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Record W6990381739

DA AVALIAÇÃO FAMILIAR AO PROCESSO DE ENFERMAGEM À FAMÍLIA – CONSTRUÇÃO DE UM PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DE COMPETÊNCIAS

2019· dissertation· pt· W6990381739 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueIC-Online (Scientific Information of the Polytechnic Institute of Leiria) · 2019
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Perspective (graphical)Nursing careVulnerability (computing)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nos últimos anos, alterações políticas e sociais, levaram ao aparecimento de novas necessidades no seio familiar. A enfermagem não ficou alheia a tais factos e tentou corresponder a esses dilemas. Na abordagem à família, é essencial o enfermeiro ter ferramentas que o orientem e dotem de capacidades, de modo a entender as dinâmicas internas da família e que a possa auxiliar no seu percurso de vida. É neste contexto que surge o Modelo de Calgary de Avaliação Familiar (MCAF), uma ferramenta importante na prática de enfermagem de saúde familiar. Como tal, é fulcral investigar o impacto de um programa de intervenção, no desenvolvimento de conhecimentos e competências na avaliação familiar pelo MCAF. Este estudo tem como objetivos identificar as características sociodemográficas e profissionais dos enfermeiros que integram uma Unidade de Saúde Familiar (USF) da região Centro de Portugal, conhecer a importância atribuída à família pelos enfermeiros que integram essa unidade; identificar os conhecimentos dos profissionais sobre Avaliação Familiar; avaliar o impacto da aplicação de um programa de desenvolvimento de conhecimentos e avaliar o impacto de um programa de desenvolvimento de competências sobre a avaliação familiar, dos enfermeiros através do uso do MCAF. Este estudo é do tipo quase-experimental, com desenho pré teste e pós teste, sem grupo de controlo, de caráter quantitativo e longitudinal. Foi desenvolvido com um grupo de enfermeiros, sendo a amostra constituída por 8 enfermeiros, com dois períodos de recolha de dados - uma avaliação inicial, seguida de um programa de intervenção, e por último uma avaliação final. Para a realização do mesmo foi utilizado um instrumento de colheita de dados nos dois períodos de avaliação. Este instrumento é composto por um questionário onde são avaliadas as caraterísticas sociodemográficas, profissionais, as atitudes dos enfermeiros face à importância atribuída à família nos cuidados de enfermagem (IFCE-AE), bem como os conhecimentos e competências dos enfermeiros na avaliação familiar pela aplicação do MCAF. Através da aplicação da versão modificada da Escala IFCE-AE observa-se que o grupo de enfermeiros possui atitudes de suporte em relação à família. Verifica-se ainda existência de diferenças estatisticamente significativas, a nível de conhecimentos bem como nas competências, sobre avaliação familiar pela aplicação do MCAF, nos enfermeiros que integram uma (USF) da Região Centro de Portugal, antes e após a implementação de um Programa de intervenção. Com este estudo, conclui-se que através da implementação de programas interventivos na avaliação familiar pela aplicação do MCAF, ocorre transferência de conhecimentos e desenvolvimento de competências nos profissionais de enfermagem, contribuindo assim favoravelmente à abordagem sistémica da família.

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)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.071
GPT teacher head0.372
Teacher spread0.300 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2019
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