APLICAÇÃO DO MODELO CALGARY DE AVALIAÇÃO FAMILIAR NO CONTEXTO DOMICILIAR PÓS ACIDENTE VASCULAR ENCEFÁLICO / APPLICATION OF THE CALGARY FAMILY ASSESMENT MODEL IN THE HOME CONTEXT AFTER ENCEPHALIC VASCULAR ACCIDENT*
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: aplicar o Modelo Calgary de Avaliação Familiar no contexto domiciliar em família que convive com pessoa acometida por Acidente Vascular Encefálico.Métodos: Trata-se de estudo de caso, qualitativo, que utilizou a Pesquisa Convergente Assistencial e ancorou-se no Modelo Calgary de Avaliação Familiar como referencial teórico. Realizado junto a uma família que vivenciava a recuperação domiciliar de um dos seus membros acometido por Acidente Vascular Encefálico. Realizaram-se 15 encontros com entrevistas, sendo o primeiro ainda durante a hospitalização. A coleta de dados foi realizada entre os meses de fevereiro a junho de 2014, conduzidas com o paciente e dois familiares, sendo gravadas em aparelho digital e posteriormente transcritas na íntegra. Para a análise dos dados, construiu-se genograma e ecomapa, bem como utilizou-se dados do diário de campo.Resultados: A construção do genograma e do ecomapa, estratégias do referencial, permitiu à compreensão das relações familiares, da interação entre os membros e as redes sociais de apoio à família. Considerações finais: O uso do modelo em conjunto com o referencial metodológico, possibilitou o auxílio à família para resolução dos desafios advindos no cotidiano de cuidado.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".