DESENVOLVIMENTO DE TECNOLOGIA EDUCACIONAL PARA CUIDADORES DE PACIENTES ONCOLÓGICOS EM CUIDADOS PALIATIVOS
Bibliographic record
Abstract
Os Cuidados Paliativos ainda são envoltos de muitas dúvidas aos pacientes e acompanhantes, fazendo-se necessário intervenções que atuem no desconhecimento do tema, principalmente quando instituído com pacientes oncológicos. A pesquisa objetivou desenvolver uma tecnologia educacional para elucidar sobre cuidados paliativos com cuidadores de pacientes oncológicos. Trata-se de um estudo do tipo exploratório-metodológico, o qual foi realizado no Hospital Ophir Loyola em Belém do Pará. Para sua realização o estudo foi dividido em três fases: exploração da realidade, revisão da literatura e construção do jogo educativo. A exploração da realidade foi realizada por meio de um questionário contendo nove perguntas sobre cuidados paliativos, o qual foi aplicado após a utilização do Montreal Cognitive Assessment (MoCA) que avalia a parte cognitiva; a segunda fase foi a revisão de literatura, feita em base de dados confiáveis, com artigos preferencialmente de 2019 a 2024. Na terceira etapa, construiu-se um jogo educativo, através de plataformas de edição Bitmoji e CANVA®. Participaram do estudo 20 acompanhantes com média de idade de 47,05±11,12 anos, sendo 17 do sexo feminino (85%) e 3 do sexo masculino (15%). Além disso, a maioria possuía vínculo com o paciente, sendo filho ou filha (n=10; 50%). Com relação aos conhecimentos acerca dos cuidados paliativos, foi possível observar que a maioria nunca tinha escutado falar sobre (n=13; 65%) e não considera seu conhecimento suficiente (n=12; 60%). A tecnologia educacional para educação em saúde tem se mostrado eficaz, sendo relevante principalmente em assuntos estigmatizados como os cuidados paliativos.
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 | 0.018 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".