MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7039620186

Muayene edildikten sonra tıbbi uyarılara rağmen acil servisi terk eden hastaların değerlendirilmesi

2022· article· tr· W7039620186 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDspace Repository (Marmara Üniversitesi) · 2022
Typearticle
Languagetr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicFish Biology and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTriagePoison controlEmergency medical servicesEmergency departmentMEDLINE
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

G i r i ş: Acil serviste muayene olduktan sonra tıbbi tavsiyelere rağmen herhangi bir tedavi almadan ya da tedavileri tamamlanmadan terk eden durumu ciddi hastalar, hem kendilerine hem de hekimlerine sorumluluk yüklemektedir. Bu çalışmanın amacı tıbbi tavsiyelere rağmen acil servisten ayrılan hastaların genel özelliklerini belirlemek, ayrılma nedenleri ve aciliyetlerini incelemektir. Gereç ve Yöntem: Aralık 2006-Mart 2007 tarihleri arasında Marmara Üniversitesi Hastanesi Acil Servisine başvuran, kendi yazılı onayı ile acil servisten ayrılan 18 yaş üzerindeki hastalar geriye dönük olarak çalışmaya alındı. Çalışma verileri bilgisayarlı veri tabanından elde edildi. Genel karakteristik özellikler, The Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale’ya göre hastalığın ağırlığı ve acil serviste kalış süreleri not edildi. Hastaların ayrılmadan önce imzaladıkları formlardan ayrılma nedenleri belirlendi. Bulgular: Çalışmaya toplam 97 hasta alındı. Tıbbi tavsiyelere rağmen, bir hekim tarafından muayene edildikten sonra acili terk eden hastalar, aynı dönemde acil servise başvuruların %3,3’ünü oluşturmaktadır. Hastaların %54’ü “acil” olarak değerlendirildi. Ortalama yaş 48,6±12,5 ve %49’u erkekti. Acil serviste kalış süresi ortalama 138±130 dakikaydı. Acil servisi terk etmenin en sık nedenleri Acil Grubunda “müşahadeyi kabul etmeme” (%31, n=15), Acil Olmayan Grupta ise “müdahale ve tedaviyi kabul etmeme” (%39, n=20) olarak bulundu. Sonuç: Hastaların acil servisten ayrılma nedenlerinin belirlenmesi, bu konuda çözüm yollarının bulunmasına katkıda bulunabilir.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.122
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.167 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDspace Repository (Marmara Üniversitesi)Same topicFish Biology and Ecology StudiesFrench-language works237,207