O uso do genograma e ecomapa como estratégia de coleta de dados em pesquisas com famílias
Notice bibliographique
Résumé
Atualmente, tem crescido no Brasil o número de pesquisas de abordagem qualitativa destinadas à compreensão de fenômenos de saúde e doença sob uma perspectiva do sistema familiar, e não de seus membros isoladamente. Neste contexto, é indispensável a seleção cuidadosa de instrumentos de avaliação familiar que possam trazer dados significativos a partir de uma visão sistêmica. O Modelo Calgary de Avaliação Familiar apresenta dois instrumentos consagrados na prática clínica para avaliar famílias, a saber, o genograma e o ecomapa. Estudos recentes tem mostrado que o seu uso para fins de pesquisa é crescente e promissor. Discutir a aplicabilidade do genograma e ecomapa como estratégia de coleta de dados em pesquisas com famílias. Relato de experiência, em que as autoras apresentam os instrumentos e descrevem uma proposta de utilização dos mesmos como estratégia de coleta de dados, bem como os desafios inerentes à análise e triangulação destes achados com as demais fontes de coleta de dados. O genograma tem por objetivo estabelecer um retrato da composição familiar, e seu uso em pesquisas também promovem o quebra-gelo antes do início das entrevistas, além de fornecer dados importantes sobre a composição interna da família. O ecomapa, destinado a identificar como a família se relaciona com a comunidade, é imprescindível quando se busca conhecer e compreender experiências de apoio social ou privação de suporte nos desafios de saúde. Interpretá-los em conjunto com os demais dados coletados enriquece a compreensão das experiências familiares, à medida que a estrutura familiar é compreendida e fundamenta os demais achados. O genograma e ecomapa mostram-se úteis às pesquisas com famílias, e o uso destes instrumentos deve ser encorajado.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».