polven tekonivelleikkauksen läpikäyneiden potilaiden postoperatiiviseen ohjaamiseen soveltuvia etäkuntoutusohjelmia terveysalan ammattilaisen näkökulmasta. Tehtävänä oli löytää ohjelmia, joista Tekonivelsairaala Coxa voisi valita sopivan mahdollista etäkuntoutuspoliklinikan pilotointia varten. Tavoitteena oli löytää ja jäsentää tietoa erilaisista etäkuntoutukseen käytettävistä ohjelmista, laitteistoista sekä niiden käytettävyydestä. \n \n Tutkimusstrategia yhdistelee kuvailevaa ja vertailevaa tutkimusta. Tutkimusaineisto kerättiin puolistrukturoidulla lomakehaastattelulla. Ensimmäisessä vaiheessa tutkimuskyselyt lähetettiin Suomen sairaanhoitopiireihin ja yksityissairaaloihin sekä ”Fyssarit ja lekurit” -Facebook ryhmän kautta halukkaille terveys- ja hyvinvointialan ammattilaisille. Toisessa vaiheessa tutkimuskyselyt lähetettiin kahdeksalle valikoituneelle ohjelmatuottajalle. Kyselyistä saadut vastaukset analysoitiin kategorioimalla vastaukset tutkimuskyselyiden kysymysten avulla ja näiden tulosten perusteella ohjelmia vertailtiin. \n \n Johtopäätöksenä suositellaan Tekonivelsairaala Coxan tarkasteltavan neljää etäkuntoutusohjelmaa mahdollista pilottihankettaan ajatellen.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.051 | 0.013 |
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".