DESEMPENHO DE FLUÊNCIA VERBAL EM ADULTOS E IDOSOS COM CÂNCER EM TRATAMENTO QUIMIOTERÁPICO
Bibliographic record
Abstract
O câncer, caracterizado pela proliferação desordenada de células, pode gerar impactos significativos na saúde física, mental e cognitiva dos indivíduos. Dentre os efeitos adversos do tratamento oncológico, destacam-se alterações cognitivas, como prejuízos na fluência verbal, que afetam funções executivas, memória e atenção. Essas alterações, denominadas "chemobrain", impactam a qualidade de vida dos pacientes oncológicos. Diante disso, este estudo teve como objetivo analisar o desempenho de fluência verbal em adultos e idosos com câncer após tratamento quimioterápico. Para tal, foi realizado um estudo de caso-controle, quantitativo, descritivo e transversal, realizado em um hospital filantrópico. A amostra foi composta por 60 indivíduos, divididos em dois grupos pareados por idade, sexo e escolaridade: 30 participantes com diagnóstico de câncer em tratamento exclusivo com quimioterapia e 30 participantes sem histórico da doença. Os instrumentos aplicados foram um questionário sociodemográfico e clínico, o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), e os testes de fluência verbal semântica (categoria “animais”) e fonológica (letra “A”), ambos com tempo de 60 segundos. Os dados foram analisados por meio de estatística descritiva e inferencial. Os tipos de câncer mais prevalentes foram estômago (20%), mama (13,3%) e linfonodo (13,3%). Os quimioterápicos mais utilizados foram fluorouracil (20%) e cisplatina (14%). Os participantes sem câncer apresentaram escores superiores na fluência verbal semântica e fonológica (p<0,001) em comparação aos pacientes em tratamento. Não houve diferença estatística nos escores do MoCA entre os grupos. No grupo com câncer, houve correlação fraca entre fluência fonológica e escore MoCA (p=0,04). Já no grupo controle, observaram-se correlações moderadas entre fluência verbal semântica (p=0,007) e fonológica (p=0,016) e MoCA; e correlação negativa moderada entre fluência fonológica e idade (p=0,021). Conclui-se que os indivíduos com câncer em tratamento quimioterápico apresentam desempenho inferior nas tarefas de fluência verbal semântica e fonológica em comparação com pessoas sem histórico da doença.
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 | 0.001 | 0.005 |
| 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 | 0.000 |
| 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".