Browsing by Author "Travado, Luzia"
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- Abordagem psicológica da obesidade mórbida: Caracterização e apresentação do protocolo de avaliação psicológicaPublication . Travado, Luzia; Pires, Rute; Martins, Vilma; Ventura, Cidália; Cunha, SóniaA obesidade mórbida (OM) é uma versão patológica de obesidade considerada um grave problema de saúde para os indivíduos que dela sofrem. O seu tratamento deve ser baseado numa abordagem biopsicossocial do indivíduo e do seu processo de doença que assegure o êxito do tratamento, a curto e longo prazo. A abordagem psicológica de cariz cognitivocomportamental estrutura-se ao longo das 3 principais fases do processo de tratamento: (1) pré-cirurgia, (2) internamento e (3) pós-cirurgia e follow-up. A primeira fase desta abordagem corresponde à avaliação psicológica dos doentes candidatos a cirurgia. Neste estudo apresenta-se a caracterização psicológica da população com OM, avaliada entre Fevereiro de 2002 e Maio de 2004, duma consulta de especialidade hospitalar. A metodologia desenvolvida inclui uma entrevista clínica semi-estruturada e questionários de auto- -avaliação das dimensões de personalidade (MCMI- -II), ansiedade e depressão (HADS), qualidade de vida (MOS-SF/20) e auto-conceito (ICAC). Foram avaliados 212 pacientes com uma média de idades de 41,1 anos e um IMC de 46,6Kg/m2. Apresentam-se os resultados obtidos e o protocolo de avaliação psicológica desenvolvido. Salienta-se a importância da avaliação psicológica para parecer técnico e os seus dados qualitativos para delineamento dos objectivos psicoterapêuticos e psico-educativos, como modo imprescindível ao sucesso deste processo de tratamento.
- Well‐being trajectories in breast cancer and their predictors: A machine‐learning approachPublication . Karademas, Evangelos; Mylona, Eugenia; Mazzocco, Ketti; Pat‐Horenczyk, Ruth; Sousa, Berta; Oliveira‐Maia, Albino J.; Oliveira, Jose; Roziner, Ilan; Stamatakos, Georgios; Cardoso, Fatima; Kondylakis, Haridimos; Kolokotroni, Eleni; Kourou, Konstantina; Lemos, Raquel; Manica, Isabel; Manikis, George; Marzorati, Chiara; Mattson, Johanna; Travado, Luzia; Tziraki‐Segal, Chariklia; Fotiadis, Dimitris; Poikonen‐Saksela, Paula; Simos, PanagiotisObjective:This study aimed to described istinct trajectories of anxiety/depression symptoms and overall health status/quality of life over a period of 18 months followinga breast cancer diagnosis,and identify the medical, socio-demographic,lifestyle, and psychologica lfactors that predict these trajectories.Methods:474 females (mean age=55.79 years) were enrolled in the first weeksafter surgery or biopsy. Data from seven assessmentpoints over 18 months, at 3-month intervals,were used. The two outcomeswere assessedat all points. Potential predictors were assessed at baseline and the first follow‐up. Machine‐ Learning techniques were used to detect latent patterns of change and identify the most important predictors. Results: Five trajectories were identified for each outcome: stably high, high with fluctuations, recovery, deteriorating/delayed response, and stably poor well‐being (chronic distress). Psychological factors (i.e., negative affect, coping, sense of control, social support), age, and a few medical variables (e.g., symptoms, immune‐ related inflammation) predicted patients' participation in the delayed response and the chronic distress trajectories versus all other trajectories. Conclusions: There is a strong possibility that resilience does not always reflect a stable response pattern, as there might be some interim fluctuations. The use of machine‐learning techniques provides a unique opportunity for the identification of illness trajectories and a shortlist of major bio/behavioral predictors. This will facilitate the development of early interventions to prevent a significant deterioration in patient well‐being