Adaptação Cultural e Pré-Teste da Escala de Cicatrização de Vancouver para a População Portuguesa
Bibliographic record
Abstract
Este estudo tem como objetivo adaptar culturalmente e realizar um pré-teste, para posterior validação da Escala de Cicatrização de Vancouver para a população portuguesa, em contexto clínico. A posterior validação da escala para a população portuguesa permitirá padronizar a avaliação de cicatrizes entre utentes portugueses, facilitando a comunicação entre profissionais de saúde e a comparação da eficácia de diferentes tratamentos. A metodologia adotou uma abordagem fenomenológica mista, descritiva, observacional e transversal. Foi realizada a adaptação cultural da Escala de Cicatrização de Vancouver para o português europeu, seguida de um pré-teste com profissionais de saúde, utilizando um painel Delphi para garantir a equivalência semântica e a relevância cultural dos itens. Os resultados preliminares sugerem que a escala é uma ferramenta eficaz para a avaliação de utentes portugueses com cicatrizes em contextos clínicos variados. Como conclusão do estudo, pode-se inferir que a validação da escala é essencial para padronizar a avaliação de cicatrizes, melhorando a comunicação entre profissionais de saúde e possibilitando comparações precisas de tratamentos. A continuidade do estudo, com a realização da terceira fase, é recomendada para confirmar a consistência da escala ao longo do tempo e em diferentes contextos clínicos.
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 | 0.014 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".