Depressão, Ansiedade, Estresse E Qualidade do Sono em Pacientes com Transtornos Alimentares
Bibliographic record
Abstract
Os transtornos alimentares são caracterizados como distúrbios biopsicossociais nos quais o indivíduo pode apresentar graves complicações físicas e psicológicas. O objetivo neste estudo foi avaliar os níveis de depressão, ansiedade, estresse e qualidade do sono em pacientes com anorexia ou bulimia nervosa. A amostra foi composta por 30 mulheres em atendimento em um Ambulatório Especializado de Saúde Mental do Estado de São Paulo. Os instrumentos utilizados para a coleta de dados foram a Escala DASS-21 e o Questionário de Avaliação do Sono de Toronto. Foram identificados níveis muito graves de depressão em 53,33% das pacientes; níveis muito graves de ansiedade em 60%; e níveis muito graves de estresse em 26,67%. Observou-se correlação positiva significante (p<0,05) entre os escores da avaliação da qualidade do sono e as escalas de depressão, ansiedade e estresse. Houve associação significativa (p<0,05) entre maiores níveis de estresse e menor número de residentes no domicílio. Pacientes com transtornos alimentares apresentaram prejuízos severos em sua saúde mental, com níveis elevados de depressão, ansiedade e estresse, correlacionados a pior qualidade do sono.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| 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".