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Enregistrement W4389317181 · doi:10.1590/2177-9465-ean-2022-0373pt

Advocacia do paciente na valorização do ser social e da família em tempos de COVID-19

2023· article· pt· W4389317181 sur OpenAlexaff
Mayara Souza Manoel, Fábio Silva da Rosa, Elizabeth Peter, Carolina da Silva Caram, Kely Regina da Luz, Mara Ambrosina de Oliveira Vargas

Notice bibliographique

RevueEscola Anna Nery · 2023
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Objetivo compreender as estratégias utilizadas pelos enfermeiros intensivistas diante das situações que demandaram a advocacia do paciente, envolvendo a valorização do ser social e familiar no cenário da pandemia de COVID-19. Método estudo qualitativo, descritivo e exploratório, realizado nas cinco regiões do Brasil. Participaram do estudo 25 enfermeiros intensivistas. Os dados foram coletados por meio de uma entrevista semiestruturada e, posteriormente, submetidos à análise textual discursiva. Resultados os enfermeiros advogaram perante a equipe de saúde e pela presença da família dentro da Unidade de Terapia Intensiva. Com a pandemia de COVID-19, foram estabelecidas novas estratégias para advogar, promovendo a aproximação, de forma virtual, entre enfermeiros, pacientes e familiares, bem como a permanência dos familiares no ambiente de terapia intensiva, quando necessário, para que os enfermeiros conhecessem melhor o paciente e integrassem a família ao cuidado. Considerações finais e implicações para a prática as estratégias utilizadas para agir em prol do paciente se deram por meio da aproximação entre enfermeiros e familiares; por meio da instrução de familiares para que advoguem pelo paciente; e pela defesa da presença familiar dentro da Unidade de Terapia Intensiva.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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