CONSTRUÇÃO E VALIDADE DE CONTEÚDO DO 5R-MEDSAFE: AVALIAÇÃO DA ADESÃO AOS CINCO CERTOS DA ADMINISTRAÇÃO SEGURA DE MEDICAMENTOS
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: apresentar as etapas de construção e validade de conteúdo de um questionário para avaliação dos determinantes da adesão aos cinco certos da administração segura de medicamentos - 5R-MEDSAFE, baseado no modelo integrador da Teoria do Comportamento Planejado. Método: estudo metodológico de construção e validação de instrumento de medida autorrelatada de variáveis psicossociais. Desenvolveu-se em dois hospitais-escola universitários, públicos, um localizado na região Sul e outro na região Sudeste do Brasil. Resultados: os resultados foram organizados conforme cada etapa da validação de conteúdo do 5R-MEDSAFE. Conclusão: os resultados obtidos neste estudo de construção e validação de conteúdo do instrumento 5R-MEDSAFE indicaram que o instrumento apresentou evidências de validade de conteúdo. Sua aplicação pode ser útil em contextos distintos como forma de avaliar a adesão a esse comportamento entre trabalhadores de enfermagem. Isso permitirá identificar qual elemento do comportamento é passível de intervenção, bem como implementar a intervenção mais adequada, conforme os construtos da Teoria do Comportamento Planejado.
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 | 0.080 | 0.174 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".