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Enregistrement W7120337309

Incidencia de síntomas en pacientes con diagnóstico de neoplasias hematológicas durante el tratamiento en un hospital general

2022· dissertation· pt· W7120337309 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Henrique de Lima MAGALHÃES

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2022
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueWomen's cancer prevention and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseQuality of life (healthcare)Incidence (geometry)EtiologySigns and symptoms
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: O câncer é uma das principais causas de morbimortalidade no mundo, em que dentre os seus tipos, as neoplasias hematológicas se destacam pela sua incidência. Durante o tratamento, na maioria das vezes, os pacientes acometidos por essa doença apresentam uma sintomatologia preocupante, diante disso, se constitui como um instrumento importante identificar os sintomas para diagnosticar circunstâncias, agravamentos clínicos e a interferência direta na qualidade de vida desses pacientes. Apesar da importância de identificar a incidência de sintomas em pacientes com essa comorbidade durante o seu tratamento, assim como, os aspectos acerca da intensidade da dor, há uma escassez de evidências científicas que abordem essa temática. Objetivo: Identificar a incidência de sintomas em pacientes com diagnósticos de neoplasias hematológicas em tratamento em um hospital geral. Método: Trata-se de um estudo observacional, seccional com abordagem quantitativa, realizado com pacientes onco hematológicos em um hospital público de ensino. Foram aplicados três instrumentos sendo eles um de caracterização sociodemográfica e clínica, a escala de Edmonton Symptom Assessment System e o Brief Pain Inventory. Para a análise estatística foram realizadas frequência relativa e absoluta, o coeficiente de correlação de Pearson para preditores quantitativos e teste t-student para preditores dicotômicos, assim como, a Regressão Linear Múltiplo para a análise de dados. Resultados: Participaram do estudo 88 pacientes, sendo 56 (63,6%) do sexo masculino, 38 (43,2%) pessoas casadas/união estável, com média de idade de 49,45 anos, 34 (79,1%) residentes de outros municípios, 25 (28,4%) diagnosticados com Leucemia Mielóide Crônica e 25 (28,4%) Linfoma Hodgkin, 58 (65,9%) com média de tempo de diagnóstico 38 (43,2%) entre sete e 12 meses, e ainda 61 (69,3%) não realizavam nenhum tipo de tratamento complementar. Nos resultados dos instrumentos Edmonton Symptom Assessment System Brasil e Brief Pain Inventory, a maioria dos pacientes não apresentaram sintomas, assim como, não tiveram dor forte e fraca nas últimas 24 horas, assim como, no momento da entrevista. Ressalta-se que o sintoma de dor, não interferiu no humor, na habilidade para 10 caminhar, trabalhar, no relacionamento, sono, e na habilidade para apreciar a vida. Ao correlacionar a dor média com os sintomas de dor, cansaço, sonolência, perda de apetite, depressão, ansiedade e bem-estar evidenciou-se uma correlação positiva. Em relação as variáveis idade e tempo diagnóstico não se evidenciou resultados significativos. Conclusão: Conclui-se que apesar de haver um predomínio de pacientes que não apresentaram sintomas, principalmente, de dor este estudo é relevante por apresentar aqueles mais prevalentes em pacientes com neoplasia hematológica, além de investigar a correlação da dor com o âmbito físico, emocional e funcional e global dos pacientes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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