DESENVOLVIMENTO DE TECNOLOGIA EDUCACIONAL PARA CUIDADORES DE PACIENTES ONCOLÓGICOS EM CUIDADOS PALIATIVOS
Notice bibliographique
Résumé
Os Cuidados Paliativos ainda são envoltos de muitas dúvidas aos pacientes e acompanhantes, fazendo-se necessário intervenções que atuem no desconhecimento do tema, principalmente quando instituído com pacientes oncológicos. A pesquisa objetivou desenvolver uma tecnologia educacional para elucidar sobre cuidados paliativos com cuidadores de pacientes oncológicos. Trata-se de um estudo do tipo exploratório-metodológico, o qual foi realizado no Hospital Ophir Loyola em Belém do Pará. Para sua realização o estudo foi dividido em três fases: exploração da realidade, revisão da literatura e construção do jogo educativo. A exploração da realidade foi realizada por meio de um questionário contendo nove perguntas sobre cuidados paliativos, o qual foi aplicado após a utilização do Montreal Cognitive Assessment (MoCA) que avalia a parte cognitiva; a segunda fase foi a revisão de literatura, feita em base de dados confiáveis, com artigos preferencialmente de 2019 a 2024. Na terceira etapa, construiu-se um jogo educativo, através de plataformas de edição Bitmoji e CANVA®. Participaram do estudo 20 acompanhantes com média de idade de 47,05±11,12 anos, sendo 17 do sexo feminino (85%) e 3 do sexo masculino (15%). Além disso, a maioria possuía vínculo com o paciente, sendo filho ou filha (n=10; 50%). Com relação aos conhecimentos acerca dos cuidados paliativos, foi possível observar que a maioria nunca tinha escutado falar sobre (n=13; 65%) e não considera seu conhecimento suficiente (n=12; 60%). A tecnologia educacional para educação em saúde tem se mostrado eficaz, sendo relevante principalmente em assuntos estigmatizados como os cuidados paliativos.
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».