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Record W6996402960

Resultados do Rastreio à Covilhã, 2017

2018· dissertation· pt· W6996402960 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUBibliorum repositorio digital da ubi (University of Beira Interior) · 2018
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicPressure Ulcer Prevention and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PopulationCognitionStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: As alterações patológicas da cognição (défice cognitivo ligeiro e demência) são um fardo para os doentes, cuidadores e cuidados de saúde; pelo que são objeto de estudo de várias investigações. Dado que muitos doentes com estes défices se fazem acompanhar de Sonolência Diurna (SD) excessiva, um sintoma relativamente mais fácil e rápido de identificar do que as típicas alterações estruturais e funcionais do Sistema Nervoso Central associadas aos défices cognitivos, este estudo propõe-se a encontrar uma relação entre este possível sintoma sentinela com o grau de défice cognitivo apresentado pelo doente, para que a SD excessiva possa ser utilizada no âmbito da clínica para discriminar mais rápida e eficazmente os idosos em risco e passíveis de uma intervenção precoce, tendo em vista o retardo da institucionalização e a melhoria da qualidade de vida. Materiais e Métodos: Para este estudo foram utilizados os dados colhidos no Rastreio Geriátrico à Covilhã, composto por uma amostra voluntária de 109 indivíduos. Os critérios de inclusão usados foram a idade igual ou superior a 65 anos e a residência no concelho da Covilhã e os de exclusão foram o grau de literacia, sendo os analfabetos excluídos, ou a não realização de uma das escalas com interesse para o estudo. A função cognitiva dos voluntários foi avaliada pelo teste de rastreio Montreal Cognitive Assessment (MoCA) e a presença de SD excessiva pela aplicação da Escala de Sonolência de Epworth (ESE). A análise estatística foi efetuada com recurso à IBM SPSS Statistics versão 24. Resultados: A amostra tinha uma média de idades de 76,69 ? 6,90 anos, predominantemente do sexo feminino (67,89%), a média de pontuações no MoCA foi de 17,65 ? 5,38 anos, em que 76,1% dos voluntários tinham pontuações sugestivas de défice cognitivo. Na ESE obtivemos 16,51% de resultados sugestivos de SD excessiva, sendo que destes 66,7% apresentavam pontuações indicativas de défice cognitivo no MoCA. No entanto, não foi possível obter uma associação estatisticamente significativa entre a SD e o perfil cognitivo dos voluntários, nem com nenhum dos domínios avaliados pelo MoCA. Também não foi possível obter uma associação entre os diversos fatores que poderiam contribuir para a SD excessiva e esta. Conclusão: Embora o Rastreio Geriátrico à Covilhã não tenha sido capaz de demonstrar a associação descrita na literatura entre a SD excessiva e a presença de défices cognitivos, conseguimos com ele criar uma base de dados para possíveis estudos prospectivos e alertar os profissionais de saúde e os idosos para a importância do sono e como este poderá afetar a qualidade de vida dos indivíduos.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.192

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0510.009

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 head0.032
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.289 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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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Published2018
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