AVALIAÇÃO DA DOR TORÁCICA, SONO E QUALIDADE DE VIDA DE PACIENTES COM DOENÇA RENAL CRÔNICA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A doença renal crônica (DRC) é um problema de saúde pública em todo o mundo, por ter alto índice de mortalidade, principalmente por complicações cardiovasculares. Casuística: avaliar o impacto na qualidade de vida e no sono em pacientes renais crônicos hipertensos em tratamento hemodialítico e que referiam dor torácica. Casuística e Métodos: Trata-se de um estudo descritivo, exploratório de corte transversal realizado com 46 pacientes com doença renal crônica e doença cardiovascular, que referiam dor torácica em tratamento de hemodiálise. Foram aplicados o Questionário Genérico de Qualidade de Vida Whoqol--bref e o Índice de qualidade de sono de Pittsburg. Para avaliar a dor foi usado o questionário de dor McGill e o Inventário breve de dor. Os dados foram submetidos à análise estatística, com nível de significância de 5%. Resultados: Dentre os pacientes havia mais homens (67,4%), média de 61,9 ±15,8 anos e o tipo de dor mais prevalente foi a sensitiva(24,5). Houve comprometimento na qualidade do sono. Evidenciou-se prejuízo na qualidade de vida, demonstrando menores escores nos domínios físico e psicológico e intensidade de dor moderada. Conclusão: Fatores como a dor, sono e qualidade de vida são aspectos importantes de pessoas com doenças graves e limitantes que se submetem a tratamentos prolongados e dolorosos, portanto devem ser sistematicamente avaliados.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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".