Bibliographic record
Abstract
SAŽETAK Empatija se definira kao osjećaj za druge. U kognitivnom smislu emaptija je sposobnost da razumijemo želje, namjere i vjerovanja druge osobe. U afektivnom smislu, ona je pozitivna ljudska reakcija potaknuta emocionalnim stanjem druge osobe (1). Hemodijaliza je izbor liječenja kod bolesnika sa kroničnim bubrežnim zatajenjem. Kronični tijek bolesti zahtijeva tretmane tri puta tjedno u trajanju od četiri sata u centrima za dijalizu. S obzirom na specifičnost dijagnoze, važna je komunikacija i suradljivost u relaciji pacijent - medicinska sestra. Empatija se ističe kao jedna od poželjnih pozitivnih osobina koju bi medicinske sestre trebale posjedovati u svakodnevnom radu (2). Cilj istraživanja je bio ispitati postojanje empatije medicinskih sestara prema pacijentima na hemodijalizi, ispitati povezanost dobi, spola, razine obrazovanja i godina staža s empatičnim ophođenjem medicinskih sestara prema pacijentima te jesu li medicinske sestre dovoljno educirane o empatičnoj komunikaciji. Ispitanici su bili medicinske sestre i tehničari koji rade na dijalizi u Fresenius centrima u Hrvatskoj (Poliklinika Sv. Duh II, Poliklinika FMC- Đakovo, Poliklinika IDC- Zabok i Poliklinika Interdial). Ispitivanje je bilo provedeno u srpnju i kolovozu 2022. godine. Za istraživanje se koristio anketni upitnik od dva dijela. U prvom dijelu su sociodemografski podatci a u drugom dijelu korištena je prevedena Toronto skala empatije, služi za procjenu empatije kao emocionalnog procesa (3). Dobiveni rezultati istraživanja ukazuju da se medicinske sestre često ophode s empatijom prema pacijentima na hemodijalizi. Iskazivanje empatije statistički se razlikuje s obzirom na dob, spol, razinu obrazovanja i godine radnog staža na hemodijalizi u odnosu na empatično ophođenje medicinskih sestara prema pacijentima.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".