Cuidar de famílias que cuidam: Intervenções do enfermeiro de família para a promoção do autocuidado de famílias cuidadoras de pessoas idosas com AVC
Bibliographic record
Abstract
O presente relatório sistematiza as atividades desenvolvidas no âmbito do estágio realizado no Curso de Mestrado em Enfermagem, na área de especialização em Enfermagem Comunitária na Área de Enfermagem de Saúde Familiar. A elevada prevalência de Acidente Vascular Cerebral (AVC), o envelhecimento demográfico e o aumento da dependência funcional reforçam a importância do papel do enfermeiro especialista em saúde familiar na promoção do autocuidado dos cuidadores informais de familiares com AVC. O projeto de intervenção, intitulado “Cuidar de Famílias que Cuidam”, teve como objetivo principal promover o autocuidado de famílias cuidadoras de pessoas idosas com AVC, através da identificação de necessidades e intervenção de enfermagem, reforçando os fatores protetores e promovendo a integração social. Para isso desenvolveu-se um estudo de caso múltiplo, recorreu-se ao questionário de sobrecarga dos cuidadores e ao Modelo de Avaliação e Intervenção Familiar de Calgary e Teoria do Autocuidado de Orem. Foram acompanhadas três famílias cuidadoras que evidenciavam sinais de sobrecarga. Foram desenvolvidas intervenções individualizadas e sustentadas em evidência, potenciando a autonomia, o bem-estar e a qualidade de vida das famílias acompanhadas após a implementação das intervenções de enfermagem delineadas, observaram-se melhorias significativas, nomeadamente a redução da sobrecarga sentida, um reforço do bem-estar emocional e um aumento do suporte social. Estes resultados sustentam a eficácia das intervenções como enfermeira de saúde familiar na promoção da qualidade de vida das famílias cuidadoras de pessoas idosas dependentes pós AVC.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".