Avaliação de família: rede de apoio social na atenção em saúde mental
Bibliographic record
Abstract
No modo de atenção psicossocial, a família vem assumindo lugar importante e fundamental no processo de recuperação do sujeito em sofrimento psíquico, assumindo o papel de protagonista e parceira na atenção em saúde mental. O Modelo Calgary de Avaliação de Família (MCAF), pode auxiliar na identificação de pensamentos, comportamentos e crenças das famílias, seus vínculos e suas relações, possibilitando aos profissionais de saúde explorar e conhecer redes de apoio social. Temos como objetivo identificar a rede de apoio social do usuário e da família em acompanhamento em um Centro de Atenção Psicossocial (CAPS). O estudo consiste em um subprojeto da pesquisa Avaliação dos Centros de Atenção Psicossocial da Região Sul do Brasil, (CAPSUL). A pesquisa foi realizada no Cais Mental, tendo como sujeitos a dupla usuário/familiar. Trata-se de uma pesquisa qualitativa descritiva, tipo estudo de caso, em que utilizamos o método Calgary de Avaliação de Família. A coleta de dados foi realizada através de construção de genograma e ecomapa. A análise de dados consistitui-se nas avaliações estrutural, funcional e de desenvolvimento. Identificamos como principais vínculos do usuário, seus relacionamentos com familiares do grupo interno e externo e o CAPS. Esses vínculos e as relações identificadas mostram as redes de apoio social, possibilitando uma análise do mapa mínimo das relações e as funções que estes desempenham em seu cotidiano. O conhecimento da rede social pode se constituir em uma das chaves centrais para identificar, promover hábitos de cuidado à saúde e agenciar apoios. O MCAF e as redes sociais de apoio aparecem como recurso terapêutico importante, na medida em que possibilitam um tratamento voltado à pessoa, sua cultura e sua vida.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".