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Enregistrement W7119421913

Mental Health in Primary Care: a local study on emotional distress and access to care in Global Mental Health era.

2018· dissertation· pt· W7119421913 sur OpenAlexaboutno aff
Alice Lopes do Amaral Menezes

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedissertation
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDepression (economics)Mental health careHealth careEmotional distressDistressPrimary health careDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esta pesquisa tem como foco o sofrimento emocional e o acesso a seu respectivo cuidado na Atenção Primária no âmbito local, e busca dialogar com o panorama do campo da Saúde Mental Global. Ao redor do mundo, milhões de pessoas padecem de problemas de saúde mental, mas cerca de 75% não recebem o tratamento de que precisam, principalmente em países de média e baixa renda. No Brasil, frequentemente, muitas buscam auxílio na Estratégia de Saúde da Família manifestando sofrimento por meio de queixas somáticas difusas, associadas ou não a doenças físicas e/ou mentais. Porém, o índice de reconhecimento do sofrimento por médicos generalistas ainda é baixo. Considerando que não há saúde sem saúde mental e a precariedade do cuidado de saúde mental, objetiva-se investigar a percepção de pacientes sobre o sofrimento emocional e o acesso a seu cuidado na Atenção Primária. A relevância desta pesquisa se deve a: escassez de pesquisas no tema, alta prevalência do sofrimento emocional e alto impacto socioeconômico, lacuna de tratamento. Adotando perspectiva qualitativa, foram realizados dois estudos. Um estudo empírico com grupos focais sobre sofrimento e cuidado e outro teórico-conceitual com revisão bibliográfica sobre os termos acesso e treatment gap . Os grupos focais com pacientes em sala de espera ocorreram em unidades com serviços de Atenção Primária na Área Programática 2.2 no Município do Rio de Janeiro. Foi criado um roteiro de perguntas baseado no instrumento McGill MINI Narrativa de Adoecimento. As narrativas foram interpretadas com o método de Análise de Conteúdo e resultou em cinco categorias: 1) Explicação do Sofrimento; 2) Comunicação do Sofrimento ao Médico; 3) Comunicação da Estruturação do Cuidado; 4) Comunicação do Sofrimento no Contexto Assistencial; 5) Facilitadores e Barreiras. As barreiras envolvem crenças intrínsecas ao paciente, atitudes do médico e um contexto assistencial tumultuado, que interagem formando um looping antiterapêutico, o qual compromete o acesso ao cuidado. Analisando as barreiras segundo modelo multidimensional de acesso, constatou-se que as mesmas se correlacionam principalmente às dimensões simbólica, técnica e organizacional, mas não deixam de refletir também a conjuntura das dimensões econômico-social e política do acesso. Foram discutidas estratégias para contornar as barreiras e nortear o desenvolvimento de abordagens culturalmente sensíveis e socialmente relevantes que facilitem o acesso ao cuidado do sofrimento na APS brasileira.

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)0,002
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · 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
Publié2018
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