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Enregistrement W3097756195

MANEJO DA DOR OSTEOARTICULAR EM PESSOAS IDOSAS À PROMOÇÃO DO ENVELHECIMENTO ATIVO

2020· article· pt· W3097756195 sur OpenAlexaboutno aff
Luzia Wilma Santana da Silva, Natan Oliveira Pires, Tatiane Dias Casimiro Valença, Luan Felix Silva Alves, Thaís Ribeiro Nascimento, Luan Gonçalves de Souza, Ricardo Mazzon Sacheto, Keila Brito Matos Santos

Notice bibliographique

RevueRevista Extensão · 2020
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A populacao idosa no Brasil tem aumentado expressivamente e paralelamente os problemas do aparelho locomotor, como a Osteoartrose (OA), doenca de maior prevalencia, cursando com dor e restricao as atividades diarias. Objetivo. Avaliar o impacto da dor e funcionalidade nos marcadores fisiologicos de Hipertensao Arterial Sistemica (HAS) e Diabetes Mellitus tipo 2 (DM2) em pessoas idosas com OA sobintervencao cinesioterapeutica em um nucleo interdisciplinar de pesquisa-extensao. Metodologia. Estudo misto e intervencionista, aprovado por Comite de Etica, realizado cinco idosas, idade media de 74,6 anos, avaliadas por Escala Visual Analogica (EVA), Indice Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), entrevista semiestruturada, prontuarios clinico e assistidas por um protocolo cinesioterapico de tres sessoes semanais, sessenta minutos cada por tres meses. Os dados foram analisados de forma avaliativa-interpretativa na perspectiva de Miles e Huberman. Resultados. A sobreposicao dos resultados obtidos do WOMAC e EVA evidenciou a intensidade da dor nas participantes pela OA na pre-intervencao impactando nos marcadores HAS e DM2. No pos-intervencao demonstram melhora significante destes marcadores e da dor, ratificando achados da literatura, de que o agravamento e a coexistencia de comorbidades cronicas em face de dor sao potenciais e impactam diretamente a qualidade de saude das pessoas.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
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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