Transtornos mentais comuns e uso de psicofármacos em mulheres atendidas em unidades básicas de saúde em um centro urbano brasileiro
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Investigar a prevalência de transtornos mentais comuns (TMC) em mulheres atendidas em unidades de atenção básica em um centro urbano brasileiro, assim como o impacto desses transtornos sobre a qualidade de vida (QV), a associação de fatores sociodemográficos a TMC e QV e a prevalência de uso e padrão de utilização de psicofármacos na amostra estudada. MÉTODOS: Nesta pesquisa quantitativa, transversal e correlacional-descritiva, uma amostra estratificada de 365 mulheres foi entrevistada entre maio de 2012 e janeiro de 2013 em cinco unidades básicas de saúde brasileiras. Foram utilizados questionários sociodemográfico e farmacoterapêutico; questionário de autorrelato SRQ-20 para estimar a prevalência de transtornos mentais comuns; e escala de qualidade de vida WHOQOL-bref. Para avaliar o impacto dos TMD na QV, foram utilizados o teste t e modelos de regressão linear. Utilizou-se o teste do qui-quadrado para verificar associações entre TMC e variáveis sociodemográficas. A análise do consumo de psicofármacos foi descritiva. RESULTADOS: A prevalência de TMC foi de 44,1% e a de consumo de psicofármacos de 27,1%. Apenas 5,6% das participantes do estudo tinham registro de diagnóstico psiquiátrico no prontuário. Os psicofármacos eram usados por 41,6% das entrevistadas positivas para TMC e 15,7% das negativas para TMC. Não houve associação entre TMC e variáveis sociodemográficas. Houve associação estatisticamente significativa entre TMC e QV. As mulheres positivas para TMC apresentaram pior QV. Não houve influência de fatores sociodemográficos sobre esse resultado. CONCLUSÕES: Mais atenção é necessária ao padrão de uso e prescrição de psicofármacos na atenção básica. As pacientes com TMC apresentaram prejuízo funcional, evidenciado por escores de QV significativamente menores. A ausência de influência dos fatores sociodemográficos sobre os resultados parece corroborar a proposição de uma origem distinta para TMC em mulheres.
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 | 0.008 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.008 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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; 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".