A Influência Do Cuidador No Tratamento A Partir Do Uso da Cannabis Sativa Em Idosos Portadores da Doença de Alzheimer
Bibliographic record
Abstract
Contextualização: Questões como preconceito, falta de estudos comprovando eficácia e busca por melhor qualidade de vida norteiam o campo dos pacientes que fazem uso de fitoterápicos à base de Cannabis. Problematização: Este trabalho discute o papel do cuidador de idosos como potencializador dos efeitos do tratamento com Cannabis Sativa, propondo um modelo conceitual que representa o impacto da variável cuidador na potencialização do tratamento à base de Cannabinoide. Aspectos Metodológicos: Para a efetivação desta proposta, realizou-se uma revisão bibliográfica com o propósito de identificar resultados de pesquisas envolvendo cannabis e idosos e as atividades dos cuidadores com potencial de impactar o tratamento. Resultados: Os resultados deste estudo apontam para a falta de pesquisas envolvendo a variável cuidador como fator potencializador de tratamentos à base de Cannabinoides. Dois pontos que se apresentam frágeis neste trabalho é o fato de o mesmo não considerar outras doenças neurodegenerativas e a escassez tanto de estudos quanto das condições sob as quais cada estudo analisado foi realizado, gerando divergência de resultados entre pesquisas que consideravam variáveis similares, dificultando a interpretação dos mesmos. Conclusões: Conclui-se que o cuidador se configura como elo fundamental na potencialização do tratamento e melhora cognitiva do paciente. Os achados contribuíram para suprir o gap existente entre teoria e prática da gerontologia, diminuindo limitações teóricas dos trabalhos que avaliam o uso de cannabinoide na melhora da performance cognitiva do idoso através da inclusão da variável cuidador.
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 | 0.003 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".