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Enregistrement W4389372950 · doi:10.56083/rcv3n11-194

IMPACTO DO BAD RAGAZ NA QUALIDADE DE VIDA E DOR EM PACIENTES COM LOMBALGIA CRÔNICA

2023· article· pt· W4389372950 sur OpenAlexaboutno aff
Yana Bernarde Sá, Thiago Pereira Lemos, Alex Ripardo Da Silva, Danilo Reis Barbosa, Daphne Teodosio de Arruda, Miriam Eloana Lopes Bacelar, Rodrigo Luí­s Ferreira Da Silva, Mariana dos Anjos Furtado De Sá

Notice bibliographique

RevueRevista Contemporânea · 2023
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)McGill Pain QuestionnairePhysical therapyGynecologyPsychologyGerontologyVisual analogue scaleNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Analisar o impacto do Bad Ragaz na qualidade de vida e dor em pacientes adultos com lombalgia crônica. Métodos: Trata-se de um estudo de corte transversal, quantitativo e comparativo desenvolvido através de um protocolo com exercícios de Bad Ragaz e Hidrocinesioterapia no Ambulatório de Hidroterapia da Universidade do Estado o Pará, utilizando instrumentos de quantificação como Escala de Autoefícácia para Dor Crônica ou Chronic Pain Self-efficacy Scale (CPSS), Escala Visual Analógica (EVA) e Questionário WHOQOL-bref. Resultados: A amostra foi composta por N= 14 participantes divididos igualmente em 2 grupos (7 indivíduos em cada grupo). Foi demonstrado que houve melhora significativa na dor no grupo Bad Ragaz nos questionários EVA (p < 0,05) e CPSS (p < 0,05), em relação a qualidade de vida, avaliada pelo Questionário WHOQOL-Bref, não houve melhora significativa no grupo Bad Ragaz, apenas no domínio físico no grupo Hidrocinesioterapia. Conclusão: As técnicas aplicadas em ambos os grupos de estudo mostraram-se igualmente benéficas na dor lombar crônica, porém em relação a qualidade de vida não houve impacto significativo.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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