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Compétences de l’infirmière en ce qui concerne le service mobile de soins d’urgence – SAMU

2019· article· fr· W3006201714 on OpenAlexaff
Adilson dos Reis, Leidiane da Silva Evaristo, Clarisse Cristina Ferreira Silva Sousa, Mônica França de Castro, Rosimeire Barbosa Fonseca Guastaldi

Bibliographic record

VenueRevista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicMaternal and Neonatal Healthcare
Canadian institutionsCanadian Nurses Association
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Au Brésil, les réseaux de soins d’urgence et d’urgence sont soutenus et réglementés par le système de santé unifié, le professionnel des soins infirmiers est essentiel pour les pratiques de soins effectuées par les services mobiles de soins d’urgence (SAMU ), non seulement en ce qui concerne l’orientation et le soutien médical, il est noté que les soins infirmiers ont un grand nombre de fonctions liées à ses soins dans le SAMU. Objectifs : Identifier le travail des infirmières par rapport au Service mobile de soins d’urgence. Méthode : Une revue systématique de la littérature a été menée, avec l’analyse des principales revues infirmières dans les bases de données en ligne de la Bibliothèque électronique scientifique (SciELO), la littérature latino-américaine et caribéenne en sciences de la santé (Lillacs) et le Système en ligne de recherche et d’analyse de la littérature médicale (Pubmed/MEDLINE). Au total, 47 articles ont été recueillis sur le thème de l’étude. Résultats : Il a été démontré qu’il existe une quantité considérable d’articles relatifs aux compétences de l’infirmière vis-à-vis du SAMU et à la pertinence de la profession pour le bon fonctionnement du SAMU. Conclusion : Il est conclu que, grâce au développement scientifique et technique de la profession, à la réalisation de cours de premier cycle et de deuxième cycle, les attributions en soins infirmiers par rapport au SAMU sont considérées comme importantes, mais que d’autres recherches sont encore nécessaires par étudiants de cette catégorie. Mots-clés : Soins infirmiers, Service mobile de soins d’urgence, affectations de soins infirmiers.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.826
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.008

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 head0.034
GPT teacher head0.384
Teacher spread0.350 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations0
Published2019
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