contributo do enfermeiro de família
Bibliographic record
Abstract
O envelhecimento populacional destaca-se como uma das mudanças sociais mais marcantes do século XXI com amplas repercussões laborais, financeiras, habitacionais e familiares, tal como indicado pela Organização das Nações Unidas (2019). Em Portugal, os dados do Censos 2021 evidenciam que a população com mais de 70 anos representa 17,1%, com um índice de dependência de idosos de 36,9%, observando-se um aumento notável de idosos que vivem sozinhos. Nesse contexto, é fundamental desenvolver estratégias de saúde para promover um envelhecimento autónomo e saudável. Este relatório documenta o percurso das atividades desenvolvidas durante o estágio com vista à obtenção do grau de mestre e especialista em enfermagem comunitária área de especialização em enfermagem de saúde familiar. Foi utilizada a metodologia de projeto e o Modelo de Calgary de Avaliação e Intervenção Familiar apresentado por Wright & Leahey (2011) com o objetivo de promover a autonomia das famílias idosas no domicílio. Conduzida uma revisão Scoping cujos resultados sugerem que o enfermeiro especialista em saúde familiar pode promover a autonomia das famílias idosas através de um suporte personalizado, educação, treino e coordenação dos cuidados. Foi desenvolvido um estudo de investigação quantitativo, transversal e descritivo, com o objetivo de caracterizar a autonomia das famílias idosas no domicílio cujas conclusões destacam a visita domiciliária como estratégia eficaz para a promoção da autonomia das famílias idosas. Através de avaliação familiar, elaboração de planos de cuidados personalizados e oferta de educação em saúde, o enfermeiro de família atua contribuindo para a melhoria da qualidade de vida, capacitando as famílias a enfrentarem os desafios inerentes ao processo de envelhecimento.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".