O Impacto Emocional do AVC no Adulto Jovem: Revisão Integrativa da Literatura
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: O objetivo norteador deste estudo consiste em compreender o impacto emocional do AVC no doente adulto jovem. Métodos: Foi efetuada uma Revisão Integrativa da Literatura (RIL) utilizando a metodologia PI[C]O com vista à formulação da pergunta de investigação e sustentada pela metodologia de Toronto e Remington (2020). Realizaram-se as pesquisas na base de dados MEDLINE Ultimate e CINAHL Ultimate. Foram estabelecidos critérios de inclusão e após screening dos artigos apurados incluíram-se cinco que serviram de base à reflexão deste estudo. Resultados: Referente aos estudos selecionados, os mesmos apresentam resultados bem definidos quanto ao impacto emocional negativo, e por vezes incapacitante, vivido pelos doentes após o episódio de Acidente Vascular Cerebral. Discussão: O estudo expõe a necessidade de um apoio constante e individual aos doentes, com vista a ver diminuídos sentimentos negativos decorrentes do seu grau de incapacidade condicionado pelo episódio de AVC, assumindo-se ainda uma influência negativa entre estes sentimentos e a recuperação funcional dos doentes. Conclusão: Identificou-se que a depressão pós AVC é uma manifestação emocional recorrente no adulto jovem, associando-se de forma significativa à deterioração funcional, à diminuição da qualidade de vida e à menor adesão aos processos de reabilitação.
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 | 0.008 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".