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Record W7119295993

Association between fatigue, sense of coherence and functionality after myocardial infarction

2023· dissertation· pt· W7119295993 on OpenAlexaboutno aff
Breno de Souza Mota

Bibliographic record

VenueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2023
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, psychology, and well-being
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAssociation (psychology)DiseaseMyocardial infarctionPerspective (graphical)Depression (economics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: A fadiga é um fenômeno multidimensional, multicausal, inespecífico e subjetivo utilizado para descrever uma sensação opressiva contínua de esgotamento aliada a capacidade reduzida de trabalho físico e mental. É um sintoma frequente e persistente em pessoas que sofreram um episódio de infarto agudo do miocárdio (IAM), e interfere negativamente na capacidade de realizar atividades de vida diária. Fatores como o senso de coerência (SOC) podem influenciar a experiência do sintoma. O SOC é um recurso de enfrentamento que auxilia as pessoas a manejarem situações que provocam tensão e a identificar e mobilizar fatores que promovem enfrentamento efetivo. Embora a relação entre fadiga, senso de coerência e a performance funcional seja reconhecida na literatura, ainda não há estudos que tenham analisado a relação entre fadiga, senso de coerência e funcionalidade em pessoas com IAM. Objetivo: Analisar a associação entre o impacto da fadiga, senso de coerência e funcionalidade em pessoas que tiveram episódio de IAM à luz da Teoria dos Sintomas Desagradáveis. Método: Trata-se de um estudo do tipo transversal, correlacional, de abordagem quantitativa. A coleta de dados foi realizada no Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia (IDPC). A população de interesse do estudo foi composta por indivíduos com história de IAM, assistidos pelo setor ambulatorial do IDPC. Para avaliar o prejuízo cognitivo, foi utilizado o Miniexame do Estado Mental (MEEM). Os fatores fisiológicos e situacionais foram obtidos pelo Instrumento de descrição dos dados sociodemográficos e clínicos. O SOC foi avaliado pela Sense of Coherence Scale (SOC-29) e, para avaliar o impacto da fadiga foi utilizada a Escala Modificada de Impacto da Fadiga (MFIS). A Duke Activity Status Index (DASI), e a Escala de Atividades Instrumentais da Vida Diária e a Escala de Barthel foram utilizadas para avaliar a funcionalidade. A Edmonton Symptom Assessment System revisada (ESAS-r) foi utilizada para caracterizar a intensidade da depressão, ansiedade e sonolência presentes nos indivíduos pós-infartados. Resultados: Foram incluídos 140 participantes. Quanto aos fatores fisiológicos, os participantes tinham idade média de 65,4 (DP = 10,4) anos, sendo a maioria do sexo masculino (n = 87; 62,1%). Quanto aos fatores psicológicos, os escores médios do SOC-29, ESAS-r Ansiedade e Depressão foram de 121,1 (DP=11,4), 3,3 (DP=3,4) e 3,4 (DP=3,5), respectivamente. Referente aos fatores situacionais, a maioria dos participantes eram casados (n=75; 53,6%), brancos (n=81; 57,9%), com escolaridade média de 10,8 anos (DP=3,7), com renda salarial média mensal de R$ 2.075,6 (DP=R$1.772,8). A MFIS total apresentou escore médio de 41 (DP=15,2). Em relação à performance, os valores médios do DASI, AIVD e AVD foram respectivamente, 29 (DP=10,1), 24 (DP=3,5) e 93 (DP=8,2). Houve associação estatisticamente significativa entre MFIS e intensidade da ansiedade (p = 0,037), estado civil (p = 0,011) e DASI (r = -0,327; p = <0,001). Conclusão: Houve associação do impacto da fadiga com fatores situacionais psicológico (ansiedade) e situacional (estado civil) e funcionalidade (DASI).

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)0.008
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 score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.030
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.296 · 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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Citations0
Published2023
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