Preditores da qualidade de vida numa amostra de mulheres com cancro da mama
Bibliographic record
Abstract
ResumoObjetivos: Caracterizar as variáveis alexitimia, espiritualidade (dimensão crenças espirituais/religiosas e dimensão esperança/otimismo), assertividade e qualidade de vida de mulheres com cancro de mama.Método: A amostra é composta por 85 mulheres com cancro de mama de um Hospital do Grande Porto, com uma média de 47 anos e maioritariamente casadas. As doentes foram avaliadas através de 6 instrumentos de autopreenchimento: Questionário Sociodemográfico e Clínico; Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS); Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20); Escala de Avaliação da Espiritualidade; Escala de Assertividade de Rathus e The European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire (EORTC QLQC-30, v.3.0). Resultados: Os resultados indicam que a alexitimia se correlaciona de forma negativa com a dimensão esperança/otimismo e com a assertividade e que estas três variáveis têm influência na qualidade de vida. Mostram ainda a existência de uma correlação positiva entre a idade e a qualidade de vida global, bem como uma correlação negativa do número de anos de escolaridade com a alexitimia e com a dimensão crenças. O modelo preditor da qualidade de vida obtido exclui a influência da assertividade e mostra o impacto negativo da alexitimia e a influência positiva da dimensão esperança/otimismo na qualidade de vida de mulheres com cancro de mama, mesmo depois de controladas as variáveis ansiedade e depressão.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".