Satisfação com a vida em pessoas idosas de uma comunidade rural de Celorico de Basto em tempo de pandemia por SARS-CoV-2
Bibliographic record
Abstract
Enquadramento: O aumento da esperança média de vida é um desafio à qualidade de vida das pessoas idosas, o que se poderá refletir na sua satisfação com a vida. Objetivo: Descrever a relação entre a satisfação com a vida em pessoas com 60 ou mais anos a residir num ambiente comunitário rural. Pretendeu-se também explorar a associação entre satisfação com a vida, a funcionalidade (percebida), a dor, a depressão, a qualidade de sono e o suporte social. Metodologia: Trata-se de um estudo observacional, transversal e preditivo com abordagem quantitativa, desenvolvido em Celorico de Basto. A amostra foi do tipo não-probabilística por conveniência. Definiram-se como critérios de inclusão: i) ter 60 ou mais anos e(ii) residir no concelho de Celorico de Basto. Como critério de exclusão, o não assinar o Consentimento Informado, Livre e Esclarecido. Foram recolhidos dados sociodemográficos e aplicados os seguintes instrumentos: Questionário sobre o impacto da Covid-19 no quotidiano; Satisfação com a Vida (SWLS); World Health Organization Disability Assessment Schedule (WHODAS 2.0); Questionário de Dor de McGill (MPQ); Escala de Depressão Geriátrica de Yesavage (GDS-15); Escala Básica de Sintomas de Insónia e Qualidade de Sono (BaSIQS); e Escala de suporte de Mos (MOS-SSS, Medical Outcomes Study Social Support Survey).Os dados foram analisados com recurso a estatística quantitativa. Resultados: A amostra foi constituída por 40 participantes com idades médias de 71,3 ± 9 anos e 6 meses, 65% do género feminino. Os resultados evidenciaram que as variáveis’insónia e qualidade de sono’, ‘suporte social’ e ‘patologia cardiovascular’ explicam 38,4% da variabilidade da Satisfação com a Vida. Conclusão: Os principais resultados evidenciaram que a pandemia de SARS-CoV-2 não influenciou a Satisfação com a Vida da amostra.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".