Avaliação de famílias no contexto hospitalar: uma aproximação entre o modelo Calgary e a taxonomia da NANDA
Bibliographic record
Abstract
Esta pesquisa objetivou analisar os diagnósticos de enfermagem da North American Nursing Diagnosis Association (2006) identificados em famílias em situação de acompanhamento de pessoas hospitalizadas para tratamento de doenças crônicas não transmissíveis, mediante abordagem baseada no Modelo Calgary de Avaliação. Trata-se de estudo descritivo, de abordagem quanti-qualitativa, realizado na clínica médica de um hospital escola da região centro-oeste, de janeiro a junho de 2006. Foram realizadas entrevistas gravadas com 12 famílias. Os dados passaram por um processo de categorização, identificação de lacunas e divergências, agrupamento de padrões, inferência diagnóstica e determinação das relações, a partir do qual estabeleceram-se os diagnósticos. Entre as 12 categorias diagnósticas identificadas, as mais freqüentes foram: tensão devido ao papel de cuidador (100%), comunicação verbal da família prejudicada (75%), manutenção do lar prejudicada (66%), processos familiares interrompidos (66%), interação social prejudicada (25%). Este perfil identifica áreas prioritárias de cuidado integral de enfermagem para famílias em situação de hospitalar.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".