O USO DO GENOGRAMA PARA A REPRESENTAÇÃO E ANÁLISE DA ESTRUTURA FAMILIAR DE PESSOAS COM ACIDENTE VASCULAR ENCEFÁLICO E ATENDIDAS PELO SERVIÇO DE FISIOTERAPIA EM ESF
Notice bibliographique
Résumé
Introducao: Para o Ministerio da Saude (MS), persiste entre os profissionais da saude a perspectiva de atuacao tradicional de atencao a familia, onde e priorizado o atendimento individual, fragmentando o individuo no processo saude-doenca negligenciando suas crencas, valores e das relacoes com outros membros e com o meio social, ocasionando perda da integralidade do cuidado. Em decorrencia dessa situacao o MS recomenda a utilizacao de ferramentas que possibilitem a compreensao da estrutura familiar, entre elas o Genograma que e um modelo de representacao familiar que aborda informacoes sobre a historia de vida do individuo e suas relacoes internas familiares cuja interpretacao pode contribuir para ampliar o vinculo entre o profissional de saude e a familia, tornando-se uma pratica integradora nas Estrategias de Saude da Familia (ESF). Para o fisioterapeuta, o Genograma pode contribuir para melhor compreensao do ambiente onde o individuo esta inserido e possibilitar uma abordagem domiciliar mais qualificada, permitindo uma maior interacao com outros profissionais de saude, ampliando os cuidados pensando no individuo como um todo. Objetivo: Identificar e analisar a representacao estrutural da familia a partir da construcao do Genograma de pessoas atendidas por servico de Fisioterapia em uma ESF. Metodologia: Estudo de natureza transversal descritiva realizado com quatro familias com membro familiar com Acidente Vascular Encefalico (AVE) atendido por servico de Fisioterapia de uma ESF de Presidente Prudente-SP. Na entrevista foi elaborado um questionario semiestruturado baseado no modelo Calgary de Avaliacao da Familia, cujas questoes exploravam informacoes familiares de cinco geracoes (uma ascendente, uma colateral e tres descendentes) com dados sobre nome, idade, doencas associadas, data e causa da morte e de quem residia no domicilio. A partir dos dados obtidos, foi realizada a construcao grafica do Genograma utilizando-se o Software Genopro 2018. Resultado: O Genograma identificou que a) a composicao familiar atual de tres familias era de tres geracoes e de uma quatro geracoes, com os ascendentes ja tendo ido a obito; b) a dinâmica familiar indicou que essas pessoas residiam com somente um membro familiar exceto em uma familia em que residiam membros de duas geracoes, sendo que em todos os casos havia apenas um cuidador (filho, conjuge ou irmao); c) houve predominio de doencas cronicas entre os membros de quatro geracoes, como Diabetes, Hipertensao Arterial Sistemica, AVE e Câncer. Conclusao: A elaboracao do Genograma contribuiu para tornar possivel a identificacao de doencas na familia dos individuos de carater genetico ou multifatorial, permitindo visualizar um padrao familiar de ocorrencia de doencas cronicas evitaveis indicando a importância de acoes de carater preventivo a serem tomadas pela equipe de saude para os familiares que ainda nao apresentam essas doencas. Alem disso, foi possivel observar que, embora a estrutura familiar seja extensa e complexa (composta por varias geracoes) as relacoes se mostraram restritas a um unico individuo, que desempenhava o papel de cuidador indicando relacoes familiares enfraquecidas, que pode prejudicar a integralidade do cuidado que na atencao domiciliar se baseia na cooperacao entre a equipe de saude, familiares, cuidador e pessoa cuidada para a elaboracao de acoes de saude mais eficientes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».