1. |
2. Simptomi demence - izziv za zdravstveno negoAnamarija Dolar, 2025 Opis: Teoretična izhodišča: Demenca je kronična bolezen možganov. Pri osebi z demenco začnejo upadati kognitivne sposobnosti, kar vpliva predvsem na mišljenje, vedenje in spomin. Za boljši rezultat je zelo pomembno zgodnje odkritje bolezni, da lahko či m prej začnemo s postopkom zdravljenja. Simptomi, ki kažejo na demenco, so: pozabljivost, neorientiranost, postopna izguba spomina, vedenjske spremembe in psihične spremembe. Pri obravnavi oseb z demenco se zdravstveni delavci pogosto srečajo z raznimi izzivi, ki jim otežujejo delo in dobro obravnavo oseb z demenco ter komunikacijo s svojci, ki praviloma tudi potrebujejo izobraževanje in pomoč. Namen diplomske naloge je ugotoviti simptome demence, ki predstavljajo izziv za zdravstveno nego.
Metode: V raziskavi sta bila uporabljena kvalitativni raziskovalni pristop in deskriptivna metoda dela. Za potrebe empiričnega dela so bili zbrani, analizirani in sintetizirani primarni ter sekundarni viri. Primarni podatki za analizo so bili pridobljeni s tehniko intervjuvanja. Vir podatkov je bil tudi pregled strokovne in znanstvene literature, pridobljene iz podatkovnih baz Cobiss, PubMed in Google učenjak. Vzorec je namenski in je vključeval srednje medicinske sestre, diplomirane medicinske sestre, bolničarje negovalce in delovne terapevte, ki imajo več kot eno leto delovnih izkušenj pri obravnavi oseb z demenco. V intervju ju je sodelovalo šest oseb, ki se med seboj ne poznajo. Raziskava je potekala v maju 2025.
Ključne besede: simptomi, demenca, izziv, zdravstveni delavci, osebe z demenco
Objavljeno: 14.11.2025; Ogledov: 396; Prenosov: 14
 Celotno besedilo (981,79 KB)
Prenosov v tednu: 7 |
3. |
4. Uporaba IOT za izboljšanje kakovosti življenjaAnej Kerševan, 2025 Opis: Diplomska naloga preučuje, kako internet stvari (IoT) prispeva k izboljšanju kakovosti življenja ter katere dejavnike uporabniki najmočneje upoštevajo pri sprejemanju IoT tehnologij. Teoretični del obravnava koncepte, arhitekture, protokole in varnostne vidike IoT, empirični pa temelji na kvantitativni spletni anketi (N = 72) med uporabniki v Sloveniji. Rezultati kažejo, da skoraj vsi anketiranci uporabljajo vsaj eno pametno napravo (98,6 %), vendar večina svoje poznavanje IoT ocenjuje kot nizko do srednje. Zaupanje v varnost podatkov je zmerno (65,2 %); med ključnimi motivatorji prevladujeta spremljanje zdravja in telesne pripravljenosti ter prihranek energije in stroškov. Največ zanimanja je za rešitve na področju zdravja, pametnega mesta in pametnega doma. Ugotovljen je razkorak med uporabo in razumevanjem IoT naprav. Priporočamo večjo preglednost, poudarek na zasebnosti ter izobraževanje uporabnikov.
Ključne besede: Internet stvari, kakovost življenja, pametne naprave, digitalna pismenost, kibernetska varnost, avtomatizacija
Objavljeno: 17.10.2025; Ogledov: 511; Prenosov: 27
Celotno besedilo (2,78 MB)
Prenosov v tednu: 7 |
5. Poznavanje tveganj za nastanek in zdravljenje žolčnih kamnov med populacijoŽiva Kočar, 2024 Opis: Uvod: Žolčni kamni sodijo med najpogostejše bolezni trebušnih organov, saj njihova pojavnost narašča s starostjo. Statistični podatki kažejo, da so žolčni kamni pri ženskah dvakrat pogostejši kot pri moških. Po 50. letu starosti naj bi jih imela vsaka peta ženska in vsak deseti moški. Ozaveščenost ljudi o zdravem življenjskem slogu bistveno prispeva k zmanjšanju tveganja za nastanek žolčnih kamnov. Veliko vlogo pri tem imajo medicinske sestre. Raziskovalna metodologija: V diplomskem delu smo uporabili kvantitativno metodologijo raziskovanja. Razvili smo strukturiran anketni vprašalnik, katerega namen je bil raziskati poznavanje tveganj za nastanek in zdravljenje žolčnih kamnov med splošno populacijo. Anketa je bila izvedena na slučajnostnem vzorcu; dobljene podatke smo obdelali s programsko verzijo SPSS. Anketo smo izvedli preko spletne platforme 1KA. Rezultati: Hipoteze lahko na podlagi ankete potrdimo, saj anketiranci dobro poznajo dejavnike tveganja, kjer so najbolj izpostavili genetiko (70 %) in debelost (67 %). Več kot polovica anketirancev pozna oba načina zdravljenja žolčnih kamnov, 51 % se jih je odločilo za zdravljenje na konzervativni in operativni način. 94 % anketirancev meni, da bi bilo potrebno več splošnih informacij o žolčnih kamnih, kot so dejavniki tveganja, simptomi in zdravljenje. Glede na našo raziskovalno vprašanje lahko trdimo, da anketiranci poznajo dejavnike tveganja in simptome žolčnih kamnov. Zaključek: Spoznanje, da so žolčni kamni danes velik problem in so vse bolj pogosti, bi drugačen pristop zdravstvenih strokovnjakov do njih lahko to spremenil. Že več splošnih informacij, kot so dejavniki tveganja, simptomi in zdrav način življenja, bi lahko krepko zmanjšalo število žolčnih kamnov.
