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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».