Lesão por pressão relacionada a dispositivos médicos: prevenção e fatores de risco associados
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A lesão por pressão é encontrada na pele ou tecido subjacente, geralmente sobre uma proeminência óssea, resultante da exposição à pressão ou forças de cisalhamento, possuindo fatores intrínsecos e extrínsecos: imobilidade, inconsciência, perda da continência urinária e fecal, deficiência nutricional, doenças crônico degenerativas, peso e relacionados a dispositivos médicos. Objetivo: Descrever a prevenção e fatores de risco para Lesão por pressão relacionadas à dispositivos médicos. Método: Revisão integrativa de literatura, entre 201 O a 2020 nas bases de dados LILACS, PubMed, Bdenf e site de busca Scielo. Resultados: Foram incluídos nove estudos, sendo: quatro (44,4%) publicações que descrevem os principais dispositivos relacionados a estas lesões. Conclusão: Foi descrito os fatores associados ao desenvolvimento de Lesões por Pressão Relacionadas a Dispositivos Médicos e como preveni-las, identificando quais os dispositivos de risco, e medidas de prevenção e tratamento, cuidados específicos e eficazes por meio dos profissionais de enfermagem na prevenção e tratamento.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".