DOR E SINTOMAS DE DEPRESSÃO DE PESSOAS IDOSAS EM TRATAMENTO ONCOLÓGICO
Bibliographic record
Abstract
O câncer caracteriza-se como uma doença crônica de alta prevalência no mundo. Dentre os sinais e sintomas frequentes nessa patologia, destaca-se a dor, que associa-se a manifestações físicas, cognitivas, culturais e psicológicas. A dor pode interferir negativamente na vida diária da pessoa com câncer e elevar as chances do surgimento de sintomas de depressão, o que interfere diretamente sobre a qualidade de vida do paciente. Deste modo, o presente estudo tem como objetivo avaliar a dor e a presença de sintomas de depressão de pessoas idosas em tratamento oncológico. Trata-se de um estudo transversal, com abordagem quantitativa, realizado 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. Participaram 139 pessoas idosas com diagnóstico médico de câncer e que estavam em tratamento oncológico. Para a coleta de dados foi utilizado um questionário semiestruturado, o questionário de Dor de McGill e o Inventário de Beck para Depressão – IBD, os dados foram analisados por meio de análise descritiva e inferencial. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do CCS da UFPB. Observou-se uma maior frequência de mulheres, com 60 anos a 69 anos, casadas, com escolaridade de um a quatro anos de estudo e procedentes do interior da Paraíba. Na avaliação da dor, observou-se que 68,0% dos pacientes apresentaram queixas de quadro álgico, com maior frequência de dor moderada. Evidenciou-se que 36,7% dos participantes referiram presença de sintomas de depressão. Na correlação da sintomatologia depressiva com a dor, observou-se correlação positiva com significância estatística (p ? 0,05). O aumento da dor está correlacionado ao aumento dos sintomas de depressão, ressaltasse a importância de considerar os resultados deste estudo em benefício desta população, utilizando-os como norte para o planejamento de intervenções biopsicossociais.
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 | 0.006 |
| 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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".