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Desafios para o cuidado da insuficiência cardíaca: pesquisa exploratória com enfermeiras em Ontario Challenges for the heart failure care: exploratory research with nurses in Ontario

2016· article· pt· W2530046266 on OpenAlexafffundabout
Dayse Mary da Silva Correia, Evandro Tinoco Mesquita, Mina Singh, Maria E. Puigbonet, Maria Luiza Garcia Rosa

Bibliographic record

VenueRevista de Pesquisa Cuidado é Fundamental Online · 2016
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicHeart Failure Treatment and Management
Canadian institutionsGeorgian CollegeYork University
FundersCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorYork University
KeywordsHumanitiesMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivos: observar a implementação de protocolos canadenses aos pacientes com insuficiência cardíaca, assim como identificar junto às enfermeiras, aspectos de educação em saúde. Método: pesquisa exploratória no período de agosto a dezembro de 2013, onde a coleta de dados deu-se por observação durante a Shadow Experience, e por entrevista de enfermeiras canadenses. Para análise dos dados, utilizou-se a estatística descritiva. Resultados: 28 pacientes foram observados na estratégia Shadow Experience em diferentes níveis de atendimento, e 13 enfermeiras entrevistadas. Em Educação em Saúde, o contato interpessoal foi a estratégia mais utilizada (69,23%), o tratamento foi a ação prioritária (76,92%), seguida da prevenção (30,77%). Há desafios com relação aos hábitos de vida prejudiciais, e para o autocuidado considerado pouco eficaz(38,46%). Conclusão: A interação interpessoal, a qual envolveu profissionais e indivíduos canadenses em diferentes níveis de atendimento, contribuiu para identificar em sua implementação, ações básicas e desafios para insuficiência cardíaca.Descritores: enfermagem; insuficiência cardíaca; atenção primária; intercâmbio educacional internacional.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.846
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.136
GPT teacher head0.355
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2016
Admission routes3
Has abstractyes

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