Validação da Recovery Assessment Scale (RAS) no Brasil para avaliar a capacidade de superação das pessoas com esquizofrenia
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo Adaptar para o Brasil e investigar a confiabilidade e validade da Recovery Assessment Scale (RAS) em pessoas com esquizofrenia. Métodos Etapa 1 – foi realizada tradução profissional para o português, adaptação e retrotradução da RAS. Etapa 2 – estudo-piloto em um grupo de 12 pessoas com esquizofrenia para garantir compreensão dos itens da escala. Etapa 3 – As pessoas com esquizofrenia (N = 104) foram submetidas à versão brasileira da RAS e a instrumentos de funcionalidade, qualidade de vida e sintomas para busca de evidências de validade. Resultados Os resultados revelaram bons índices de consistência interna e de precisão teste e reteste dos instrumentos. Foram estabelecidas evidências de validade convergente entre a RAS e medidas de qualidade de vida (r = 0,58; p < 0,001), funcionamento ocupacional (r = 0,40; p < 0,001), habilidades de vida independente (r = 0,24; p < 0,02), gravidade (CGI, r = -0,31; p < 0,003) sintomas da esquizofrenia: PANSS total (r = -0,21; p < 0,05), PANSS negativa (r = -0,28; p < 0.007), PANSS positiva (r = -0.08; p = 0,437)] e depressão [Calgary (r = -0,27; p < 0,01)]. A análise fatorial exploratória revelou seis fatores, sendo quatro destes similares a estudos prévios. Conclusão A partir deste estudo, considerou-se que a palavra “superação” reflete melhor o conceito de “recovery”. A versão brasileira da escala RAS é um instrumento válido e reprodutível para aferir a capacidade de “superação” das pessoas com esquizofrenia.
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 | 0.014 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".