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ESTRATÉGIAS DE AÇÃO E INTERAÇÃO PARA O CUIDADO À CRIANÇA HOSPITALIZADA COM DOR ONCOLÓGICA CRÔNICA

2018· article· pt· W2901880497 on OpenAlexaff
Thiago Privado da Silva, Joséte Luzia Leite, Jennifer Stinson, Chitra Lalloo, Ítalo Rodolfo Silva, Lindsay Jibb

Bibliographic record

VenueTexto & Contexto - Enfermagem · 2018
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicPalliative and Oncologic Care
Canadian institutionsUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologySociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

RESUMO Objetivo: discutir, a partir do referencial da complexidade, as estratégias de ação e interação adotadas pelos profissionais de saúde para o cuidado à criança hospitalizada com dor oncológica crônica. Método: pesquisa de abordagem qualitativa, realizada com base no referencial metodológico da Teoria Fundamentada nos Dados e no referencial teórico do Pensamento Complexo, na perspectiva de Edgar Morin. A entrevista semiestruturada e a observação não participante foram utilizadas para a coleta de dados. Participaram da pesquisa 21 profissionais de saúde, os quais foram organizados em três grupos amostrais: enfermeiros; técnicos de enfermagem; e profissionais da equipe multiprofissional de saúde. Os resultados da pesquisa foram validados por cinco examinadores, dos quais três apresentam expertise no método de pesquisa. Resultados: a categoria “Lidando com a complexidade do contexto gerencial de cuidado à criança com dor oncológica crônica”, por meio de suas subcategorias, revelou que os profissionais de saúde utilizam o lúdico, o diálogo, a empatia, a relação afetiva e o trabalho em equipe como estratégias de interação para cuidar da criança e do familiar. Ademais, os resultados apresentam a busca da espiritualidade e do equilíbrio emocional como estratégias de ação necessárias para lidar com o sofrimento infantil e familiar. Conclusão: os resultados revelam a necessidade de os profissionais de saúde estabelecerem estratégias de ação que melhorem a sua interação com a criança e com o familiar, posto que uma efetiva interação facilita o processo de avaliação e manejo da dor, bem como viabiliza a continuidade e a qualidade do cuidado prestado.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.034
metaresearch head score (Gemma)0.092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.179

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0340.092
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.482
GPT teacher head0.513
Teacher spread0.030 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations12
Published2018
Admission routes1
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