NÍVEIS DA DOR EM MULHERES COM CÂNCER DA CIDADE DE BELÉM-PA.
Notice bibliographique
Résumé
The survey was to assess the levels of pain in women with cancer of the city of Belem-PA. It was realized at interview form. The sample was composed by 35 patients enrolled and serviced by AVAO- Voluntary Association to Support the Oncology, of the town of Belem-PA, females, with average age of 56,28 (± 8.68) years, diagnosed with the following types: breast, 46%; cervix, 37%; and other types of cancer, 17%. To conduct the research, it was used the question number 9 of the European Organization Research and Treatment of Cancer Questionnaire of Quality of Life (EORTC QLQ-c-30), which consists in the following question: during the last week, did you have pain?. This issue has four possible answers, a Likert scale type,of 4 scores(i.e.: no- score 1 ; less- score 2; moderately- score and much- score 4).83% of patients reported that have pain, because of the treatment and the disease itself, in the week before the interview, with answers distributed this way: 31% marked the option so much– score 4; 29% marked the option ' moderately – score 3; and 23% scored a little – score 2. Only 17% marked the answer No – score 1, affirming that they have no pain in the week preceding the interview.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».