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Enregistrement W4377007940 · doi:10.22408/reva702022466e-7054

INCAPACIDADE FUNCIONAL, FRAGILIDADE E COMPROMETIMENTO COGNITIVO SÃO FATORES ASSOCIADOS A SINTOMAS DEPRESSIVOS EM PACIENTES EM HEMODIÁLISE

2022· article· pt· W4377007940 sur OpenAlexaboutno aff
Aimê Cunha, Franciane Trelha, Geovane Barbosa, Laura S. Rubin, Kalina Durigon Keller, Paulo Ricardo Moreira, Rodrigo de Rosso Krug

Notice bibliographique

RevueRevista Valore · 2022
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O objetivo do presente estudo foi associar a presença de sintomas depressivos com características sociais, comportamentais e de saúde em pacientes hemodialíticos. Esta pesquisa quantitativa descritiva teve como amostra 61 pacientes que realizavam hemodiálise em uma clínica renal da região noroeste do estado do Rio Grande do Sul, ano de 2018. Os instrumentos aplicados foram: Prontuário físico funcional (tempo de hemodiálise, idade, peso, altura, profissão e doenças associadas); Teste de seis minutos de caminhada (capacidade funcional); Flexão de antebraço (força de membros superiores); Teste de sentar e levantar (força de membros inferiores); Teste de sentar e alcançar (flexibilidade); Questionários de Lawton e Barthel (atividade de vida diária); Questionário Internacional de Atividade Física (nível de atividade física); Mini Exame de Estado Mental (função cognitiva); Questionário de Edmonton Frail Scale (fragilidade); e, Inventário de Depressão de Beck (depressão). Os dados foram analisados pelo Teste de Exato de Fisher e considerou-se p≤0,05. Foi possível constatar na amostra estudada que possuir sintomas depressivos associou-se a ser dependente nas atividades instrumentais de vida diária, a possuir algum grau de fragilidade e a ter possível comprometimento cognitivo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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