Necessidades dos cuidadores familiares na atenção domiciliar a idosos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: identificar as necessidades sentidas e normativas dos cuidadores familiares principais no apoio instrumental a idosos registrados em um Programa de Atenção Domiciliar em uma Unidade Básica de Saúde no Sul do Brasil. Métodos: usando a Taxonomia de Necessidades de Bradshaw para explorar as necessidades sentidas (necessidades declaradas) e normativas (definidas por profissionais), desenvolveu-se um estudo exploratório misto em três etapas: Etapa descritiva quantitativa, envolvendo 39 idosos e seus cuidadores, com a ajuda de um folha de dados baseada no prontuário do paciente; Etapa exploratória qualitativa, baseada em entrevistas com 21 cuidadores, analisadas mediante a análise de conteúdo; Observação sistemática, aplicando um roteiro de observação a 16 cuidadores, com análise estatística descritiva. Resultados: as necessidades sentidas estavam relacionadas a informações sobre atividades de apoio instrumental e aspectos subjetivos do cuidado. Os cuidadores apresentaram maior número de necessidades normativas associadas ao cuidado com as medicações. Conclusão: compreender as necessidades dos cuidadores permite aos enfermeiros planejar intervenções baseadas em suas particularidades.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| 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".