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Satisfação dos pacientes com os serviços de saúde mental: a percepção de mudanças como preditora

2012· article· pt· W2105536225 on OpenAlexaff
Mônia Aparecida da Silva, Marina Bandeira, João Domingos Scalon, Maria Amélia Cesari Quaglia

Bibliographic record

VenueJornal Brasileiro de Psiquiatria · 2012
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicPatient Satisfaction in Healthcare
Canadian institutionsUniversité de MontréalMcGill University
Fundersnot available
KeywordsPsychologyMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

OBJETIVOS: O principal objetivo deste estudo foi investigar as variáveis preditoras da satisfação dos pacientes com os serviços de saúde mental. Como objetivo secundário, avaliaram-se os níveis de mudança percebida e de satisfação dos pacientes. MÉTODO: Foi realizado um estudo de corte transversal, do tipo correlacional, com 110 pacientes psiquiátricos atendidos em três serviços públicos de saúde mental. Os pacientes foram entrevistados para aplicação da Escala de Mudança Percebida (EMP) e da Escala de Satisfação dos Pacientes com os Serviços de Saúde Mental (SATIS-BR). RESULTADOS: O principal resultado encontrado foi que a percepção de mudança pelos pacientes constituiu a variável preditora mais importante da satisfação e, em segundo lugar, a maior idade. Foi detectada alta satisfação dos pacientes com os serviços e escores de percepção de mudança diferenciados em relação aos diferentes aspectos dos serviços avaliados. CONCLUSÃO: Este estudo revela a importância da percepção dos próprios pacientes sobre os resultados do tratamento como preditora da satisfação com os serviços. Os construtos de satisfação e percepção de mudança se revelaram importantes na avaliação dos serviços de saúde mental. Estudos longitudinais e com amostras maiores e aleatórias poderão fornecer dados adicionais para a reavaliação desses resultados.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
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 score0.004
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.080
GPT teacher head0.413
Teacher spread0.333 · 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

Citations30
Published2012
Admission routes1
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