DOR E FADIGA DE PESSOAS IDOSAS EM TRATAMENTO ONCOLÓGICO
Bibliographic record
Abstract
O envelhecimento populacional é uma realidade atual no Brasil e no mundo e diante desse cenário as doenças crônicas não transmissíveis tendem a serem incidentes na pessoa idosa, entre elas as oncológicas. A dor e a fadiga são sinais clínicos vivenciados por pessoas em tratamento de câncer o que poderá gerar sentimentos de isolamento da pessoa idosa, como tristeza e isolamento. Com isso, a dor e a fadiga podem produzir repercussões físicas e psicológicas, afetando a vida dessa população. Objetivou-se avaliar a fadiga e a dor de pessoas idosas em tratamento oncológico. A coleta ocorreu de entre os meses de outubro a dezembro de 2019, em um Centro de Assistência de Alta Complexidade em Oncologia no município de João Pessoa, Paraíba, Brasil. Foi avaliado a dor a partir do Questionário de Dor de McGill Pain Questionnare que é dividido em partes, sendo no presente estudo utilizada a versão BR-MPQ e fadiga de pessoas idosas em tratamento oncológico a partir da Escala European Organization for Research and Treatment of Cancer QLQ-FA 13. Foi realizada análise estatística descritiva e inferencial pelo software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versão 22. Na avaliação dos domínios da escala de dor destaca-se que 68,0% dos pacientes apresentaram queixas de quadro álgico, com maior frequência de dor moderada (50,3). Para caracterizar a dor, de acordo com as dimensões sensorial-discriminativo evidenciou-se maior frequência na palavra cansativa (49,7%) da dimensão afetivo-motivacional. E a maioria dos participantes (92,7%) avaliados referiram fadiga. Na correlação do escore da fadiga com a dor e as suas dimensões, observou-se uma correlação positiva com significância estatística (p ? 0,05), evidenciando que o aumento da fadiga está correlacionado ao aumento da dor. Evidencia-se uma correlação entre dor e fadiga, indicando que quanto maior a dor maior a fadiga vivenciada pela pessoa idosa.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".