Diagnósticos de enfermagem para idosos frágeis institucionalizados
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivo: elaborar diagnósticos de Enfermagem para idosos frágeis institucionalizados. Método: trata-se de um estudo quantitativo, descritivo, transversal, com 53 idosos em uma Instituição de Longa Permanência para Idosos. Utilizaram-se a escala de fragilidade de Edmonton e um instrumento de coleta de dados baseado em Henderson. Fundamentaram-se os diagnósticos na CIPE®, versão 2015. Analisaram-se os dados nos softwares SPSS e Stata apresentando-os em tabela. Resultados: elaboraram-se 178 diagnósticos de Enfermagem dos quais prevaleceram 15 em mais de 20% da amostra. Destacaram-se “Risco de Queda” (84,9%), “Visão prejudicada” (49,1%), “Marcha prejudicada” (37,7%), “Insônia” (28,3 %), “Sono prejudicado” (26,4%), “Humor deprimido” (24,5%) e “Pele seca” (24,5%). Obteve-se significância estatística entre “Risco de queda” (p = 0,008) e “Pele seca” (p= 0,021) e o nível de fragilidade. Houve, ainda, significância entre o número de diagnósticos e o nível de fragilidade (p<0,001) de modo que, quanto maior o nível de fragilidade, mais diagnósticos. Conclusão: elaborou-se 178 diagnósticos de Enfermagem, dos quais prevaleceram 15, sendo o “Risco de queda” o mais prevalente. Contribuir-se á com esse estudo para divulgar a linguagem diagnóstica CIPE® e sensibilizar os enfermeiros acerca da importância de seu uso. Descritores: Enfermagem; Terminologia; Diagnóstico de Enfermagem; Idoso; Instituição de longa permanência para idosos; Fragilidade.ABSTRACT Objective: to elaborate nursing diagnoses for institutionalized frail elderly. Method: this is a quantitative, descriptive, cross-sectional study with 53 elderly people in a Long-Term Care Institution for the Elderly. The Edmonton Frailty Scale and a Henderson-based data collection instrument were used. The diagnoses were based on CIPE®, version 2015. Data was analyzed in the SPSS and Stata software and presented in a table. Results: 178 Nursing diagnoses were elaborated, of which 15 were prevalent in more than 20% of the sample. "Impaired vision" (49.9%), "impaired vision" (37.7%), "insomnia" (28.3%), "impaired sleep" "(26.4%)," depressed mood "(24.5%) and" dry skin "(24.5%). Statistical significance was obtained between "Risk for falls" (p = 0.008) and "Dry skin" (p = 0.021) and the level of frailty. There was also a significant difference between the number of diagnoses and the level of frailty (p <0.001), so that the higher the level of frailty, the more diagnoses. Conclusion: 178 Nursing diagnoses were elaborated, of which 15 prevailed, being the "Risk for fallsing" the most prevalent. It will contribute to this study to disseminate the diagnostic language ICNP® and to make nurses aware of the importance of its use. Descriptors: Nursing; Terminology; Nursing diagnosis; Old man; Long-term institution for the elderly; Frailty.RESUMEN Objetivo: elaborar diagnósticos de enfermería para ancianos frágiles institucionalizados. Método: se trata de un estudio cuantitativo, descriptivo, transversal, realizado con 53 ancianos en una Institución de Larga Permanencia para ancianos. Se utilizaron la escala de fragilidad de Edmonton y un instrumento de recolección de datos basado en Henderson. Se fundamentaron los diagnósticos en la CIPE®, versión 2015. Se analizaron los datos en el software SPSS y Stata presentándolos en tabla. Resultados: se elaboraron 178 diagnósticos de Enfermería de los cuales prevalecieron 15 en más del 20% de la muestra. Se destacaron “Riesgo de Caída” (84,9%), “Visión perjudicada” (49,1%), “Marcha perjudicada” (37,7%), “Insomnio” (28,3%), “Sueño perjudicado” (26,4%), "Humor deprimido" (24,5%) y "Piel seca" (24,5%). Se obtuvo significancia estadística entre "Riesgo de caída" (p = 0,008) y "Piel seca" (p = 0,021) y el nivel de fragilidad. Se observó una correlación entre el número de diagnósticos y el nivel de fragilidad (p <0,001), de modo que, cuanto mayor sea el nivel de fragilidad, más diagnósticos. Conclusión: se elaboraron 178 diagnósticos de Enfermería, de los cuales prevalecieron 15, siendo el "Riesgo de caída" el más prevalente. Se contribuirá con este estudio para divulgar el lenguaje diagnóstico CIPE® y sensibilizar a los enfermeros acerca de la importancia de su uso. Descriptores: Enfermería; Terminología; Diagnóstico de Enfermería; Anciano; Hogares para Ancianos; Fragilidad.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».