Adaptabilidade e Coesão Familiar em Famílias com Cuidadores Informais
Bibliographic record
Abstract
O Enfermeiro Especialista em Enfermagem Comunitária Área de Enfermagem de\nSaúde Familiar colabora com as famílias, avaliando dinâmicas e necessidades\nespirituais, antropobiológicas, sociais e culturais. Orienta decisões clínicas baseadas\nem evidências, fortalecendo a resiliência e bem-estar familiar. Este relatório descreve\no processo de aprendizagem e desenvolvimento do Enfermeiro Especialista em\nEnfermagem Comunitária Área de Enfermagem de Saúde Familiar.\nObjetivos: refletir sobre as competências adquiridas, comuns e específicas do\nEnfermeiro Especialista em Enfermagem Comunitária Área de Enfermagem de Saúde\nFamiliar, durante o estágio e apresentar os resultados de uma investigação realizada,\nsobre a adaptabilidade e coesão familiar em famílias com cuidadores informais.\nMetodologia: o Enfermeiro Especialista em Enfermagem Comunitária Área de\nEnfermagem de Saúde Familiar pode apoiar as famílias através da Avaliação Familiar\npara identificar as necessidades, os recursos e forças da família. Esta avaliação pode\nser feita através de aplicação de instrumentos de avaliação como o Modelo de\nAvaliação e Intervenção Familiar baseado no Modelo de Calgary de Avaliação da\nFamília. Realizou-se um estudo quantitativo com um desenho descritivo-correlacional,\na nossa amostra é constituída por 44 elementos, pertencentes a 22 famílias, inscritas\nna unidade de saúde familiar. Foi aplicado um questionário sociodemográfico, a escala\nFamily Adaptability and Cohesion Evaluation IV (FACES IV), e a escala de sobrecarga\ndo cuidador.\nConclusão: A aplicação da escala FACES IV e a hipótese curvilínea do Modelo\nCircumplexo demonstram que famílias com níveis equilibrados de coesão e\nflexibilidade apresentam funcionamentos mais saudáveis e menos sobrecarga para\ncuidadores informais. Esses achados reforçam a importância da enfermagem de\nsaúde familiar em promover o equilíbrio nas relações familiares para melhorar o bem-\nestar geral.
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 | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".