Ključne besede: žolčni kamni, dejavniki tveganja, simptomi, zdravljenje, vloga medicinske sestre
Objavljeno: 30.06.2025; Ogledov: 598; Prenosov: 11
Celotno besedilo (2,90 MB)
Prenosov v tednu: 6 |
6. Prisotnost anticipatornega žalovanja pri neformalnih oskrbovalcih oseb z demencoNina Orhini, 2026 Opis: Magistrska naloga obravnava pojav anticipatornega žalovanja pri neformalnih oskrbovalcih oseb z demenco, ki predstavlja enega ključnih, a pogosto neprepoznanih psiholoških procesov v kontekstu dolgotrajne oskrbe. Namen raziskave je bil poglobljeno razumeti, kako neformalni oskrbovalci doživljajo proces anticipatornega žalovanja ter s kakšnimi čustvenimi, identitetnimi in socialnimi izzivi se soočajo ob postopnem upadanju kognitivnih in osebnostnih sposobnosti svojcev. Uporabljen je bil kvalitativni raziskovalni pristop, pri čemer so bili podatki zbrani s polstrukturiranimi intervjuji z desetimi neformalnimi oskrbovalci oseb z demenco. Analiza je pokazala, da se anticipatorno žalovanje kaže kot večdimenzionalen proces, prežet z občutki nemoči, negotovosti, krivde, osamljenosti in ambivalentnosti v odnosu do osebe z demenco. Ugotovitve razkrivajo, da je psihosocialna podpora oskrbovalcem pogosto nezadostna, razdrobljena in težko dostopna, kar prispeva k povečani psihološki stiski in tveganju za izgorelost. Naloga poudarja pomen celostnega razumevanja anticipatornega žalovanja ter potrebo po razvoju učinkovitih in dostopnih psihosocialnih intervencij, ki se začnejo že v času trajanja bolezni, ko žalovanje pogosto poteka tiho in neprepoznano. S tem prispeva k boljšemu razumevanju kompleksnosti izkušnje neformalnih oskrbovalcev v času oskrbe osebe z demenco.
Ključne besede: Demenca, anticipatorno žalovanje, neformalni oskrbovalci, psihosocialna podpora
Objavljeno: 09.01.2026; Ogledov: 223; Prenosov: 16
Celotno besedilo (4,92 MB)
Prenosov v tednu: 6 |
7. |
8. Razvoj specializiranega velikega jezikovnega modela za analizo medijskih besedilJon Petek, 2026 Opis: Magistrska naloga obravnava razvoj specializiranega velikega jezikovnega modela za slovenščino, namenjenega celoviti analizi medijskih besedil. V ospredju je izziv obvladovanja dezinformacij, pristranskosti in polarizacije medijskega prostora, ki zahteva napredna orodja za podporo medijski pismenosti in preverjanju dejstev. Razvita rešitev združuje večopravilno arhitekturo, ki omogoča sočasno izvajanje štirih ključnih nalog: tematsko kategorizacijo, analizo sentimenta, zaznavanje politične pristranskosti ter ocenjevanje verodostojnosti virov.
V raziskavi je bil zbran in anotiran obsežen korpus slovenskih medijskih besedil, ki je služil kot učna zbirka za prilagoditev (fine-tuning) obstoječega transformacijskega modela GaMS-9B-Instruct. Nastali model, poimenovan »Klasifikacijski model za medijsko analizo« (KMMA), uporablja večglavo arhitekturo, kjer skupna jedrna plast deli predstavitve med nalogami, izhodne plasti pa so specializirane za posamezne analize. Tak pristop omogoča prenos znanja med nalogami in povečuje robustnost klasifikacije.
Rezultati evalvacije na ločenem testnem naboru 518 člankov so pokazali izrazito prednost KMMA v primerjavi z odprtokodnim modelom Qwen2.5-7B-Instruct in osnovnim GaMS-9B-Instruct. Povprečna natančnost našega modela presega 90 %, pri čemer dosega uravnotežene metrike makro-F1 za vse razrede. Pri tematski kategorizaciji je natančnost dosegla 93,6 %, pri analizi sentimenta 85,1 %, pri detekciji politične pristranskosti skoraj 89 %, pri oceni verodostojnosti pa 88 %. V nasprotju z obema primerjalnima modeloma KMMA uspešno prepoznava tudi redkejše razrede in ne favorizira večinskih.
Na koncu lahko sklenemo, da je naloga uspešno dosegla zastavljene cilje. Razviti model predstavlja prvo večopravilno rešitev v slovenskem jeziku, ki omogoča zanesljivo in razložljivo analizo medijskih vsebin ter pomembno prispeva k razvoju digitalnih orodij za spremljanje kakovosti in objektivnosti slovenskega medijskega prostora.
Ključne besede: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, analiza, klasifikacija, slovenski medijski prostor
Objavljeno: 14.01.2026; Ogledov: 247; Prenosov: 7
Celotno besedilo (1,78 MB)
Prenosov v tednu: 5 |
9. |
10. |