Trabalho Livre nº 16 - GESTÃO DE ÚLCERAS DE PRESSÃO ATRAVÉS DE SOFTWARE MOWA®- IMPLICAÇÕES PRÁTICAS
Bibliographic record
Abstract
A avaliação e medição de feridas é um componente essencial para uma gestão eficaz da ferida e para o cuidado ao utente com ferida. Deve enquadrar-se num contexto de avaliação global do utente e implica a vigilância das características da ferida mas também a sua monitorização. Pode proporcionar informação sobre o diagnóstico, guiar escolhas de apósitos e fornece capacidade de monitorizar o progresso da cicatrização. (Moffat C.,2007) e fornece dados quanto ao sucesso do tratamento de ganhos em saúde. (Baranoski S. ,2006). São força de evidência C, segundo as guidelines de tratamento de úlcera de pressão da EPUAP-NPUAP, nos métodos de monitorização de feridas considerar a documentação fotográfica e a utilização de dispositivos eletrónicos para colheita de dados. No sentido de introduzir na nossa prática novos métodos para monitorização de feridas, estamos a analisar o MOWA® (Mobile Wound Analyser) que é uma solução de software móvel para a gestão de úlceras de pressão, um aplicativo para smartphones e tablets que utiliza como forma de medição a planimetria com fotografia digital.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
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".