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A ATUAÇÃO DO ENFERMEIRO NA PREVENÇÃO DE INFECÇÕES DE SITIO CIRÚRGICO

2024· article· pt· W4393082089 on OpenAlexaff
Werllison Mateus Silva Lobato, Denize Oliveira Galvão, Elisandra Damasceno Pereira Morais, Thayse do Socorro Pereira de Souza, Helena Beatriz Marques Macedo, Jose Paula Farias Andrade, Ana Paula de Nazaré Soares Rego, Aline de Oliveira Sampaio

Bibliographic record

VenueRevista Foco · 2024
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, Nursing, Elderly Care
Canadian institutionsThinkpath Engineering Services (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

O Ministério da Saúde define infecção do sítio cirúrgico (ISC) como "um processo infeccioso que afeta tecidos, órgãos e cavidades acessados durante um procedimento cirúrgico". Assim se tornando uma razão comum para a permanência hospitalar mais longa de um paciente e por conseguinte altos custos hospitalares devido a infecção. É mais frequente nos primeiros 5 à 7 dias após a cirurgia e pode ser limitada ao local cirúrgico em 60% a 80% dos casos ou afetar o paciente em nível sistêmico. O objetivo deste estudo é evidenciar a importância do profissional de enfermagem na prevenção da infecção de sitio cirurgico. Trata-se de uma pesquisa bibliográgica do tipo revisão integrativa da literatura, após a leitura de títulos foram excluídas 4.833 pesquisas duplicadas, e que estavam presentes em duas ou mais bases de dados ou que estavam completamente fora da temática abordada. Esse número foi reduzido para 188 artigos, que seguiram para análise de resumos. A partir dessa análise, foram excluídos 134, restando apenas 55 artigos a serem lidos na íntegra. Destes, 49 artigos foram excluídos por não serem condizentes com o tema da pesquisa e não correspondiam aos objetivos deste estudo. Desse modo, após a leitura aprofundada e completa, foram selecionados 5 artigos para compor a amostra, os quais correspondiam com o objetivo do estudo. O estudo possibilitou identificar que o enfermeiro ocupa uma posição mais próxima ao paciente, sendo assim eles precisam estar devidamente treinados e aptos para avaliar e prestar uma assistência adequada baseada em evidência e identificar precocemente os fatores de risco que desencadeiam para as infecções do sítio cirúrgico.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0090.009
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

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.

Opus teacher head0.055
GPT teacher head0.438
Teacher spread0.383 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueRevista FocoSame topicHealth, Nursing, Elderly CareFrench-language works237,207