Escala de Satisfação dos Pacientes com os Serviços de Saúde Mental (SATIS-BR): estudo de validação
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Fazer um estudo da validade de construto, validade convergente e consistência interna da Escala de Satisfação dos Pacientes com os Serviços de Saúde Mental (SATIS-BR). MÉTODO: Participaram da pesquisa 110 pacientes psiquiátricos, atendidos em cinco serviços públicos de saúde mental do interior de Minas Gerais. A escala foi aplicada em entrevistas individuais estruturadas. A escala possui 12 itens que avaliam a satisfação dos pacientes, com alternativas de resposta dispostas em escala Likert de 5 pontos. Foi também aplicada a Escala de Mudança Percebida (EMP) para a análise de validade convergente da SATIS-BR. RESULTADOS: A análise fatorial pelo método Principal Axis Factoring revelou uma estrutura fatorial de três fatores, que avaliam a satisfação dos pacientes em relação às dimensões: 1. Competência e compreensão da equipe; 2. Ajuda e acolhida; 3. Condições físicas do serviço. A análise pelo coeficiente alfa de Cronbach mostrou boa consistência interna (alfa = 0,88). A análise da validade convergente foi adequada, tendo sido obtida uma correlação de Pearson positiva significativa com a escala EMP, que avalia um construto teoricamente relacionado ao de satisfação (r = 0,41; p < 0,001). CONCLUSÃO: A escala SATIS-BR apresenta qualidades psicométricas adequadas de validade de construto, validade convergente e fidedignidade.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.023 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".