O papel do enfermeiro especialista na implementação do transitional care model na comunidade
Bibliographic record
Abstract
As admissões hospitalares têm aumentado, sendo que a taxa de reinternamento hospitalar aumentou aproximadamente 8%. É fundamental adotar medidas que visem diminuir estes valores e consolidem uma transição efetiva entre cuidados de saúde primários e hospitalares. Este trabalho tem como objetivo promover o empowerment no idoso e família para reduzir o internamento e reinternamento hospitalar dos utentes de uma Unidade de Saúde em Lisboa. O trabalho é de natureza descritiva, de abordagem quantitativa, segundo a metodologia do processo de planeamento em saúde com enfoque no Transitional Care Model (TCM), modelo do Empowerment e Teoria das Transições de Afaf Meleis, aplicação no domicílio da Edmonton Frail Scale, Escala de Quedas de Morse e ainda a aplicação de questionário sociodemográfico. A amostra é de 37 utentes, 78,4% mulheres, 100% reformados, 67,6% de classe baixa, 91,8% tiveram, pelo menos, uma ida ao serviço de urgência hospitalar, 97,3% apresentam baixo a alto risco de queda, 63% com fragilidade moderada a severa. Como resultados releva-se a inexistência de episódios de quedas bem como a redução dos acessos ao serviço de urgência. Teremos assim a prevenção de complicações e melhoria da gestão da doença crónica, processos liderados pelo Enfermeiro Especialista em Enfermagem Comunitária, com aplicação das competências reguladoras previstas bem como respondendo aos Descritores de Dublin. Como limitações destacam-se o tamanho reduzido da amostra bem como a inexistência de internamentos no decorrer do trabalho. Considerando a elevada fragilidade do idoso no domicílio, a aplicação deste modelo permitirá reduzir as barreiras existentes entre os níveis de cuidados, com ganhos em saúde bem como custo-efetividade.
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 | 0.028 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".