Competências dos médicos no atendimento a idosos em situação de violência: revisão de escopo
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Objetivo descrever, por meio das evidências da literatura, as competências dos médicos de serviços hospitalares diante de situações de violência contra a pessoa idosa (VCPI). Método revisão de escopo com busca em bases de dados/plataformas/buscadores e literatura cinzenta abrangendo Medline; BVS; Embase; CINAHL; Web of Science; BDTD, OpenGrey, OpenThesis, RCAAP, Portal de Teses e Dissertações da CAPES, DART-Europe E-theses Portal e Theses Canada Portal (catálogos Aurora e Voilà). Os descritores e palavras-chave utilizados, combinados com os operadores booleanos OR, AND e NOT, foram: “Physicians”, “Médicos”, “Atitude”, “Attitude”, “Conhecimento”, “Knowledge”, “Behavior”, “Atendimento Médico”, “Cuidados Médicos”, “Medical Care”, “Serviços Hospitalares”, “Hospital Services”, “Hospital”, “Hospitalists”, “Médicos Hospitalares”, “Maus-Tratos ao Idoso”, “Elder Abuse”, “Physical Abuse”, “Elder Neglect”, “Aged Abuse”, “Elder Mistreatment”. Resultados seis trabalhos foram selecionados. Evidenciou-se falta de conhecimento sobre o tema e a abordagem, e de treinamento específico. Quanto às habilidades, os achados que mais levaram os médicos a suspeitarem de abuso foram achados físicos ligados à aparência, higiene e lesões - problemas de comunicação e relacionamento foram pouco apontados. Na atitude houve pesquisa de abusos em apenas 44% das suspeitas e percentuais baixos ou nulos de denúncia de casos. Apenas um estudo explorou a atitude frente às negligências, onde 24,8% relataram aos serviços sociais e 21,3% informaram à polícia. Conclusão a maioria dos casos de VCPI continua não percebida e, consequentemente, não reportada ou manejada. Há múltiplos problemas quanto às competências dos médicos hospitalares ao abordarem tais situações, cenário que expõe a demanda por medidas de sensibilização, capacitação e incentivo ao adequado enfrentamento da VCPI.
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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 | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».