Conceptual framework for research and clinical practice concerning cardiovascular health-related behaviors
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: apresentar a estrutura conceitual baseada no modelo PRECEDE, para guiar a pesquisa e a prática clínica do enfermeiro, na abordagem do paciente cardiopata ao longo de seu seguimento clínico. MÉTODO: as bases conceituais, assim como os desenhos metodológicos de pesquisa, implicados na estrutura conceitual, são abordados. A seguir, a contextualização da estrutura proposta é ilustrada no seguimento clínico de pacientes hipertensos, com incorporação das etapas de planejamento de intervenções, segundo o protocolo intervention mapping. RESULTADOS: constata-se que a utilização dessa estrutura conceitual permitiu guiar, de modo coerente e racional, as etapas diagnósticas relacionadas ao consumo excessivo de sal entre os hipertensos, bem como norteou o desenvolvimento e avaliação de intervenções específicas para mudança desse comportamento alimentar. CONCLUSÃO: a utilização da estrutura conceitual proposta permite compreensão mais ampla dos comportamentos em saúde, implicados no desenvolvimento e progressão dos fatores de risco cardiovascular, assim como revela-se um caminho interessante para a proposição de intervenções de enfermagem, com maior chance de sucesso. O emprego dessa estrutura, de modo ampliado, pode constituir um meio factível para melhorar a saúde cardiovascular dos pacientes atendidos pelo Sistema Único de Saúde.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.091 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.006 | 0.009 |
| Research integrity | 0.008 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".