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Record W7005946509

Specialized nursing assistance to the critical patient : assessment of complex wounds

2020· dissertation· pt· W7005946509 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositório Institucional da Universidade Católica Portuguesa (Universidade Católica Portuguesa) · 2020
Typedissertation
Languagept
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicSubterranean biodiversity and taxonomy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNursing careContext (archaeology)Nursing diagnosisNursing process
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este relatório pretende descrever e analisar o percurso realizado durante o estágio, no âmbito da disciplina “Estágio Final e Relatório” do Mestrado em Enfermagem, para aquisição de competências clínicas especializadas em enfermagem médico-cirúrgica na área de enfermagem à pessoa em situação crítica no período de 09/09/2019 até 04/01/2020. Durante este período realizou-se um estágio que foi desenvolvido em dois contextos diferentes, o primeiro na unidade de queimados e o segundo no serviço de urgência polivalente. Para se descreverem as competências especializadas que se adquiriram no estágio realizado nos dois contextos utilizou-se o método descritivo e reflexivo. O relato, da aquisição de competências especializadas, está dividido em quatro áreas diferentes e são referentes à prestação de cuidados, à formação, à gestão e à investigação. Desta forma, sobre a prestação de cuidados descreveram-se algumas das experiências enriquecedoras mais relevantes que foram vivenciadas em que se destaca o conhecimento obtido na área de tratamento de queimaduras. Sobre a área de formação realizou-se a partilha de conhecimento sobre a escala de RESVECH 2.0 na unidade de queimados e a partilha de conhecimento sobre o tratamento de feridas no serviço de urgência. Para além disso, foram criadas duas normas de cuidados, uma sobre os cuidados necessários para a manutenção do cateter venoso central totalmente implantado e a outra sobre o doente queimado quando entra na urgência. Ainda em relação à área da gestão descreveu-se como foi criado pelo gestor do serviço de urgência um mapa estratégico e como é utilizado. Quanto à área de investigação narrou-se a avaliação sistemática que se realizou em 17 doentes com 74 queimaduras e descreveu-se a análise critica e descritiva que se realizou sobre os resultados obtidos. Descreveu-se ainda a avaliação da qualidade de vida de forma sistematizada com recurso à escala de Toronto, de 4 doentes com queimaduras e o impacto negativo que estas têm nesses doentes. A metodologia utilizada neste relatório é fundamentada nas pesquisas realizadas em bases de dados tais como a EBSCO Health, PubMed, Medline, Biblioteca Virtual de Saúde, Cochrane library, ScienceDirect, Lilacs, e repositório científico de acesso aberto em Portugal. Concluiu-se que a utilização da escala de RESVECH 2.0 em doentes queimados não reflete a evolução das mesmas, pelo que é necessária uma investigação aprofundada sobre este assunto no sentido de criar uma escala que retrate de forma fidedigna a evolução das queimaduras. Com a utilização da escala de Toronto verificou-se que existe um impacto negativo na qualidade de vida dos 4 doentes queimados assistidos, devido aos sintomas associados às queimaduras tais como o prurido, mas também este assunto necessita de investigação para se puderem extrair conclusões em relação a esta qualidade de vida. Concluiu ainda que todos os conhecimentos adquiridos em relação às quatro áreas que referiu podem ser utilizados futuramente na sua atividade profissional. Num futuro próximo, pensa colaborar com a criação de um instrumento de avaliação da evolução de uma queimadura que retrate fidedignamente o perfil destas feridas traumáticas. Espera que esse instrumento também inclua alguns dos sintomas que tem impacto na QV do doente com queimadura.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.608
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0040.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.058
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.222 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2020
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