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Avaliação da incidência de potenciais eventos adversos em Unidade de Terapia Intensiva de hospital geral: relevância para a Sistematização da Assistência de Enfermagem

2020· dissertation· pt· W3036091321 on OpenAlexaboutno aff
Andréia Boldrini Gabriel

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldNursing
TopicNursing Diagnosis and Documentation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

construção deste trabalho, assim como toda paciência e carinho por mim.À Profa.Dra.Carmen Juliani e à Profa.Dra.Marilia Pilotto, pelas contribuições no exame de qualificação.À Sra.Miyeko Hayashida, pelas contribuições na análise dos dados e por toda disponibilidade.Ao meu companheiro Alex, por todo carinho, compreensão e apoio na conclusão desta etapa da minha vida.Aos queridos e novos amigos que pude encontrar nesta jornada.À doutoranda Ariane Zanetti, por toda paciência, disponibilidade e conhecimentos valiosos que compartilhou comigo, e ao Prof. Dr. André Moura, pelas riquíssimas e indispensáveis contribuições em todas as etapas deste trabalho.A todos meus verdadeiros amigos, pelo apoio, torcida e compreensão em meus momentos de ausência.À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e ao Conselho Federal de Enfermagem (COFEN), que foram idealizadores e financiadores do edital no qual foi iniciado este trabalho, pelo apoio e incentivo frente ao tema sistematização da assistência de enfermagem.À Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (EERP-USP), pela magnífica oportunidade de me deixar fazer parte desta instituição.RESUMO GABRIEL, A. B. Avaliação da incidência de potenciais eventos adversos em unidade de terapia intensiva de hospital geral: relevância para a Sistematização da Assistência de Enfermagem.2019.98f.Dissertação (Mestrado).Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2019.Eventos adversos (EA) são definidos como lesões ou danos não intencionais que resultam em incapacidade ou disfunção, temporária ou permanente, e/ou prolongamento do tempo de permanência hospitalar ou morte em decorrência do cuidado em saúde prestado, não havendo vínculo com o processo de doença subjacente do paciente.Quando ocorre um erro de fato, porém, que foi interceptado antes de atingir o doente, o que se tem é um incidente com potencial de dano, ou seja, potencial evento adverso (pEA).Em ambientes de terapia intensiva, esses eventos têm maior proporção, pois, nesse setor, se encontram pacientes hemodinamicamente instáveis e graves, submetidos, devido a estas condições, a diversas intervenções.A Sistematização da Assistência de Enfermagem (SAE), enquanto ferramenta gerencial do enfermeiro, é um instrumento metodológico que pode promover as práticas seguras e minimizar as chances de os indivíduos serem acometidos por um EA.Contudo, este estudo abordou uma importante lacuna existente na investigação alusiva à segurança do paciente: a escassez de conhecimento epidemiológico sobre os pEA e a relação destes com a SAE.Objetivo geral: Avaliar a incidência de pEA em UTI de hospital geral.Aspectos teórico-metodológicos: estudo epidemiológico, com delineamento transversal, cujos dados foram coletados por revisão retrospectiva de prontuários de pacientes adultos internados na UTI de um hospital geral do interior do Estado de São Paulo, no ano de 2015.Para a investigação a respeito da incidência de pEA, foi utilizada a versão informatizada do formulário de rastreamento (critérios de rastreamento) de pEA desenvolvido pelo Canadian Adverse Events Study (CAES).E, para a investigação da SAE, utilizou-se questionário elaborado pela pesquisadora.Empregou-se a análise estatística descritiva por meio do software estatístico Statistical Package for Social Sciences (SPSS)®, versão 25.0.Foram realizadas análises descritivas de frequência simples, para as variáveis nominais ou categóricas, e de tendência central (média) e dispersão (desvio-padrão, valores mínimo e máximo) para as variáveis contínuas.Para comparar a relação dos diagnósticos de Enfermagem com a ocorrência de pEA, foi realizado o teste exato de Fisher.O nível de significância adotado foi α=0,05.O trabalho foi aprovado pelo Comitê de Ética em ABSTRACT GABRIEL, A. B. Assessment of the incidence of potential adverse events in a general hospital intensive care unit: relevance to Nursing Care Systematization.2019.98f.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.036

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.030
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.330
Teacher spread0.298 · 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 designObservational
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

Citations9
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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