Dignidade das pessoas com necessidades paliativas acompanhadas no domicílio
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: A pessoa com doença avançada, na fase final da sua vida, encontra-se extremamente vulnerável, atingida por sofrimento multidimensional que ameaça a sua dignidade. Avaliar este aspeto, identificando as fontes relacionadas com a sua perda, pode ajudar aos profissionais de saúde intervir de forma ativa para a promoção e conservação da dignidade e assim aliviar o sofrimento da pessoa. MÉTODO: Estudo analítico com abordagem quantitativa de carácter prospetivo. A colheita de dados será realizada aplicando: formulário de caracterização demográfica e clínica; Escala de Dignidade e Escala de Avaliação de Sintomas de Edmonton, dirigidos às pessoas acompanhados pelas equipas comunitárias de suporte em cuidados paliativos. LIMITAÇÕES: O estudo será limitado pela perda de participantes (“drop-out”), dado que se trata de pessoas com doença progressiva em situação de grande vulnerabilidade, podendo impedir a resposta de alguns, impossibilitando a recolha repetitiva de dados. O mesmo será realizado no contexto de acompanhamento pelas equipas comunitárias, contando com uma amostra reduzida, sendo a recolha de dados realizada por um elemento de cada equipa participante, o que poderá dificultar a uniformização da aplicação dos instrumentos de colheita de dados. Recomenda-se fazer os estudos semelhantes nos outros contextos- tipologias em cuidados paliativos e pessoas com patologias diversificadas. FINALIDADE: A identificação de fontes de ameaça à dignidade de pessoas acompanhadas pelas equipas comunitárias de suporte em cuidados paliativos permitirá intervenções para a conservação e promoção da dignidade de pessoas com necessidades paliativas. IMPLICAÇÕES ESPERADAS: Espera-se, contribuir para a compreensão e intervenção de profissionais de saúde, no sentido de promoção e conservação de dignidade das pessoas que acompanham. Prevê-se, que esta investigação será útil para os sujeitos da mesma, mesmo ainda durante o estudo, pois a avaliação sistematizada deste domínio, permitirá o desenvolvimento e disponibilização de cuidados dirigidos ao mais profundo da integralidade humana.
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 | 0.005 |
| 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 | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".