Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Torres,Jaqueline
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Silva Junior,Rene, Barbosa,Henrique, Alves,Elaine, Mendes,Danilo, D`Angelo,Marcos, Silva,Carla
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1645-00862023000100189
Resumo: Resumo Este estudo objetiva construir um modelo de predição à satisfação por compaixão entre os profissionais de saúde que atendem pacientes críticos e crônicos, por meio da criação de uma rede neural artificial. A rede neural resultante possui sete camadas com 12 neurônios na camada de entrada, representados por características sociodemográficas; 20, 10, 10, 5 e 4 neurônios nas camadas intermediárias; e 1 neurônio na camada de saída representando a “Satisfação por Compaixão”. Foi utilizada a função logística como função de transferência dos neurônios das 5 primeiras camadas, onde a ativação da última camada foi linear. Adotou-se o Algoritmo Genético de Classificação Não Dominante, em sua segunda versão. As simulações foram realizadas com o software MATLAB® versão R2017a. O melhor resultado foi apresentado pela inclusão de 12 variáveis, com acurácia final de 94,5%. A rede neural artificial construída é uma ferramenta inovadora para o estudo da qualidade de vida profissional.
id RCAP_66280cbc8b5d38b5863df7bb6b155ddb
oai_identifier_str oai:scielo:S1645-00862023000100189
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúdeInteligência artificialFadiga por compaixãoQualidade de vidaSaúde do trabalhadorSatisfação no empregoResumo Este estudo objetiva construir um modelo de predição à satisfação por compaixão entre os profissionais de saúde que atendem pacientes críticos e crônicos, por meio da criação de uma rede neural artificial. A rede neural resultante possui sete camadas com 12 neurônios na camada de entrada, representados por características sociodemográficas; 20, 10, 10, 5 e 4 neurônios nas camadas intermediárias; e 1 neurônio na camada de saída representando a “Satisfação por Compaixão”. Foi utilizada a função logística como função de transferência dos neurônios das 5 primeiras camadas, onde a ativação da última camada foi linear. Adotou-se o Algoritmo Genético de Classificação Não Dominante, em sua segunda versão. As simulações foram realizadas com o software MATLAB® versão R2017a. O melhor resultado foi apresentado pela inclusão de 12 variáveis, com acurácia final de 94,5%. A rede neural artificial construída é uma ferramenta inovadora para o estudo da qualidade de vida profissional.Sociedade Portuguesa de Psicologia da Saúde2023-04-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1645-00862023000100189Psicologia, Saúde & Doenças v.24 n.1 2023reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1645-00862023000100189Torres,JaquelineSilva Junior,ReneBarbosa,HenriqueAlves,ElaineMendes,DaniloD`Angelo,MarcosSilva,Carlainfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-02-06T17:16:26Zoai:scielo:S1645-00862023000100189Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:25:27.472604Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
title Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
spellingShingle Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
Torres,Jaqueline
Inteligência artificial
Fadiga por compaixão
Qualidade de vida
Saúde do trabalhador
Satisfação no emprego
title_short Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
title_full Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
title_fullStr Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
title_full_unstemmed Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
title_sort Redes neurais artificiais e satisfação por compaixão em profissionais de saúde
author Torres,Jaqueline
author_facet Torres,Jaqueline
Silva Junior,Rene
Barbosa,Henrique
Alves,Elaine
Mendes,Danilo
D`Angelo,Marcos
Silva,Carla
author_role author
author2 Silva Junior,Rene
Barbosa,Henrique
Alves,Elaine
Mendes,Danilo
D`Angelo,Marcos
Silva,Carla
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Torres,Jaqueline
Silva Junior,Rene
Barbosa,Henrique
Alves,Elaine
Mendes,Danilo
D`Angelo,Marcos
Silva,Carla
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência artificial
Fadiga por compaixão
Qualidade de vida
Saúde do trabalhador
Satisfação no emprego
topic Inteligência artificial
Fadiga por compaixão
Qualidade de vida
Saúde do trabalhador
Satisfação no emprego
description Resumo Este estudo objetiva construir um modelo de predição à satisfação por compaixão entre os profissionais de saúde que atendem pacientes críticos e crônicos, por meio da criação de uma rede neural artificial. A rede neural resultante possui sete camadas com 12 neurônios na camada de entrada, representados por características sociodemográficas; 20, 10, 10, 5 e 4 neurônios nas camadas intermediárias; e 1 neurônio na camada de saída representando a “Satisfação por Compaixão”. Foi utilizada a função logística como função de transferência dos neurônios das 5 primeiras camadas, onde a ativação da última camada foi linear. Adotou-se o Algoritmo Genético de Classificação Não Dominante, em sua segunda versão. As simulações foram realizadas com o software MATLAB® versão R2017a. O melhor resultado foi apresentado pela inclusão de 12 variáveis, com acurácia final de 94,5%. A rede neural artificial construída é uma ferramenta inovadora para o estudo da qualidade de vida profissional.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-04-01
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1645-00862023000100189
url http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1645-00862023000100189
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1645-00862023000100189
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Sociedade Portuguesa de Psicologia da Saúde
publisher.none.fl_str_mv Sociedade Portuguesa de Psicologia da Saúde
dc.source.none.fl_str_mv Psicologia, Saúde & Doenças v.24 n.1 2023
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799137330367299584

Registros relacionados