Dinâmica familiar e rede de apoio de cuidadores familiares de pessoas com câncer progressivo
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: Analisar a dinâmica familiar, a rede de apoio de cuidadores familiares de pessoas com câncer progressivo e suas necessidades para a integralidade no cuidado. Método: Estudo qualitativo, descritivo, desenvolvido à luz do Modelo Calgary de Avaliação Familiar. Foi realizado de setembro de 2022 a abril de 2023, por meio de observação participante em instituição pública de saúde de São Paulo e entrevistas com seis cuidadoras familiares. A análise foi realizada a partir do Genograma e do Ecomapa, conforme o Modelo, com auxílio de softwares para organização dos dados. Resultados: Os dados foram categorizados em avaliação familiar estrutural, desenvolvimental e funcional. Revelaram estreitamento de relações familiares com vínculos fortes, aumento do nível de sobrecarga da cuidadora conforme a progressão do câncer, abandono do autocuidado e dificuldades financeiras. As cuidadoras, devido à sobrecarga, tiveram dificuldade de elencar a rede de apoio, mas o modelo empregado possibilitou a identificação dos elementos que a compõem, sendo a fé citada por todas elas. Conclusão: O diagnóstico e a progressão do câncer acarretam mudanças na estrutura, desenvolvimento e funcionalidade familiar, as quais necessitam ser avaliadas individualmente para melhorar o planejamento do cuidado, acionando elementos e serviços ao cuidado de acordo com a realidade das famílias.
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 | 0.009 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".