Prototype application for mobile for the monitoring of families by the nurse in the Family Health Strategy
Bibliographic record
Abstract
O propósito deste estudo foi elaborar um Protótipo de aplicativo para dispositivo móvel que possibilita acompanhar as famílias na Estratégia de Saúde da Família. Diante dos desafios que este profissional enfrenta na sua prática diária no cuidado ás famílias durante a visita domiciliar, observa-se que o mesmo não utiliza instrumentos para o acompanhamento e avaliação domiciliar. Hoje os instrumentos existentes são manuais dispendendo um tempo no preenchimento das informações adquiridas, o que torna mais complexa sua prática e a avaliação estrutural de cada família. A equipe envolvida nesta pesquisa foi constituída pela pesquisadora, um analista de sistema e programador. A metodologia utilizada alicerçou-se no modelo Calgary de Avaliação Familiar (MCAF). A fase de definição iniciou-se com etapa de planejamento, seguido pela análise dos requisitos necessários para a construção do Protótipo de aplicativo para dispositivo móvel. O desenvolvimento foi constituído por cinco fases: a primeira e segunda transcorreu pela definição de requisitos funcionais e não funcionais que formaram parte do Protótipo de aplicativo; logo após na terceira fase analisou-se os requisitos de automatização do sistema que caracteriza os atores e o papel que estes desempenham dentro do sistema. Sendo incluídos diagramas de uso de sistemas para cada módulo desenvolvido, a relação entre eles e seus respectivos módulos. A quarta fase constituiu-se pelo desenho da interface, tarefa relevante no desenvolvimento de um sistema. A qualidade da interface com o usuário é o fator decisivo em uma aplicação, criando interfaces simples, com estilo próprio para que os módulos a identifiquem e proporcionem uma imagem agradável e informativa. A quinta fase esta dada pela Interface do usuário mostrando detalhadamente o seu passo a passo. Com a finalidade de gerar impactos e mudanças na prática deste profissional propõem-se uma ferramenta de fácil manuseio, útil e prático para o acompanhamento de famílias durante o atendimento domiciliar pelo enfermeiro da Estratégia de Saúde da Família
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".