Funcionalidade, sintomas diversos e qualidade de vida de pacientes submetidos à quimioterapia paliativa
Bibliographic record
Abstract
Este artigo teve como objetivo analisar a funcionalidade, sintomas diversos e qualidade de vida de pacientes submetidos à quimioterapia paliativa. Foi realizado um estudo descritivo, transversal, com 105 pacientes atendidos em uma instituição referência em oncologia no estado de Pernambuco. Os dados foram obtidos entre outubro de 2015 e janeiro de 2016, por meio dos instrumentos: Edmonton Symptom Assessment System, escala de Eastern Cooperative Oncology Group/Karnofsky e questionário de qualidade de vida em cuidados paliativos. O software utilizado para análise dos dados foi o SPSS. Identificou-se predomínio de uma população com baixos níveis de escolaridade e renda familiar, com boa funcionalidade e condições de desenvolver as atividades de vida diária. Foi encontrada menor porcentagem de pessoas com capacidade funcional afetada. Entre os sintomas mais prevalentes destacaram-se: depressão, náusea e sonolência. Chegou-se à conclusão de que construir o perfil dos pacientes em quimioterapia paliativa é importante para o planejamento e construção de uma assistência capaz de promover melhorias na qualidade de vida, baseada na individualidade de cada paciente, favorecendo uma prática humanizada.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".