Equivalência da escala de luto perinatal para escala de luto parental após a perda de um filho / Equivalence from the perinatal grief scale to the parental grief scale after the loss of a child
Bibliographic record
Abstract
Introdução: a manifestação mais comum do luto complicado é diante da morte de um filho. Neste contexto, observa-se a emergência da utilização de escalas direcionadas para pais na identificação do luto parenteral. Objetivo: realizar equivalência da Escala de Luto Perinatal para Escala de Luto Parental após a perda de um filho. Método: trata-se de um estudo metodológico, que envolve a coleta e análise dos dados através da equivalência linguística, semântica, cultural, conceitual e coloquial da escala de luto perinatal (EL Perinatal) para escala de luto parental (EL Parental) na língua portuguesa do Brasil. Resultados: para equivalência da EL Perinatal para EL Parental foi realizada a proposta de alteração da palavra “bebê” para “filho(a)” e as palavras do gênero feminino também foram possibilitadas para o gênero masculino na abordagem aos pais. O comitê de juízes especialistas participantes na adaptação transcultural e validação da EL Perinatal concordou em 100% das modificações. Conclusão: a proposta da EL Parental amplia a investigação do luto complicado para os pais que perderam seus filhos em todas as faixas etárias.
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 | 0.006 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 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".