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Correlação entre a Força Muscular, Escala de Sintomas e Funcionalidade de Pacientes Oncológicos em Cuidados Paliativos

2025· article· pt· W4412796689 on OpenAlexaboutno aff
Jaqueline Pinheiro da Silva, Saúl Rassy Carneiro, Rayssa da Silva Araújo, Myara Cristiny Monteiro Cardoso

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Cancerologia · 2025
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicPalliative and Oncologic Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: A estimativa mundial estabelece que a cada ano 56,8 milhões de pessoas necessitam de cuidados paliativos, dos quais 28,2% correspondem aos pacientes com neoplasias malignas que precisam de cuidados paliativos na vida adulta. Objetivo: Avaliar os sintomas e a funcionalidade de pacientes oncológicos em cuidados paliativos internados e correlacionar com a força muscular. Método: Estudo transversal analítico em pacientes internados, tendo sido incluídos todos os pacientes elegíveis para a pesquisa no período do estudo e avaliados quanto à epidemiologia, além da aplicação de três escalas: Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), Palliative Performance Status (PPS) e Medida de Independência Funcional (MIF), e do teste de força muscular com uso do dinamômetro hidráulico. Resultados: Um total de 53% dos pacientes tinha menos de 60 anos e 66% eram mulheres. Com uma média de 96, a MIF retratou uma funcionalidade preservada com 76,19% do potencial mantido, a PPS obteve média de 54, mas a força muscular e a ESAS revelaram médias abaixo do padrão. Houve correlação entre dinamometria e ESAS em homens, dinamometria e PPS em mulheres, dinamometria e MIF em mulheres e dinamometria e ESAS em pacientes que não realizaram quimioterapia. Conclusão: Constatou-se que existe correlação positiva entre as escalas funcionais e dinamometria para as mulheres. Além disso, os homens apresentaram maior força muscular quanto maior a sintomatologia, assim como os pacientes que não fizeram quimioterapia.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2025
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