Barreiras percebidas para adesão ao tratamento e autocuidado em transplantados cardíacos no Brasil
Bibliographic record
Abstract
Transplantados cardíacos precisam realizar mudanças no estilo de vida além do tratamento medicamentoso. Ademais, podem desenvolver déficits cognitivos e depressão após o transplante. O objetivo desta dissertação foi examinar a relação entre sintomas depressivos, presença de comprometimento cognitivo leve (CCL) e barreiras percebidas para o tratamento e autocuidado em transplantados cardíacos, e identificar as principais barreiras percebidas. Participaram 74 pacientes transplantados que responderam a questionários sociodemográficos, clínicos, ao Montreal Cognitive Assessment - Basic, Patient Health Questionnaire – 9 e ao Inventário de Barreiras Percebidas para o Autocuidado Pós-transplante. Os dados foram analisados no software SPSS e IRaMuTeQ. Os resultados indicaram uma mediana de duas barreiras, com 14,9% apresentando sintomas depressivos moderados ou graves e 10,9% apresentando CCL. Comparações entre pacientes com e sem CCL não indicaram diferenças significativas, mas mulheres relataram maior percepção de barreiras. Análises de correlação mostraram relações positivas e significativas entre sintomas depressivos, CCL e barreiras percebidas para o tratamento e autocuidado. A análise de regressão revelou que CCL, complicações pós-transplante e sintomas depressivos explicaram 36% da variância na percepção de barreiras. Os resultados qualitativos originaram 4 classes de barreiras percebidas, são elas: Desafios de adaptação ao tratamento e autocuidado; Rotina hospitalar e demandas físicas e emocionais; Impacto dos medicamentos na rotina e qualidade de vida; e Efeitos colaterais e impactos na vida diária. Os resultados deste estudo demonstram a importância de questionar sobre as barreiras percebidas para cada paciente e de avaliar fatores psicológicos e cognitivos para melhorar a adesão ao tratamento nessa população.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 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) | 0.002 | 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".