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Enregistrement W2530046266 · doi:10.9789/2175-5361.2016.v8i4.5150-5155

Desafios para o cuidado da insuficiência cardíaca: pesquisa exploratória com enfermeiras em Ontario Challenges for the heart failure care: exploratory research with nurses in Ontario

2016· article· pt· W2530046266 sur OpenAlexafffundabout
Dayse Mary da Silva Correia, Evandro Tinoco Mesquita, Mina Singh, Maria E. Puigbonet, Maria Luiza Garcia Rosa

Notice bibliographique

RevueRevista de Pesquisa Cuidado é Fundamental Online · 2016
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensGeorgian CollegeYork University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorYork University
Mots-clésHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivos: observar a implementação de protocolos canadenses aos pacientes com insuficiência cardíaca, assim como identificar junto às enfermeiras, aspectos de educação em saúde. Método: pesquisa exploratória no período de agosto a dezembro de 2013, onde a coleta de dados deu-se por observação durante a Shadow Experience, e por entrevista de enfermeiras canadenses. Para análise dos dados, utilizou-se a estatística descritiva. Resultados: 28 pacientes foram observados na estratégia Shadow Experience em diferentes níveis de atendimento, e 13 enfermeiras entrevistadas. Em Educação em Saúde, o contato interpessoal foi a estratégia mais utilizada (69,23%), o tratamento foi a ação prioritária (76,92%), seguida da prevenção (30,77%). Há desafios com relação aos hábitos de vida prejudiciais, e para o autocuidado considerado pouco eficaz(38,46%). Conclusão: A interação interpessoal, a qual envolveu profissionais e indivíduos canadenses em diferentes níveis de atendimento, contribuiu para identificar em sua implementação, ações básicas e desafios para insuficiência cardíaca.Descritores: enfermagem; insuficiência cardíaca; atenção primária; intercâmbio educacional internacional.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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