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Record W4367625309 · doi:10.34119/bjhrv6n2-297

Depressão na terceira idade: fatores desencadeantes e formas de intervenção

2023· article· pt· W4367625309 on OpenAlexaff
Nathália Rocha Ferraz, Larissa Alencar Oliveira, Maria Clara Veloso Maurício De Souza, Ellen Carvalho Araújo Santana, Caroline Almeida Santos, Emilly Santos Almeida, Ludmylla ketlley Caldeira, Karoline Santana Santos, Kleber Alves Gomes

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Health Review · 2023
Typearticle
Languagept
FieldComputer Science
TopicHealthcare during COVID-19 Pandemic
Canadian institutionsNortel (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: Analisar os fatores desencadeadores da depressão em pacientes idosos e formas de intervenção para a melhoria da qualidade de vida. Métodos: Revisão Integrativa da Literatura baseada na pergunta norteadora. A pesquisa se iniciou nas plataformas de dados eletrônicas LILACS, Scielo e Pubmed com o auxílio das palavras-chave “idoso”, “depressão”, “intervenção” e “qualidade de vida”. As palavras-chave foram combinadas e organizadas com a utilização do operador booleano AND. Resultados: Vinte e nove estudos foram considerados aptos a serem discutidos nesta revisão. Discussão: Fatores genéticos, sentimentos de frustração, luto, baixa libido estão associados com sintomatologias depressivas. Sexo feminino, baixas condições socioeconomicas também podem influenciar no surgimento da doença. A associação de fármacos, psicoterapia e apoio familiar pode promover a manutenção da saúde. Considerações finais: Indivíduos idoso tem uma maior probabilidade de desenvolver transtornos psíquicos, especialmente a depressão. O isolamento social, dificuldades financeiras, núcleos familiares desestabilizados, a dependência econômica do sexo feminino, a baixa renda e a baixa escolaridade são fatores que propiciam à depressão. Os autores sugerem que, a psicoterapia, a terapia medicamentosa, a prática de atividade física, a reinserção social e o apoio familiar podem ser utilizadas como estratégias integradas para a melhoria da qualidade de vida dos pacientes idosos.

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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.848
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.091
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.323 · 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 designOther design
Domainnot available
GenreReview

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
Published2023
Admission routes1
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