Análise da intensidade, aspectos sensoriais e afetivos da dor de pacientes em pós-operatório imediato
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo Avaliar a dor de pacientes em pós-operatório imediato, na admissão, uma hora após e na alta de uma Unidade de Recuperação Pós-Anestésica quanto a intensidade, aspectos sensoriais e afetivos. Métodos Analítico, transversal, com 336 pacientes, formulário sociodemográfico e clínico, escala numérica da dor e McGill reduzida. Dados coletados em setembro-outubro de 2015 em Unidade de Recuperação Pós-Anestésica (URPA), hospital geral do Noroeste do Rio Grande do Sul. Estatística descritiva, analítica, com significância para p<0,05. Resultados 57,3% não referiram dor, 47% dor da admissão à alta, estatisticamente significativas. Pacientes submetidos a cirurgias oncológicas e traumatológicas relataram mais dor (p<0,01). Na admissão e manutenção prevaleceu dor moderada e intensa; na alta, dor leve e moderada. Conclusões Percentual elevado de pacientes com dor no pós-operatório imediato, desde a admissão na unidade até a alta. Resultados podem instigar pesquisadores e profissionais de saúde às investigações, inclusive com maior número de participantes que permitam inferências.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".