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Enregistrement W3127259747 · doi:10.25248/reas.e5210.2021

Diagnósticos de enfermagem mais utilizados em um hospital de urgência e emergência considerando a taxonomia da NANDA

2021· article· pt· W3127259747 sur OpenAlexaff
Cassia de Oliveira Pinto Rosa, Poliana Deyse Pereira Gouvêa, Tatiane Maestá, Angelica Inacio da Cruz Oliveira, Emanoela Maria Rodrigues de Sousa, Bianca Gabriela da Rocha Ernandes, Cassia Lopes De Sousa, Sara Dantas, Wuelison Lelis de Oliveira

Notice bibliographique

RevueRevista Eletrônica Acervo Saúde · 2021
Typearticle
Languept
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Identificar os diagnósticos de enfermagem frente as principais patologias observadas em um setor de urgência e emergência, entre os anos de 2017 a 2018, assim como, a importância da utilização da SAE como instrumento principal do enfermeiro ao paciente atendido no setor de Urgência e Emergência. Métodos: Trata-se de um estudo exploratório qualitativo, descritivo do tipo retrospectivo com investigação documental dos atendimentos realizados e após a elaboração de um quadro com os principais diagnósticos de enfermagem frente as patologias adquiridas. Resultados: Os dados foram fornecidos pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), disponibilizado no TABNET, selecionando as principais patologias que foram atendidas no setor de urgência e emergência, e definindo os principais diagnósticos de enfermagem utilizando-se a NANDA 2018-2020 como guia para a seleção de diagnósticos e intervenções. Conclusão: Obteve-se 51 diagnósticos de enfermagem no total, os de maior prevalência foram: Risco de integridade da pele prejudicada e risco de desequilíbrio eletrolítico correspondendo respectivamente a 5,88%, representando um total de 11,76%.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,290 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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