Escalas clínicas em saúde mental da mulher: uso de instrumentos de autoavaliação em transtornos mentais prevalentes no período perinatal
Bibliographic record
Abstract
O uso de escalas na prática clínica é bastante conhecido e pode ser útil quando os instrumentos são utilizados como parte do processo de avaliação diagnóstica, na identificação da presença ou ausência de um determinado transtorno, no monitoramento do progresso terapêutico e na quantificação e documentação da gravidade de determinados sintomas. O período perinatal pode estar associado a desfechos adversos e impactar de maneira negativa a saúde mental das mulheres. Embora existam poucos instrumentos especificamente desenvolvidos para essa subpopulação, há uma uma crescente tendência em se afirmar que o monitoramento cuidadoso e contínuo de sintomas e condições psiquiátricas prevalentes nesse período através de questionários de autoavaliação pode trazer benefícios na tomada de decisão ou busca de acompanhamento especializado e precoce, quando necessário.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".