Estresse entre profissionais de enfermagem em unidade de terapia intensiva
Bibliographic record
Abstract
A dor é comum entre os pacientes oncológicos, principalmente aqueles que são expostos a procedimentos invasivos, não é simples para o profissional a avaliação da experiência dolorosa, pois envolve fatores multidimensionais. O objetivo foi apresentar as principais escalas de mensuração da dor, enfatizando a melhor forma de atender o paciente oncológico e a construção de uma cartilha com as principais escalas para consulta dos profissionais da saúde. Trata-se de um estudo descritivo baseado na revisão tradicional da literatura, O levantamento de literatura ocorreu por meio de estudos indexados nas bases de dados LILACS, SCIELO e BDENF. As principais escalas apresentadas são: Escala Visual Numérica, Escala Visual Analógica, Escala de Descritores Verbais, Escala de Faces, Pain Assessment in Advanced Dementina, Questionário de Dor McGill. As escalas dão subsídios para que os profissionais identifiquem as alterações presentes nos pacientes usando assim a intervenção adequada. É preciso empenho do enfermeiro em aplicar a escala adequada, de forma individualizada. A cartilha incentiva a equipe de enfermagem quanto à importância da utilização das escalas de dor de acordo com a necessidade do paciente, garantindo um tratamento humanizado e a melhor terapia.
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 | 0.015 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".