AVALIAÇÃO DA DOR NO PÓS-OPERATÓRIO IMEDIATO: USO DO QUESTIONÁRIO McGILL
Bibliographic record
Abstract
A dor é a complicação ou o desconforto mais frequente no período pós-operatório.Este estudo tem como objetivo avaliar o nível de dor no pós-operatório imediato, em pacientes submetidos a intervenção cirúrgica sob anestesia geral.Trata-se de um estudo descritivo, com abordagem quantitativa, que aplicou o Questionário McGILL para avaliar a dor em pacientes no pósoperatório imediato.Como resultados, 52,3% dos participantes pertenciam ao sexo feminino e 47,7% masculino, com idade média de 55 anos.As especialidades cirúrgicas frequentes foram a cirurgia da colunaneurocirurgia e a cirurgia geral.Após a aplicação do questionário, observou-se que 28,57% dos pacientes referiram pelo menos uma ou mais queixas dolorosas referentes aos grupossensitivo, afetivo, avaliativo e miscelâneaenquanto que 71,43% não descreveram queixas de dor.Concluiu-se que a avaliação e o tratamento adequado da dor não é apenas uma questão fisiopatológica, é também uma questão ética.O adequado controle da dor evita o sofrimento desnecessário e proporciona maior satisfação do paciente frente ao atendimento dispensadonenhum paciente deveria sentir dor.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".