Implementación del modelo Calgary en una familia de Chihuahua, México
Bibliographic record
Abstract
El modelo Calgary permite visualizar de forma general cómo está constituido el núcleo familiar e indagar en las necesidades de salud. La familia que tiene un integrante con enfermedad crónica tendrá mayor demanda de cuidados y su participación es un determinante para el éxito o fracaso de la adherencia al tratamiento. El objetivo fue implementar un plan de cuidado con base en el modelo Calgary, en una familia que tiene a un integrante que padece diabetes tipo 2 (DT2). Se describe la estructura interna, externa, contexto, representación genográfica, genomapa, valoración del funcionamiento familiar con su rubro instrumental y expresivo. Se utilizaron las taxonomías NANDA, NIC/NOC para el plan de cuidados familiar con acción participativa, previo consentimiento informado. Se identificaron tres diagnósticos NANDA: procesos familiares disfuncionales, deterioro de la movilidad física y desequilibrio nutricional. Asimismo, se reconocieron los saberes previos sobre los padecimientos y se aclararon dudas con el apoyo de métodos didácticos para garantizar el aprendizaje. Finalmente, se realizaron ejercicios pasivos y activos para la madre, se explicó el plato del buen comer, ingesta de verduras para mejorar la alimentación diaria y se profundizó la dieta DASH en beneficio de los integrantes con DT2. El modelo Calgary es efectivo para realizar valoración familiar y abordar, a través de sus componentes, las necesidades específicas de las personas. También le permite a la enfermera analizar los recursos disponibles e interactuar con el cuidador principal para involucrarse en el cuidado. Los profesionales de enfermería deben realizar intervenciones en el primer nivel de atención para mejorar las condiciones de vida de las personas.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".