La efectividad de la sistematización de enfermería en la percepción de enfermeros
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do estudo foi identificar a eficácia da sistematização da assistência de enfermagem na prevenção, promoção, recuperação e reabilitação da saúde do paciente, na percepção do enfermeiro. O estudo é qualitativo, descritivo e exploratório com base na Teoria das Representações Sociais, seguindo as diretrizes do Discurso do Sujeito Coletivo. A amostra foi composta por 100 enfermeiros de dois hospitais do estado de São Paulo, que responderam a um questionário elaborado pelos pesquisadores, com cinco questões para caracterização sociodemográfica dos participantes e uma referente ao objetivo principal, como questão norteadora.. Os enfermeiros que consideraram a sistematização eficaz expressaram ideias centrais categorizadas em: “Processo”; “Documento”; “Holístico”; “Sim, segundo plano” e “Sim, falta comprometimento”. Os que não consideraram a sistematização eficaz expressaram ideias centrais como “Não, falta colaborador”; “Não é eficaz”; “Não, falta conhecimento”; “Não, é burocrática”; “Não tem valor”; “Não, falta comprometimento”; “Não, segundo plano” e “Cultural”. Observou-se variação na opinião dos enfermeiros assistenciais, desde aqueles que consideram a sistematização efetiva como os que a reconhecem como ineficaz. Mas mesmo os que a consideram eficaz destacam aspectos necessários para sua melhoria, como recursos administrativos e humanos.
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 | 0.014 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".