Diagnósticos e intervenções de enfermagem em idosos frágeis segundo o modelo conceitual de henderson
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Identificar os principais Diagnósticos de Enfermagem (DE) em idosos frágeis, propondo intervenções segundo o modelo conceitual de Henderson. Método: Trata-se de um estudo transversal, descritivo com abordagem quantitativa e qualitativa, realizado com 25 idosos de uma Instituição de Longa Permanência. Foram aplicados um questionário sociodemográfico e econômico, o Mini Exame do Estado Mental e a escala de fragilidade de Edmonton. Para elaboração dos enunciados de diagnósticos e intervenções de enfermagem, empregou-se a CIPE®, versão 2017. Os dados foram processados no SPSS, versão 20 e analisados através da estatística descritiva. Resultados: Os DE mais frequentes foram: Marcha prejudicada (94,4%), Risco de queda (94,4%), Memória prejudicada (94,4%), Falta de apetite (66,7%) e Humor deprimido (50%). Conclusão: A execução do estudo evidenciou que 72% dos participantes apresentaram fragilidade, onde foi possível identificar 8 DE dentre os idosos frágeis, possibilitando a formulação de intervenções frente í s necessidades de cuidados.
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 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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».