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Record W7019217444

Families with a dependent elderly person: Evaluation and intervention by the specialist nurse in community nursing in the family health nursing area - Specialized clinical skills development project in the area of family health nursing

2024· dissertation· pt· W7019217444 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2024
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNursing careIntervention (counseling)Context (archaeology)Family healthHealth careElderly people
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente relatório reporta o percurso académico que esteve na base do desenvolvimento de competências de Enfermagem Especializada em Saúde Comunitária e Saúde Familiar. A sua elaboração contribuiu para uma reflexão crítica sobre o percurso realizado no Estágio de natureza profissional, desenvolvido numa Unidade de Saúde Familiar (USF) na região Norte, no período de entre novembro de 2022 e junho de 2023. O envelhecimento populacional, verificado a uma escala global, faz-se geralmente acompanhar de uma maior incidência de comorbilidades e de dependência no autocuidado. Os desafios familiares com um familiar idoso dependente podem impactar nas dinâmicas familiares e na gestão da saúde familiar. Privilegiado por uma relação de proximidade que abarca todo o ciclo vital da família, o Enfermeiro de saúde familiar, tendo a família como unidade de cuidados, é o profissional capaz de liderar os processos de intervenção necessários ao reequilíbrio da saúde familiar, intervindo, de forma eficaz na promoção e na recuperação do bem-estar da família, em situações complexas, podendo assim, constituir um elemento facilitador para processos de transição saudável. Assim, atendendo a um contexto de uma população inscrita de 26,4% de idosos na USF onde decorreu o estágio, o objetivo primordial foi o cuidado das famílias com pessoas idosas dependentes, visando intervir sistemicamente na reestruturação das suas dinâmicas para promover ganhos em saúde. A sensibilização da equipa de enfermagem para aprimorar a avaliação e intervenção familiar nas famílias com idosos dependentes, traduzida na melhoria da documentação de cuidados no âmbito da saúde familiar, fez também parte deste trabalho. Em consonância com as diretrizes da Ordem dos Enfermeiros, os objetivos estabelecidos foram: desenvolver competências comuns do enfermeiro especialista no cuidado de famílias com pessoa idosa dependente; desenvolver competências específicas do enfermeiro especialista em enfermagem comunitária na área da saúde familiar, no cuidado de famílias com pessoas idosas dependentes. O Modelo Dinâmico de Avaliação e Intervenção Familiar (MDAIF), fundamentado no Modelo de Calgary (Wright & Leahey, 2012), foi adotado como referencial teórico-operativo para conduzir as ações implementadas junto às famílias. Esta intervenção envolveu três famílias, destacando-se os diagnósticos “Papel do prestador de cuidados não adequado" e “Processo Familiar Disfuncional”. Os resultados evidenciaram evolução nos diagnósticos, traduzindo ganhos em saúde para as famílias, sensíveis à intervenção realizada. Concomitantemente, teve lugar uma ação de formação à equipa de enfermagem, resultando numa melhoria do processo de documentação dos cuidados prestados pela equipa no âmbito da "Saúde Familiar" às famílias com pessoas idosas dependentes.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
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 score0.017
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.258
GPT teacher head0.526
Teacher spread0.267 · 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
Published2024
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