CUIDADOS DE ENFERMAGEM EM FERIDA OPERATÓRIA DE CIRURGIAS BARIÁTRICAS: REVISÃO INTEGRATIVA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A obesidade afeta de 30 a 40% da população e está associada a muitas comorbidades, aumentando a mortalidade. A cirurgia bariátrica (CB) mostra-se a melhor opção de tratamento para a obesidade mórbida, complementando outras terapias no controle do peso. Para o sucesso do tratamento é necessário que o paciente realize acompanhamento periódico com equipe multidisciplinar, incluindo a enfermagem. Tratar a ferida operatória do paciente pós CB é um desafio para o enfermeiro, visto que existem muitos fatores que podem influenciar no processo cicatricial. Objetivo: Realizar uma revisão integrativa sobre cuidados de enfermagem em ferida operatória de pacientes bariátricos. Metodologia: Revisão integrativa de artigos publicados sobre os cuidados de enfermagem com ferida operatória de paciente bariátrico. A busca dos artigos foi realizada nas bases de dados PubMed e SciELO no período de março a junho de 2024. Resultados: Foram encontrados 109 artigos. Destes, foram excluídos trabalhos que não se enquadraram nos critérios, selecionando-se 20 artigos para leitura e inclusão na revisão. A síntese dos resultados foi subdividida em 7 temáticas: Profilaxia Antibiótica e Infecção de Ferida Operatória, Cuidados de Enfermagem no Perioperatório, Cuidados Multidisciplinares e Gestão de Complicações, Terapias e Intervenções Pós-Operatórias, Educação do Paciente e Avaliação Pré-Operatória, Avaliação e Comparação de Procedimentos Cirúrgicos e Cuidados de Enfermagem na Cirurgia Bariátrica e seu Impacto em Doenças Relacionadas. Conclusão: Os cuidados de enfermagem são essenciais na gestão de feridas operatórias, enfatizando a profilaxia antibiótica e a implementação de cuidados perioperatórios multidisciplinares para otimizar resultados e minimizar complicações em pacientes submetidos à CB.
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 | 0.018 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".