Advanced Nursing Practices in the Care of People with Diabetes in Primary Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To analyze nursing care for people with diabetes mellitus from the perspective of Advanced Nursing Practices in Primary Health Care. Methods Cross-sectional and analytical study involving primary care nurses from four municipalities in a state in southern Brazil. An online instrument was used, based on national guidelines for diabetes care and the Modified Scale for Advanced Nursing Practices (EMDF/ANP), Brazilian version, using a score from 0 (I do not perform) to 4 (I always perform). The data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS). Results A total of 121 responses from primary care nurses were analyzed, with questions on 53 direct actions in the care of people with diabetes. Considering the average score, 4 items received a score between 0.0 and <1.0 (not performed), 6 items between 1.0 and <2.0 (incipient action), 19 items between 2.0 and <3.0 (action being developed), 23 items from 3.0 to 4.0 (established action). The items related to direct and comprehensive care had an average score of 2.78 (median 3). Nurses indicated the need for further training, especially in continuing education, and 91% agreed with the statement that Advanced Nursing Practices contribute to improving care for people with chronic conditions. Conclusion Nurses perform activities within the scope of Advanced Nursing Practices for people with diabetes, in their clinical aspects. It is essential to ensure their expanded scope of practice, organizational, social, and training strategies, also considering aspects of leadership, education, and research.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».