Aplicação do Modelo Calgary de Avaliação Familiar no contexto hospitalar e na atenção primária à saúde. Revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: caracterizar las publicaciones sobre la aplicación del Modelo Calgary de Evaluación Familiar, en el contexto hospitalario y en la atención primaria a la salud, divulgadas en periódicos en línea del área de salud. Material y método: revisión integradora de la literatura. La compilación del material se realizó mediante la búsqueda en el portal Capes, Pubmed, Medline, Lilacs, BDENF, en la CidSaúde e Ibecs. Se adoptaron los siguientes criterios de inclusión: artículos en línea, disponibles en su totalidad, publicados en los idiomas portugués, inglés y español, entre enero de 2008 y diciembre del 2013. La muestra estuvo compuesta por 25 trabajos. Resultados: en los años 2008, 2010 y 2013 se evidenciaron un número mayor de producciones, predominaron artículos originales, 64,0 % de los estudios se realizaron en la atención primaria a la salud. En cuanto a la autoría de los estudios, la investigación mostró que hubo la participación del enfermero en 88,0 % de las publicaciones. Conclusiones: fue posible evidenciar que la aplicación del MCAF, tanto en el contexto hospitalario como en la atención primaria a la salud, posibilita un abordaje más profundizado sobre la estructura, el desarrollo y el funcionamiento familiar, lo que se configura como una herramienta efectiva para identificar diagnósticos familiares.
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 | 0.045 | 0.105 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".