Dor em pacientes oncológicos sob tratamento quimioterápico
Bibliographic record
Abstract
JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS: O câncer em estágio avançado geralmente causa dor cuja intensidade varia com a sua localização, o grau de evolução e o tipo de tratamento. O objetivo deste estudo foi avaliar a dor em pacientes oncológicos que estão ou estiveram em tratamento quimioterápico em hospital no município de Imperatriz-MA. MÉTODO: Os dados foram coletados a partir de questionários contendo identificação, doenças pré-existentes, manifestações clínicas, a escala numérica de avaliação da dor e o questionário McGill. RESULTADOS: Observou-se que o câncer de mama (50%) e o câncer de pulmão (38,8%) foram respectivamente os mais prevalentes no gênero feminino e masculino. A dor foi relatada por 58,6% dos pacientes no momento da entrevista ou na semana da mesma, sendo os locais mais relacionados: membros superiores e inferiores (18,5%) e tórax (11,1%). A intensidade média da dor avaliada pela escala numérica foi 6,7 ± 1,83, o que pode ser caracterizada dor de moderada intensidade e pelo questionário McGill, foi caracterizada como sensorial. CONCLUSÃO: A dor de moderada intensidade e de caráter sensorial estava presente na maioria dos pacientes oncológicos levando-os a perda de energia para executar atividades diárias.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 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 | 0.000 |
| 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".