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Enregistrement W1556936433

Percepção da dor e estados de humor em atletas lesionados

2006· article· es· W1556936433 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandro Andrade, Sabrina de Oliveira Sanches, Viviane Pacheco Gonçalves, Evânea Scopel, Daniela Schramm Szeneszi

Notice bibliographique

RevueAcceda (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria) · 2006
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo objetivou identificar a relação entre os estados de humor de atletas de futebol lesionados e a implicação da dor, decorrente do processo de lesão, no cotidiano desses atletas. A amostra foi constituída de 14 atletas de futebol de campo amadores e profissionais do gênero masculino com idade média de 18,7 anos (-15+23), todos apresentando lesões decorrente da prática esportiva e queixa de dor. Para obtenção dos dados referentes aos estados de humor utilizou-se Profile of Mood State (POMS) traduzido por Peluso (2003). A avaliação da influência da dor no cotidiano dos atletas foi realizada por meio da utilização do item “Impacto da dor na vida do paciente” presente no questionário intitulado McGill Pain Questionnaire (versão Brasileira) traduzido e adaptado por Castro (1999). Os dados foram tratados com estatística descritiva (media, freqüência e desvio padrão) e inferencial (ANOVA). Os resultados indicam que metade dos atletas apresentavam lesões leves ou estavam no processo final de recuperação. Assim, não foi verificado alterações no estado de humor e prejuízo no cotidiano destes atletas, exceto o prejuízo no trabalho. Embora a estatística inferencial não tenha demonstrado diferenças significativas, a analise qualitativa dos dados permitiu observar que os atletas que apresentaram perda de dias e prejuízo no trabalho e maior auto-cobrança para voltar a jogar demonstraram alterações de humor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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