Abordagem medica humanizada para pacientes institucionalizados
Bibliographic record
Abstract
A abordagem médica humanizada para pacientes institucionalizados é uma prática que visa melhorar significativamente a qualidade de vida e o bem-estar dos indivíduos que residem em instituições de saúde, como hospitais, casas de repouso, clínicas de reabilitação e outras instalações similares. Essa abordagem reconhece a importância de tratar cada paciente como um ser humano único e respeitar sua dignidade, independentemente de sua condição de saúde ou de seu ambiente de cuidados. O presente trabalho tem por objetivo examinar a trajetória da humanização no contexto médico e entre os pacientes, ressaltando sua relevância na formação de uma relação saudável entre médicos e pacientes. Este artigo consiste em uma análise bibliográfica que buscou coletar dados sobre a temática da relação médico-paciente e humanização. Para isso, foram consultadas diversas bases de dados bibliográficos, como a Literatura Latino Americana e do Caribe (Lilacs), o Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MedLine), o Portal de Periódicos da Capes, a Scientific Electronic Library Online (SciELO) e o Google Acadêmico. O período de busca foi de 2018 a 2023. O que se pode concluir que a busca por uma abordagem médica humanizada para pacientes institucionalizados é um compromisso que deve ser abraçado por todos os envolvidos no sistema de saúde, desde os profissionais de saúde até os gestores e formuladores de políticas. É um desafio contínuo, mas um objetivo que vale a pena perseguir em prol de uma sociedade mais saudável e justa.
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 | 0.014 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".