COLETA DE DADOS VIA TELEFONE EM PESQUISA MULTICÊNTRICA SOBRE CUIDADO DE ENFERMAGEM FRENTE À COVID-19
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: Relatar a coleta de dados via telefone realizada em pesquisa multicêntrica sobre avaliação do cuidado de enfermagem durante a pandemia da COVID-19. Método: Relato de experiência sobre o uso do telefone para coleta de dados quantitativos e qualitativos com participantes de dez Hospitais Universitários Brasileiros, de outubro de 2020 a dezembro de 2021. A experiência foi apresentada segundo etapas: 1) Operacionalização da coleta de dados via telefone; 2) Capacitação da equipe de entrevistadores; 3) Acompanhamento e ajustes da coleta de dados; e 4) Resultados do contato telefônico com o paciente. Resultados: O planejamento e a organização da coleta de dados envolveram a construção de manuais de orientação para guiar os coletadores, os quais passaram por validação quanto à clareza e concordância. Para acompanhamento e ajustes, realizou-se reunião semanal com os entrevistadores e pesquisadores responsáveis. Foram incluídos dados de 539 respondentes do instrumento Patient Measure of Safety, de 643 do instrumento Care Transitions Measure e de 56 entrevistas abertas. Conclusão: A utilização de manuais de orientação para coleta de dados via telefone, realização de treinamentos e reuniões de acompanhamento são estratégias que podem potencializar essa estratégia em pesquisas multicêntricas, quando da impossibilidade de coleta face-a-face.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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 it