Advocacia do paciente na valorização do ser social e da família em tempos de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo compreender as estratégias utilizadas pelos enfermeiros intensivistas diante das situações que demandaram a advocacia do paciente, envolvendo a valorização do ser social e familiar no cenário da pandemia de COVID-19. Método estudo qualitativo, descritivo e exploratório, realizado nas cinco regiões do Brasil. Participaram do estudo 25 enfermeiros intensivistas. Os dados foram coletados por meio de uma entrevista semiestruturada e, posteriormente, submetidos à análise textual discursiva. Resultados os enfermeiros advogaram perante a equipe de saúde e pela presença da família dentro da Unidade de Terapia Intensiva. Com a pandemia de COVID-19, foram estabelecidas novas estratégias para advogar, promovendo a aproximação, de forma virtual, entre enfermeiros, pacientes e familiares, bem como a permanência dos familiares no ambiente de terapia intensiva, quando necessário, para que os enfermeiros conhecessem melhor o paciente e integrassem a família ao cuidado. Considerações finais e implicações para a prática as estratégias utilizadas para agir em prol do paciente se deram por meio da aproximação entre enfermeiros e familiares; por meio da instrução de familiares para que advoguem pelo paciente; e pela defesa da presença familiar dentro da Unidade de Terapia Intensiva.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".