Depressão na terceira idade: fatores desencadeantes e formas de intervenção
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".