Avaliação familiar: do Modelo Calgary de avaliação da família aos focos da prática de enfermagem
Bibliographic record
Abstract
A enfermagem de família constitui-se como uma área específica no contexto geral da enfermagem que dá ênfase às interações dos elementos da família, numa perspectiva sistémica dos cuidados. A intervenção de enfermagem requer a utilização de modelos que permitam a concepção de cuidados orientados para a coleta de dados e para o planejamento das intervenções. Nesta perspectiva, o Modelo de Calgary de Avaliação da Família (MCAF) permite compreender a família na sua multidimensionalidade. O estudo teve como objectivo identificar as áreas de atenção de enfermagem no âmbito da saúde familiar. Utilizando a metodologia de investigação-ação, a amostra foi constituída pelos enfermeiros de um centro de saúde da Zona Norte de Portugal, utilizando-se a técnica de debates em grupos. Dos resultados emergiu a reconstrução do Modelo de Cuidados através da articulação dos focos da prática descritos na Classificação Internacional para a Prática de Enfermagem com os conceitos do MCAF. Neste modelo, em conjunto foram especificadas categorias avaliativas que permitiram definir as áreas de atenção no contexto da Enfermagem de Família. Os dados nos permitem inferir que os aspectos que influenciam os estados de saúde que determinam os cuidados de enfermagem referem o conhecimento de enfermagem.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".