Processo de Enfermagem: instrumento da Sistematização da Assistência de enfermagem na percepção dos enfermeiros Nursing process: systematization of the nursing care instrument in the perception of nurses
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: com objetivo de identificar a percepção dos enfermeiros acerca da contribuição do Processo de Enfermagem para a Sistematização da Assistência de Enfermagem realizado em Hospital de Ensino do Sul do Brasil. Método: estudo qualitativo com caráter descritivo e exploratório. Os participantes da pesquisa foram 38 enfermeiros. A análise qualitativa foi de conteúdo e com os recursos do software Atlas Ti®. Resultados: após a análise foram encontradas as seguintes categorias temáticas: aspectos operacionais do Processo de Enfermagem; o Processo de Enfermagem e sua aplicação prática; facilidades e dificuldades na implementação do Processo de Enfermagem. Conclusão: a utilização de um modelo assistencial para guiar a prática de enfermagem há mais de três décadas, tem repercutido de maneira positiva na qualidade da assistência prestada, bem como na satisfação dos enfermeiros ao perceberem seu trabalho reconhecido. O Processo de Enfermagem melhora a sistematização da assistência de enfermagem, com a filosofia da Instituição e do Serviço de Enfermagem alinhadas a uma política de educação permanente.
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 | 0.013 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".