MAPEAMENTO CRUZADO DOS DIAGNÓSTICOS DE ENFERMAGEM EM TERAPIA INTENSIVA CARDIOVASCULAR, NA PERSPECTIVA DE CALLISTA ROY
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Mapear os diagnósticos de enfermagem levantados pelos enfermeiros, com o uso da Taxonomia NANDA-I, para pacientes internados em um Centro de Terapia Intensiva Cardiovascular, na perspectiva da Teoria Adaptativa de Callista Roy. Métodos: Trata-se de uma pesquisa documental, exploratória, descritiva e de abordagem quantitativa, mediante análise retrospectiva dos registros de enfermagem em prontuários eletrônicos de pacientes com o uso do mapeamento cruzado. Resultados: Foram identificados 677 termos e expressões que se referiam a 28 diagnósticos de enfermagem diferentes da Taxonomia da NANDA-I e 09 necessidades do modo fisiológico da Teoria Adaptativa de Callista Roy. Conclusão: A utilização do modelo adaptativo de Callista Roy possibilitou a identificação das necessidades do modo fisiológico, a partir de 28 diagnósticos de enfermagem diferentes, dos pacientes internados no Centro de Terapia Intensiva Cardiovascular em pós-operatório de cirurgia cardiovascular. Esse estudo é útil como reflexão sobre quais necessidades, vulnerabilidades e suscetibilidades os pacientes apresentam após serem submetidos a procedimentos cardiovasculares, assim como, organizar a assistência de enfermagem visando à melhoria clínica do paciente e consequentemente a qualidade da assistência.ABSTRACTObjective: To map the nursing diagnoses raised by nurses, using the NANDA-I Taxonomy, for patients admitted to a Cardiovascular Intensive Care Center, from the perspective of Callista Roy’s Adaptive Theory. Methods: This is a documentary, exploratory, descriptive and quantitative approach, through a retrospective analysis of nursing records in electronic medical records of patients using cross-mapping. Results: 677 terms and expressions were identified that referred to 28 nursing diagnoses different from NANDA-I Taxonomy and 09 needs in the physiological mode of Callista Roy’s Adaptive Theory. Conclusion: The use of Callista Roy’s adaptive model made it possible to identify the needs in the physiological way, based on 28 different nursing diagnoses, of patients admitted to the Cardiovascular Intensive Care Center in the postoperative period of cardiovascular surgery. This study is useful as a reflection on what needs, vulnerabilities and susceptibilities patients have after undergoing cardiovascular procedures, as well as organizing nursing care aimed at the clinical improvement of the patient and, consequently, the quality of care.RESUMENObjetivo: Mapear los diagnósticos de enfermería planteados por enfermeras, utilizando la Taxonomía NANDA-I, para pacientes ingresados en un Centro de Cuidados Intensivos Cardiovasculares, desde la perspectiva de la Teoría Adaptativa de Callista Roy. Métodos: Se trata de un abordaje documental, exploratorio, descriptivo y cuantitativo, mediante un análisis retrospectivo de los registros de enfermería en los registros médicos electrónicos de los pacientes mediante mapeo cruzado. Resultados: Se identificaron 677 términos y expresiones que se referían a 28 diagnósticos de enfermería diferentes de la Taxonomía NANDA-I y 09 necesidades en la modalidad fisiológica de la Teoría Adaptativa de Callista Roy. Conclusión: El uso del modelo adaptativo de Callista Roy permitió identificar de forma fisiológica, a partir de 28 diagnósticos de enfermería diferentes, las necesidades de los pacientes ingresados en el Centro de Cuidados Intensivos Cardiovasculares en el postoperatorio de cirugía cardiovascular. Este estudio es útil como reflexión sobre qué necesidades, vulnerabilidades y susceptibilidades tienen los pacientes luego de ser sometidos a procedimientos cardiovasculares, así como para organizar cuidados de enfermería orientados a la mejora clínica del paciente y, en consecuencia, la calidad de la atención.
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 | 0.007 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".