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Viver o estado terminal de um familiar: leitura salutogénica de resultados de um estudo de caso

2012· article· pt· W2103797505 on OpenAlexaboutno aff
Clara Costa Oliveira, Ana Luí­sa Costa

Bibliographic record

VenueSaúde e Sociedade · 2012
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, psychology, and well-being
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyFamily businessPsychologyArtMarketingBusiness

Abstract

fetched live from OpenAlex

O objetivo deste artigo é interpretar dados obtidos num estudo de caso de tipo fenomenológico, que pesquisou o sofrimento de dezesseis cuidadores principais (familiares) de doentes em estado terminal, hospitalizados. Os dados desse estudo são aqui interpretados à luz do pré-paradigma salutogénico de A. Antonovsky, que promove a saúde, e não a doença, cumprindo finalidades proclamadas pela OMS, nomeadamente em Ottawa. A metodologia utilizada foi qualitativa, com recurso a interpretação hermenêutica, em conjugação com análise de conteúdo (baseada nas categorias mais importantes da conceptualização salutogénica). Os resultados obtidos revelam que todos os familiares identificaram e utilizaram vários Recursos Gerais de Resistência (GRR), passíveis de serem compreendidos à luz das três metacategorias: "compreensibilidade", "gerenciamento" e "significação". Verificou-se também que a utilização/criação dos GRR tem implícita a existência de sentidos de coerência fortes, por parte dos entrevistados, tal como enunciado por Antonovsky. Os resultados possibilitam compreender que existem áreas de formação de profissionais de saúde que podem ser estimuladas em situações similares à estudada. Algumas dessas áreas são a comunicação e a gestão emocional. Os resultados apontam também para a necessidade de investimento em ações de educação para a saúde que promovam o empoderamento psicológico e comunitário dos indivíduos e dos grupos, em geral.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.254
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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 head0.052
GPT teacher head0.419
Teacher spread0.367 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations5
Published2012
Admission routes1
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