ABSTRACT
Introdução: Dentre os membros da estratégia saúde da família, está o enfermeiro, um profissional capaz de perceber o indivíduo como um todo, favorecendo a assistência às pessoas com transtorno mental de maneira qualificada. Objetivo: Analisar a imagem da pessoa com transtorno mental construída pelos enfermeiros da estratégia de saúde da família. Métodos: Estudo qualitativo, de natureza descritivo-exploratória, cujo cenário foi composto pelas Unidades de Saúde de Maceió, com a partticipação de quinze enfermeiros, que foram entrevistados com base em uma entrevista semiestruturada e a metodologia utilizada foi a análise de conteúdo por meio de análise temática e o referencial teórico utilizado foram os conceitos de estigma, identidade social e pessoal da teoria de Erving Goffman. Resultados: Na problematização emergiram três categorias de análise: Transtorno mental: uma imagem ainda estigmatizada; Relação enfermeiro-pessoa: dificuldades para o encontro entre o eu e o outro; Possibilidades de mudanças: o portador de transtorno mental é simplesmente uma pessoa. Conclusões: Os enfermeiros ainda mantêm uma imagem marcada pelo estigma da loucura, sentimentos de insegurança e falta de confiança dificultam a realização de cuidados efetivos em saúde mental, os quais, por sua vez, estão relacionados à má formação e ausência de atualizações(AU)
Introducción: Entre los miembros de la estrategia salud de la familia está el enfermero, un profesional que puede percibir al individuo en su totalidad, favoreciendo una asistencia calificada a las personas con trastorno mental. Objetivo: Analizar la imagen de la persona con trastorno mental construida por el enfermero miembro de la estrategia de salud de la familia. Métodos: Estudio cualitativo, descriptivo exploratorio, cuyo escenario fue compuesto por las Unidades de Salud de Maceió, con la participación de quince enfermeras, que fueron entrevistadas en base a una entrevista semiestructurada. La metodología utilizada fue el análisis de contenido mediante análisis temático y el marco teórico utilizado fueron los conceptos de estigma, identidad social y personal de la teoría de Erving Goffman. Resultados: En la problematización surgieron tres categorías de análisis: Trastorno mental: una imagen aún estigmatizada; Relación enfermero-persona: dificultades para el encuentro entre el yo y el otro; y Posibilidades de cambio: el portador de trastorno mental es simplemente una persona. Conclusión: El personal de enfermería aún mantiene una imagen marcada por el estigma de la locura, sentimientos de inseguridad y la falta de confianza dificultan la realización de cuidados efectivos en salud mental, los cuales a su vez están relacionados con un pobre entrenamiento y ausencia de actualización(AU)
Introduction: Among those members who participate in the family health strategy is the nurse, a professional who can perceive the individual in his/her entire being, favoring qualified assistance for people with mental disorders. Objective: To analyze the image about the person with a mental disorder constructed by the nurse who is a member of the family health strategy. Methods: Qualitative, descriptive and exploratory study whose setting was composed of the health units in Maceió and carried out with the participation of fifteen nurses, who were conducted a semi-structured interview. The methodology used was content analysis through thematic analysis, while the theoretical framework used included the concepts of stigma, and social and personal identity provided within Erving Goffman's theory. Results: In the problematization, three categories of analysis emerged: mental disorder, an image still stigmatized; nurse-person relationship, difficulties for the encounter between the self and the other; and possibilities for a change, the carrier of a mental disorder is simply a person. Conclusion: The nursing staff still maintains an image marked by the stigma of insanity; feelings of insecurity and lack of confidence hinder the performance or provision of effective mental health cares, which is, in turn, related to poor training and absence of upgrade(AU)
Subject(s)
Humans , Family Health , Mental Disorders/etiology , Nursing Staff , Epidemiology, DescriptiveABSTRACT
