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Diagnósticos de enfermagem para idosos frágeis institucionalizados

2019· article· pt· W2997038291 sur OpenAlexaboutno aff
Bruna Karen Cavalcante Fernandes, Abna Gomes Soares, Brena Valdivino Melo, Willan Nogueira Lima, Cíntia Lira Borges, Valderina Moura Lopes, Renata Kelly Lopes de Alcântara, Maria Célia de Freitas

Notice bibliographique

RevueRevista de Enfermagem UFPE on line · 2019
Typearticle
Languept
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,007

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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