Manejo do enfermeiro na manutenção do potencial doador de órgãos na unidade de terapia intensiva: uma revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
A importância da atuação do enfermeiro de forma adequada diante do paciente com morte encefálica é crucial para a viabilização e o aumento do número de transplantes. A assistência prestada em tempo e com rigoroso conhecimento técnico científico ao paciente determinará o sucesso ou não da doação. Este estudo pretende realizar uma revisão integrativa da literatura com busca nas bases de dados BVS, Medline, Lilacs e BDENF, no período de agosto a dezembro de 2022. Critérios de inclusão: estudos com texto na íntegra, publicados nos idiomas português e inglês. Excluídos: textos da literatura cinzenta. Descritores utilizados: obtenção de tecidos e órgãos, morte encefálica, enfermagem. A manutenção do potencial doador é parte do processo de doação de órgãos, essencial para viabilizar os órgãos para o transplante. O profissional de enfermagem necessita obter conhecimento sobre as alterações fisiológicas que acometem o paciente portador de morte encefálica a fim de ajustar possiveis alterações. O cenário de doação de órgãos e transplantes ainda possui um longo caminho em sua evolução, necessitando de profissionais capacitados para atuar nas diversas partes do processo, sendo a manutenção do paciente doador uma das partes mais importantes para que se obtenha sucesso do transplante de forma eficiente e assim promovendo enxertos de qualidade aos receptores.
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 | 0.012 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".