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Record W4320910398 · doi:10.17058/rjp.v12i1.17456

TELEPSICOTERAPIA EM TEMPOS DE PANDEMIA

2022· article· pt· W4320910398 on OpenAlexaff
Kayla Niandra da Silva, Blanka Pereira Finoketti, Letiane de Souza Machado, Stefanie J. Schmidt, Edna Linhares Garcia, Silvia Virgínia Coutinho Areosa

Bibliographic record

VenueRevista Jovens Pesquisadores · 2022
Typearticle
Languagept
FieldComputer Science
TopicHealthcare during COVID-19 Pandemic
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

A saúde mental da população foi impactada pela pandemia da COVID-19, exigindo a criação de estratégias de cuidado, como a crescente utilização da telepsicoterapia. Desta forma, o presente artigo tem como objetivo analisar a adesão à telepsicoterapia oferecida no período pandêmico, considerando o perfil sociodemográfico do público atendido, a participação no estudo pelas sessões de psicoterapia e pelo preenchimento dos questionários disponibilizados através da plataforma de atendimento online. O estudo teve caráter quantitativo e descritivo, cuja amostra incluiu pessoas maiores de 18 anos e que morassem nas regiões do Vale do Rio Pardo e Vale do Taquari -RS. As informações sociodemográficas foram coletadas por meio de questionários, que posteriormente geraram um banco de dados, no qual também foi registrada a frequência dos participantes em quatro sessões de telepsicoterapia. A análise dos dados foi realizada no Microsoft Office Excel e apresentada de modo descritivo. O período de coleta dos dados foi de janeiro a dezembro de 2021. A amostra foi composta por 153 indivíduos de 19 municípios. O perfil predominante encontrado foi de 75,51% mulheres (n=114), 71,9% adultos de 25-60 anos (n=110), 69,28% residentes de centros urbanos (n=110). A taxa de adesão à telepsicoterapia foi de 91,5% na quarta sessão (n=140). Os resultados encontrados demonstram que esta é uma ferramenta potente para populações que não acessam a saúde mental pública devido a sobrecarga no sistema ou por aqueles que se encontram impossibilitados de serem atendidos de forma presencial.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.682
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0040.003
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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