Introdução: A Sistematização da Assistência de Enfermagem deve ser implementada, principalmente nos quais há um nível de cuidado mais avançado com os pacientes, a exemplo das Unidades de Terapia Intensiva que são reconhecidamente locais nos quais se concentram grande especialização e tecnologias. Objetivo: Propor um modelo de um Sistema de Apoio à Decisão utilizando Redes Neurais Artificiais para a elaboração de Diagnósticos de Enfermagem através de um aplicativo para Android. Métodos: O presente estudo se caracteriza como metodológico e tecnológico do tipo prototipagem, no qual onde serão analisados os sinais vitais de pacientes internados em uma Unidade de Terapia Intensiva. Os dados serão obtidos a partir do banco de dados Monitoramento Inteligente Multiparâmetro em Terapia Intensiva que contém sinais fisiológicos e séries de sinais vitais capturados de monitores de pacientes, obtidos de sistemas de informações médicas hospitalares de milhares de pacientes em unidades de terapia intensiva. Resultados: O aplicativo, em fase final de implementação, está projetado com telas ativas trabalhadas junto com corpo de profissionais de enfermagem que opinaram sobre utilidades desejadas e primeiras impressões. Conclusões: No presente momento, os testes para o treinamento da Rede Neural Artificial estão acontecendo, e espera-se o uso de um aplicativo para a promoção dos diagnósticos de enfermagem advindo dos sinais vitais de pacientes, das avaliações sobre o estado geral, e informações do prontuário eletrônico do paciente, juntamente com o julgamento clínico e crítico do profissional enfermeiro(AU)
Introducción: La sistematización de la atención de enfermería debe ser implementada, especialmente en el caso de que haya un nivel más avanzado de atención con pacientes, como en las unidades de cuidados intensivos, que son lugares reconocidos donde se concentran gran experiencia y tecnologías. Objetivo: Proponer un modelo de un Sistema de Apoyo a la Decisión utilizando redes neuronales artificiales para la elaboración de diagnósticos de enfermería a través de una aplicación de Androide. Métodos: Este estudio se caracteriza por ser un tipo de prototipo metodológico y tecnológico en el que se analizarán los signos vitales de los pacientes ingresados en una unidad de cuidados intensivos. Los datos se obtendrán de la base de datos de Monitoreo Inteligente de Parámetros Intensivos de Cuidados Intensivos, que contiene señales fisiológicas y series de signos vitales capturados de monitores de pacientes, obtenidos de los sistemas de información médica hospitalaria de miles de pacientes en unidades de cuidados intensivos. Resultados: La aplicación, en su fase final de implementación, está diseñada con pantallas activas trabajadas junto con un cuerpo de profesionales de enfermería que dieron su opinión sobre las utilidades deseadas y las primeras impresiones. Conclusiones: En este momento, se están realizando pruebas para la capacitación de la Red Neural Artificial, y se espera utilizar una aplicación para promover diagnósticos de enfermería a partir de signos vitales del paciente, evaluaciones generales de salud e información del historial médico electrónico del paciente, junto con el juicio clínico y crítico de la enfermera profesional(AU)
Introduction: Systematization of nursing care must be implemented, especially in the case that there is a more advanced level of patient care, such as in intensive care units, which are recognized places where great experience and technologies are concentrated. Objective: To propose a model of a decision support system using artificial neural networks for the elaboration of nursing diagnoses through an Android application. Methods: This study is characterized by being a type of methodological and technological prototype in which the vital signs of patients admitted to an intensive care unit will be analyzed. The data will be obtained from the database of Smart Monitoring of Intensive Care Parameters, which contains physiological signals and vital sign series captured from patient monitors, and which are obtained from hospital medical information systems of thousands of patients in intensive care units. Results: The application, in its final phase of implementation, is designed with active screens worked together by a body of nursing professionals who gave their opinion on the desired benefits and first impressions. Conclusions: At this time, tests are being carried out to train the artificial neural network, and an application is expected to be used for promoting nursing diagnoses based on the patient's vital signs, general health evaluations, and information on the patient's electronic medical history, together with the clinical and critical judgment of the professional nurse(AU)