Tarkistuslistojen käyttö tehohoitoon saapuvan potilaan hoitotyössä : Keskussairaalan tehohoito ja tehostettu valvontayksikkö
Bibliographic record
Abstract
Terveydenhuollossa tiedonkulkuun liittyvät haasteet ovat pääosin syynä vaaratapahtumien syntyyn. Tänä päivänä terveydenhuollon piiriin kehitetään jatkuvasti uusia, päivitettyjä tarkistuslistoja, jotka toimivat hoitohenkilökunnan tärkeänä apuvälineenä hoitotyössä. Tämä opinnäytetyö keskittyy tehohoidossa käytettävien tarkistuslistojen käyttökokemuksiin. Opinnäytetyö toteutettiin tutkimuksellisena. Tämän tutkimuksellisen opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää tehohoidon yksikön käytössä olevan saapuvan potilaan tarkistuslistan käyttökokemuksia. Opinnäytetyön tilaajana toimi Kanta-Hämeen hyvinvointialue (Oma Häme). Tutkimus tehtiin erään keskussairaalan tehohoidon yksikön hoitohenkilökunnalle. Tavoitteena oli lisätä tarkistuslistojen käyttöä yksikössä. Opinnäytetyö toteutettiin kvalitatiivisena tutkimuksena. Aineisto kerättiin syksyn 2024 aikana Webropol-kyselylomakkeen avulla. Lomake lähetettiin yksikön henkilökunnalle sähköpostilla. Tuloksien analysoinnissa hyödynnettiin sekä laadullista analyysiä että sisällönanalyysiä. Kyselyyn osallistuivat tehohoidon yksikön sairaanhoitajat, joista kyselyyn vastasi noin 11 % hoitohenkilökunnasta. Kyselyn tuloksien pohjalta analysoitiin, kuinka tarkistuslistat ovat todellisuudessa käytössä. Kyselyn vastaksien tarkastelun jälkeen saatiin selkeitä vastauksia tutkimuskysymyksiin. Tarkistuslistat todella koetaan hyödyllisiksi ja etenkin työtä ohjaaviksi apuvälineiksi, joka helpottaa omaa työskentelyä. Listat ovat myös aktiivisessa käytössä yksikössä. Tarkistuslistoja pidettiin myös selkeinä ja helposti ymmärrettävinä. Listoille ei myöskään koettu olevan kehitystarvetta tällä hetkellä. Lopullisesta työstä rakentui hyvä kartoitus tarkistuslistojen tämänhetkisestä käytöstä sekä niiden hyödyllisyydestä. Tämän tutkimuksen tarkoituksena olikin kannustaa yksikön työntekijöitä käyttämään tarkistuslistoja aktiivisemmin, jotta niistä hyödytään mahdollisimman paljon. Opinnäytetyötä voitaisiin jatkokehittää keskittymällä yksityiskohtaisemmin tiettyihin tarkistuslistoihin ja niiden hyödyntämiseen yksikössä.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.021 |
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".