Estrutura fatorial da escala de dignidade em doentes com necessidades de cuidados paliativos.
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A Escala de Dignidade do Doente (The Patient Dignity Inventory) de Chochinov et al., (2008) foi projetada para medir várias fontes de sofrimento relacionadas com a dignidade entre os pacientes que se aproximam do fim de vida. Considerando que alguns doentes poderão estar a sofrer e perecer com diminuição da sua dignidade e que o conhecimento acerca desta problemática é ainda deficitário, impõe-se desenvolver investigação clínica e académica neste domínio. Objetivos: Avaliar as propriedades psicométricas, nomeadamente a estrutura fatorial e a consistência interna; Classificar a dignidade autopercecionada pela pessoa com necessidade de cuidados paliativos. Métodos: Estudo de natureza quantitativa, descritivo correlacional e foco transversal, realizado em contexto paliativo, numa amostra de 83 participantes (50,6% mulheres), com uma média de 70,95 anos. Foi estudada a consistência interna e realizada uma análise fatorial confirmatória da Escala de Dignidade do Doente (The Patient Dignity Inventory), Chochinov et al., 2008). Resultados: O estudo da consistência interna da escala de dignidade confirmou a estrutura original, apresentando 5 fatores: fator 1- Presença de Sintomas (α= 0.902); fator 2 - Sofrimento Existencial (α=0.895); fator 3 - Paz Interior (α= 0.701); fator 4 – Dependência (α=0.872); fator 5 - Suporte Social (α=0.962). O valor de Alfa de Cronbach para o global da Escala de Dignidade do Doente foi de 0,962. Cerca de 73,8% das mulheres e 73,2% dos homens autopercecionam uma dignidade positiva (moderada a elevada). Conclusão: Esta investigação constitui mais um passo no estudo das propriedades psicométricas da Escala de Dignidade do Doente, numa amostra da população portuguesa. O estudo comparativo da presente investigação com os resultados obtidos por Chochinov et al. (2008) revelou que no presente estudo os valores de consistência interna nos vários fatores e na nota global são mais robustos. Os resultados obtidos sugerem que a identificação de fatores preditores da dignidade em pessoas com necessidades paliativas potencia o desenvolver e implementação de estratégias clínicas para a sua promoção o que poderá ser um importante contributo para futuras investigações e prática clínica.
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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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".