Análise da evolução do equilíbrio em paciente com Doença de Parkinson: relato de caso
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A doença de Parkinson (DP) é uma doença neurológica, progressiva e degenerativa. Apresenta alterações motoras decorrentes da apoptose de neurônios dopaminérgicos da substância negra que apresentam depósitos de proteínas conhecidas como corpúsculos de Lewy. Apresenta sintomas motores e não motores, e conforme a progressão da doença há comprometimento das AVDs, causando dependência e isolamento social. Objetivo: Discorrer sobre o caso de um paciente com Parkinson, descrevendo a sua funcionalidade e evolução de seu equilíbrio. Metodologia: Foram avaliados 6 prontuários de atendimento realizados por examinadores distintos, a fim de observar como se apresenta o equilíbrio do paciente em questão, acompanhado na clínica escola no período de um ano e seis meses, através dos testes de TAF e TUG. Resultados: No TAF foi evidenciado risco de queda, comprometimento do equilíbrio, instabilidade postural e redução de mobilidade. E no TUG o paciente mostra independência funcional preservada. Conclusão: Apesar dos testes TAF e TUG mostrarem a necessidade de uma execução padronizada, observou-se comprometimento do equilíbrio estático e o menor alteração no equilíbrio dinâmico, portanto houve uma melhora da evolução do equilíbrio dinâmico do paciente.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».