Avaliação da intensidade da dor de pacientes renais crônicos em tratamento hemodialítico
Bibliographic record
Abstract
RESUMO JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS: O paciente renal crônico refere sentir diferentes tipos de dor, de intensidade e localização variáveis. Nesse sentido, este estudo objetivou analisar a dor de pacientes renais crônicos em tratamento hemodialítico. MÉTODOS: Estudo transversal e analítico, realizado com 88 pacientes que faziam hemodiálise em Unidade Nefrológica do noroeste do Rio Grande do Sul. Os dados foram coletados de maio a julho de 2014, por meio de Formulário de Caracterização Sócio-Demográfica/Clínica e Questionário McGill, em sua forma reduzida e analisados por meio do Statistical Package for the Social Sciences. RESULTADOS: Dos participantes, 57,5% eram homens, 58,11% casados, 49,4% idosos. Quanto à intensidade da dor presente durante a sessão, 75% não tiveram dor, seguidos de dor leve (17%), moderada (4%) e intensa (3,4%). No final da hemodiálise, 58% continuavam sem dor, porém percentuais aproximados de dor leve ou moderada (20,5% e 19,3%) e intensa (2,3%), demonstraram aumento da intensidade da dor com o decorrer da hemodiálise. CONCLUSÃO: Os resultados obtidos são importantes como subsídios para qualificar as ações da equipe multiprofissional, direcionadas à atenção aos renais crônicos, extensivas aos seus familiares.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".