Autocuidado de feridas crônicas no ambiente domiciliar: uma análise na perspectiva de Dorothea Orem
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar o autocuidado de pessoas com feridas crônicas no domicílio. Método: Estudo qualitativo, descritivo exploratório. Participaram 20 pacientes de um ambulatório de Santa Catarina. A coleta de dados ocorreu de setembro a outubro de 2016, por meio de entrevistas. A análise de conteúdo identificou três categorias que foram discutidas à luz do referencial de Orem: Demanda terapêutica do autocuidado, Competências dos indivíduos para o autocuidado e Competências da enfermagem para o gerenciamento do autocuidado. Resultados: Identificou-se como demanda terapêutica alterada de autocuidado o aumento da necessidade de repouso, devido à dor. Quanto ao desenvolvimento: restrição de atividades diárias de vida, por limitação no deslocamento. Quanto aos desvios de saúde: déficits de competência (automedicação, desconhecimento sobre curativos e complicações). O autocuidado foi influenciado por fatores internos (desconhecimento, dúvidas) e externos (assistência médica, valorização dos procedimentos curativos e provisão de material). A competência da Enfermagem foi acionada na identificação da ferida, realização de curativos e orientações. Considerações finais: Este contexto apresenta potencialidades para a promoção do autocuidado, seja pela implementação de protocolo instituído para o tratamento de feridas, ou para capacitação dos profissionais voltada para um atendimento mais resolutivo e que englobe os aspectos da prevenção, promoção e reabilitação em saúde.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".