Comparison of the Tasks of Employees Working in Pre-Hospital and Emergency Medical Services: Turkey, the USA and Canada Examples
Bibliographic record
Abstract
Giriş: Hastane öncesi acil sağlık hizmetleri (ASH); hastalık veya yaralanmaya bağlı olarak acil tıbbi yardıma ihtiyacı olan bireye, yer ve zaman kısıtlaması olmaksızın acil sağlık hizmetinin hastane dışında ulaştırılmasıdır. Söz konusu insan hayatı olduğunda, acil sağlık hizmetleri çalışanlarının görev ve sorumluluklarının önemi ortaya çıkmaktadır. Yöntem: Bu çalışmanın amacı; hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinde çalışan paramedik ve diğer çalışanların görevlerinin karşılaştırmasını yapmaktır. Bu çalışma nitel araştırma deseni içerisinde yer alan doküman incelemesi yöntemi kullanılarak oluşturulmuştur. Bulgular: Amerika’da görev yapan ASH çalışanlarının görevlerinin oldukça detaylı olarak belirlendiği görülmektedir. Belirlenen her bir iş, farklı düzeydeki Acil Tıp Teknisyeni (ATT) ve Paramedik için ayrı ayrı sunulmuştur. Bu durumun işin niteliği ve sorumluluğu açısından olumlu olduğu söylenebilir. Kanada’da paramedikler üç seviyeye ayrılmaktadır. Kanada’da görev yapan paramediklerin görevlerinin, Amerika’ya kıyasla daha genel ifadelerle belirlendiği görülmektedir. Türkiye’de paramedikler için belirlenen görevlerin daha kısıtlı, daha az sayıda ve genel ifadelerle belirtildiği görülmektedir. Sonuç: paramedik görevleri Amerika örneğinde olduğu gibi, modüler ve detaylı olarak belirtilmelidir. Her bir iş için uygulama yeterliliği ölçülmelidir. Ayrıca Türkiye’de, diğer ülke örneklerinde olduğu gibi ASH çalışanları derecelendirilmeli ve kademeli hale getirilmelidir. Bu derecelendirme yapılırken, paramedik eğitiminin üst öğrenimi olan Acil Yardım ve Afet Yönetimi lisans programı değerlendirilmelidir.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.005 | 0.001 |
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".