Estudo de caso segundo o modelo calgary: avaliação e intervenção familiar
Bibliographic record
Abstract
A família assume-se hoje como um emaranhado sistema organizacional, com crenças, valores e práticas desenvolvidas e diretamente relacionadas com as transformações sociais, procurando na adaptação, evitar a afetação por pressões internas ou externas garantindo a subsistência dos seus membros e família. As teorias, modelos e instrumentos enformam as boas práticas no âmbito da avaliação, diagnóstico, planeamento, intervenção e avaliação familiar. O enfermeiro de família é o profissional melhor colocado para agir. O Modelo Calgary de Avaliação e Intervenção Familiar (MCAIF), foi o eleito neste estudo de caso. Objectives: Avaliar e identificar os problemas de saúde e prescrever intervenções de enfermagem. Methods: Usamos o MCAIF como referencial teórico, o estudo de caso como estratégia metodológica. O estudo foi realizado numa UCSP, a colheita de dados por entrevista e aplicativos informáticos. O Modelo (MCAIF) permitiu colher dados alusivos às três dimensões; estrutural (interna/externa – Genograma/Ecomapa), desenvolvimental (Ciclo Vida Duvall) e funcional (APGAR). Usamos as escalas, Graffar e Coma Glasgow. Results: Família nuclear de classe média no estádio Duvall VIII, moderadamente funcional APGAR score 5, constituída pela mãe "nomes ficticios" (Rafaela) 73 anos, filho (António) 46 anos. O Ecomapa permitiu identificar as relações para lá do agregado familiar, excelente relação com os filhos e neta e má relação de Teresa com ECCI, devido à cessação das intervenções de reabilitação no filho Carlos, tetraplégico com nível de consciência mínimo score 3, (totalmente dependente em todas as AVDs), vítima de acidente de viação desde há 14 anos. A família a necessitar de intervenções múltiplas: comunicação, depressão, prevenção de úlcera, gestão do regime terapêutico e reabilitação. As intervenções de enfermagem e equipa multiprofissional foram no sentido de solucionar/minimizar problemas identificados. Conclusions: Uma sólida avaliação familiar requer o uso de Modelos e instrumentos de recolha de dados de forma a conhecer a família e o seu dinamismo para potenciar a intervenção do enfermeiro de família. As intervenções da equipa multiprofissional ajudaram a suprir/minimizar algumas das necessidades identificadas.
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 | 0.007 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".