Experiência de uma residente multiprofissional em enfermagem de terapia intensiva em intercâmbio profissional
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Descrever a experiência de uma residente multiprofissional em Enfermagem de Terapia Intensiva no intercâmbio profissional em Lisboa, Portugal. Métodos: Relato de experiência sobre a vivência de uma enfermeira residente em terapia intensiva em intercâmbio profissional, por meio de um convênio entre o Programa de Residência Multiprofissional em Saúde da Universidade do Estado da Bahia e o Hospital Santa Maria em Lisboa, Portugal. Resultados: Foi possível observar a diferença na organização das unidades e setores, a divisão da categoria da Enfermagem, atribuição e processo de trabalho das enfermeiras, dimensionamento e escala de serviço, carga horária, realidade salarial, tempo de formação profissional, pesquisas científicas pelas enfermeiras assistenciais, o uso da tecnologia da informação protocolos e formulários. Conclusão: Possibilitou ampliar a reflexão crítica no que se refere a complexidade, desafios e importância do trabalho da enfermeira e como alguns aspectos se relacionam fortemente a fatores socioeconômicos, históricos e as políticas públicas do país.Palavras-chave: intercambio educacional internacional, enfermeiras e enfermeiros, internato e residência, internato não médico.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".