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Record W7042378969

O impacto da dor na qualidade de vida do doente oncológico: factores psicossociais na dor

2011· dissertation· pt· W7042378969 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2011
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicWomen's cancer prevention and management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnxietyQuality of life (healthcare)Depression (economics)Pain medication
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O surgimento de uma doença como o cancro, implica uma adaptação e uma reorganização da vida do sujeito, onde aspectos psicológicos individuais têm um papel essencial no modo como o indivíduo reage, lida e supera a doença. O objectivo central deste estudo foi o de avaliar o impacto que o cancro da mamã e a dor a esta associada acarretam na qualidade de vida dos doentes, bem como analisar a influência de variáveis psicossociais seleccionadas (ansiedade, depressão e estilos de coping) na percepção de dor e na qualidade de vida do doente oncológico. A população deste estudo incluiu 50 mulheres com diagnóstico de cancro da mama, presentemente, em tratamento de quimioterapia, no serviço de Oncologia do Centro Hospitalar do Alto Ave, que foram avaliadas num único momento. Foram administrados o Questionário de Caracterização Sócio — Demográfica (construído pelos autores); o "McGill Pain Questionnaire" (traduzido e adaptado por Pimenta, C. A. de M.; Teixeira, M. J., 1996); o "Cuestionario de Afrontamiento al Dolor" (Soriano, J. & Monsalve, V. (2002); traduzido e adaptado por Dias, A., 2006); o "Hospital Anxiety and Depression Scale" (traduzido e adaptado por Mclntyre, Pereira, Gouveia, Silva & Araújo-Soares, 1999); e o "Health Survey Short-Form, SF- 36" (Ware e Sherborne, 1992, traduzido e adaptado por Ferreira P., 1998). Observamos que mais de metade da população estudada apresentava dor relacionada com a doença (66%). Por sua vez a intensidade da dor associava-se com diminuição na Qualidade de Vida para a Componente Física (rank médio (sem dor)= 38.00; rank médio (com dor)=19.06; p=0.000) e para a Componente Mental (rank médio (sem dor)=32.97; rank médio (com dor)=21.65; p=0.009) dos doentes; e também se reflectia em maiores níveis de ansiedade (rank médio (sem dor)=14.12; rank médio (com dor)=31.36; p=0.000) e depressão (rank médio (sem dor)=16.85; rank médio (com dor)=29.95; p=0.002). Quanto às estratégias de coping verificou-se que não existia correlação significativa entre as subescalas do CAD-Re a intensidade da dor oncológica quer para as estratégia de afrontamento á dor passivas (rank médio (sem dor)=21.87; rank médio (com dor)=25.00; p=0.464) quer para as activas (rank médio (sem dor)=23.00; rank médio (com dor)=24.47; p= 0.732), á excepção da estratégia activa de afrontamento á dor "Distracção" (rs=-.375; p=0.009). Observou-se ainda que doentes com estilos de afrontamento à dor mais passivos apresentavam um menor nível de qualidade de vida, uma vez que se verificou uma relação significativa entre a medida sumário da escala de estado de saúde "Componente mental" e estes estilos de afrontamento á dor (rs=-0.386; p=0.007), e outras sub-escalas. Por último verificamos que indivíduos que apresentam maiores valores na escala de estratégias de afrontamento á dor "Religião" e a medida sumário "Afrontamento passivo", apresentam valores mais elevados nas escalas de ansiedade e depressão pelo que provavelmente doentes com ansiedade e depressão utilizam menos estilos de afrontamento á dor activos. Concluímos que a maioria destas mulheres sofre com dor oncológica, dor esta que acarreta com ela diversas implicações ao nível da qualidade de vida, estilos de coping e do aparecimento ou agravamento de ansiedade e depressão, conforme verificamos no nosso estudo.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.007
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.084
GPT teacher head0.428
Teacher spread0.344 · 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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Published2011
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