ASSISTÊNCIA DE ENFERMAGEM A UMA PACIENTE COM TRANSTORNO DEPRESSIVO RECORRENTE, BASEADA NA AVALIAÇÃO FAMILIAR: ESTUDO DE CASO À LUZ DO MODELO CALGARY
Bibliographic record
Abstract
A Depressao e um dos transtornos afetivos mais conhecidos pela sociedade e requer um bom acompanhamento profissional. O presente estudo teve com objetivo realizar a sistematizacao da assistencia de enfermagem a uma paciente com diagnostico de Transtorno Depressivo Recorrente, tendo como base a avaliacao da estrutura, desenvolvimento e funcionamento da familia, a partir do Modelo Calgary de Avaliacao da Familia. Trata-se de uma pesquisa exploratoria, caracterizada como estudo de caso, no qual se adotou como estrategia metodologica a abordagem qualitativa. O estudo foi realizado durante os meses de agosto e setembro de 2013 no Centro de Saude da Familia – CSF Estacao, inserida na Estrategia de Saude da Familia, no municipio de Sobral, Ceara. A escolha do sujeito ocorreu atraves de discussoes entre a equipe pesquisadora e os profissionais de saude do CSF supracitado. A partir dos resultados, ficou evidente que cabe ao enfermeiro promover transformacoes no seu modelo assistencial, utilizando-se da visita domiciliar e da criacao de vinculo no âmbito familiar do doente mental como ferramentas significativas para uma assistencia de qualidade, visando a reabilitacao do paciente, sua socializacao e melhora da autoestima, na perspectiva da promocao da saude.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".