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Enregistrement W3012175107 · doi:10.33233/fb.v21i1.3263

Práticas fisioterapêuticas na acuidade visual com ênfase na miopia e no astigmatismo

2020· article· pt· W3012175107 sur OpenAlexaff
Jandira Tacca, Daiane Giacomet Ferreira, Sí­lvia Lemos Fagundes

Notice bibliographique

RevueFisioterapia Brasil · 2020
Typearticle
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Na Fisioterapia Oftálmica são realizados exercí­cios para aumentar a função ocular. A Miopia e o Astigmatismo são erros refrativos que causam alteração da visão í distância. Objetiva-se neste estudo, verificar a influência da Fisioterapia nas alterações visuais e nas dores e desconfortos musculares. Essa pesquisa qualitativa do tipo observacional descritivo foi realizada com um grupo de cinco voluntários que apresentavam Astigmatismo e/ou Miopia. Foram utilizados seis instrumentos para coleta de dados: um questionário no iní­cio e no final da intervenção, uma avaliação da Acuidade Visual pela Escala Optométrica de Snellen, um diário de campo, uma ficha individual do colaborador e laudos médicos. O protocolo consistiu em exercí­cios, baseado no método Self-Healing de Meir Schneider. Com a realização deste estudo, constatou-se um aumento da Acuidade Visual, efeitos na presbiopia, na satisfação com o corpo, na autoestima, na diminuição da fadiga ocular, no desapego do uso dos óculos, no aumento da ampliação periférica, na atenção do olhar, na memória e na aquisição do conhecimento sobre os cuidados com a visão. Considera-se que a Fisioterapia Oftálmica, por intermédio do método Self-Healing, é uma ferramenta de intervenção que pode recuperar e/ou prevenir problemas oculares e diminuir dores musculares.Palavras-chave: acuidade visual, fisioterapia, miopia, astigmatismo.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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