Transformar olhares – melhorar cuidados: Intervenção do enfermeiro especialista na área de enfermagem de saúde familiar em famílias com pessoas trans
Bibliographic record
Abstract
As pessoas trans apresentam, para além das necessidades de saúde comuns à população, necessidades de saúde específicas, e continuam a estar sujeitas a formas institucionalizadas de discriminação, pelo que, continua a ser imprescindível a capacitação dos profissionais de forma a assegurar uma correta articulação funcional. Neste relatório, pretende-se retratar a experiência de aquisição de competências de Enfermeiro Especialista em Enfermagem de Saúde Comunitária na área de Enfermagem de Saúde Familiar, no âmbito do Curso de Mestrado na referida área, que teve por base, o regulamento próprio que rege essas competências, assim como os que definem as de Enfermeiro Especialista e de Mestre. Deste modo, foram estabelecidos dois principais objetivos para o desenvolvimento da componente clínica, o cuidar da família, enquanto unidade de cuidados, e de cada um dos seus membros, ao longo do ciclo vital e aos diferentes níveis de prevenção, e liderar e colaborar nos processos de intervenção no âmbito da Enfermagem de Saúde Familiar. Neste sentido, identificaram-se, no ficheiro da Unidade onde decorreram os estágios, duas famílias com pessoas trans, e procedeu-se à sua avaliação e intervenção, com base no Modelo Calgary de Avaliação e Intervenção Familiar. Concomitantemente, foi desenvolvido um plano de formação aos profissionais da Unidade de Saúde Familiar, segundo necessidades formativas identificadas. Com as atividades desenvolvidas, foi possível obter ganhos em saúde a nível da prevenção de complicações, das modificações positivas no estado dos diagnósticos de enfermagem e dos ganhos esperados de efetividade, com aumento no nível de satisfação das famílias em estudo, em relação aos cuidados prestados, e aumento do conhecimento dos profissionais.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".