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Fatores associados ao uso de cocaína e/ou crack em clientes de um CAPSad

2012· dissertation· pt· W1714342672 on OpenAlexaff
Josélia Benedita Carneiro Domingos

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicYouth, Drugs, and Violence
Canadian institutionsCanadian Association of Nurses in Oncology
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O estudo teve por objetivo avaliar o us o de c ocaína e/ou de crack e suas possíveis relações com os aspectos biológicos, psicológicos e sociais.Trata-se de um estudo do tipo transversal, de ab ordagem quantitativa.O estudo foi desenvolvido no CAPSad de Ribeirão Preto, SP, por meio de uma amostra de conveniência composta por 95 clientes do serviço, sendo 42 (44,2%) usuários de cocaína e 53 (55,8%) de crack.Os instrumentos de coleta de dados foram: Informações sociodemográficas, Escala de Severidade da D ependência de Drogas (SDS), Cocaine Craving Questionnaire-Brief (CCQ-B), Severity Alcohol Dependence Data (SADD), Inventário das Consequências do Beber (DrInC) e o Addiction Severity Índex (ASI6).A análise de dados foi realizada empregandose os testes t de Student, para amostras independentes, o de correlação de Pearson e S pearman.A amostra foi composta predominantemente por usuários do sexo masculino, adultos, solteiros, cor branca, com baixo nível de escolaridade, religião católica e t rabalhos informais, sem diferença entre os grupos.Não houve diferenças entre usuários de cocaína e de crack para droga de maior uso, idade do primeiro uso, tempo, em anos e dias, de consumo da droga, uso de álcool no padr ão binge (na vida), níveis de gr avidade da dependência do álcool e da f issura.Os usuários de crack apresentaram maiores níveis de s everidade da de pendência da droga, avaliada tanto segundo a escala SDS quanto do ASI6.O uso de drogas e o suporte familiar e social constituíram as áreas mais prejudicadas entre esses usuários (p≤,005).Correlações entre os escores das áreas: uso de drogas (r= 0,33, p<,000), psiquiátrica (r = 0,27, p.<,007), legal/justiça (r = 0,23, p<,024), suporte familiar/social do ASI e os escores do SDS foram baixas e estatisticamente significativas.Encontrou-se ainda uma correlação negativa entre as áreas do ASI-6: uso de dr ogas (r= -,36, p<,000), uso de álcool (r= -0,29, p<,003), legal/justiça (r=-,23, p<,024), e, positiva, entre a área família (r=0,24,p<,005) e o nível de g ravidade da fissura.A escala DrInC correlacionou apenas com a área uso do álcool (ASI6).Correlações também foram identificadas entre a maioria das áreas do ASI6; no entanto, foram exceções as áreas família e emprego/financeira.A idade correlacionou com as áreas, uso de drogas (r= -0,25, p<,014), legal/justiça (r=-0,21, p<,04) de forma negativa; e, positiva entre com a área médica do ASI6 (r=0,43, p<,000).As consequências do beber não se diferenciaram entre os usuários de cocaína e crack.Houve uma correlação positiva entre o escore total do ASI, a SDS e do DrinC, mas contrariamente aos escores do CCQ-B total.A idade correlacionou com as consequencas do beber (DrInC) e com os níveis de gravidade da dependência do álcool (SADD).Pode se concluir que a relação entre o uso de cocaína e/ou crack e os aspectos biológicos, psicológicos e s ociais são complexas e m ultidimensionais.Assim, avaliar as peculiaridades relacionadas ao uso de cocaína e crack possibilitou identificar elementos cruciais nos aspectos de saúde e sociais que podem contribuir, de maneira mais apropriada, no norteamento e planejamento da assistência com qualidade a essa população.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.325 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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