Gambaran Pelaksanaan Layanan Orientasi Internal (LOI) pada Pasien Baru Di Ruang Rawat Inap Pria Penyakit Dalam RSUP Dr M Djamil Padang Tahun 2023
Bibliographic record
Abstract
Layanan Orientasi Internal (LOI) merupakan salah satu bentuk pelayanan kesehatan yang sangat penting, hal ini jika belum dilakukan sesuai standar dapat menurunkan mutu suatu kualitas pelayanan dan tingkat kepercayaan pasien terhadap pelayanan di rumah sakit tersebut. Pelaksanaan LOI dibeberapa penelitian didapatkan bahwa belum optimal dalam pelaksanaanya. Orientasi terhadap pasien baru merupakan usaha memberikan informasi/sosialisasi kepada pasien dan keluarga tentang segala sesuatu yang berkaitan dengan pelayanan selama di rumah sakit. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran pelaksanaan orientasi pasien baru di Rawat Inap Pria Penyakit Dalam RSUP Dr. M DJamil Padang. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif. Teknik sampling yang digunakan yaitu metode non-probality sampling dengan menggunakan accidental sampling dengan jumlah responden penelitian sebanyak 30 orang pasien baru masuk. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner. Analisis data dilakukan hanya secara univariat. Secara keseluruhan hasil penelitian ini menunjukkan dalam pelaksanaan Layanan Orientasi Internal (LOI) di ruang rawat inap RSUP DR M DJamil Padang sebanyak 36,7% responden mengatakan pelaksanaannya baik sebanyak 26,7% responden mengatakan kurang baik, sebanyak 23,3% responden mengatakan sangat baik dan sebanyak 13,3% responden mengatakan cukup baik. Layanan Orientasi Internal (LOI) merupakan hal yang sangat penting dalam pelayanan rumah sakit maka dari itu disarankan kepada pihak manajemen rumah sakit lebih mengoptimalkan pelaksanaan LOI sehingga aspek LOI yang terkategori kurang baik dapat ditingkatkan lagi yang berguna untuk meningkatkan mutu kualitas pelayanan.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.009 |
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".