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Enregistrement W4411945565 · doi:10.63231/2595-0118.20250032-pt

Telefisioterapia para o tratamento da dor no membro fantasma: um estudo quasi-experimental

2025· article· pt· W4411945565 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda de Aguiar Piazza, Soraia Cristina Tonon da Luz, Juliana Barcellos de Souza, Amábile Catarina Vieira, Amanda Borges Medeiros

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal Of Pain · 2025
Typearticle
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS:A dor no membro fantasma (DMF) é uma complicação comum da amputação de extremidades, com prevalência entre 41% e 46% dos casos.Apesar de sua fisiopatologia incerta, evidências sugerem mecanismos multifatoriais para explicar o fenômeno doloroso, que afeta diretamente a qualidade de vida (QV) do indivíduo.O objetivo deste estudo foi analisar a possível influência de um protocolo de telefisioterapia para a DMF na QV, intensidade e percepção da dor de indivíduos extremidades amputadas, em um contexto quasi-experimental.MÉTODOS: Estudo quasi-experimental com abordagem quantiqualitativa, de amostra composta por nove indivíduos.Os instrumentos utilizados foram o Questionário de Dor de McGill, uma escala verbal de dor, o Short-Form Health Survey (SF-36) e uma ficha de avaliação elaborada no formato de entrevista, todos aplicados antes e após o protocolo de tratamento.A intervenção constituiu de uma adaptação ao protocolo de Imagens Motoras Graduadas (IMG), realizado de forma online pela plataforma Google Meet.A análise quantitativa se deu através do teste de Wilcoxon pareado para variáveis não paramétricas.A abordagem qualitativa foi analisada pelo método de análise de conteúdo.RESULTADOS: Não houve diferença significativa nos parâmetros de QV, intensidade e percepção de dor, entretanto os relatos qualitativos demonstram percepção de melhora dos indivíduos.CONCLUSÃO: A divergência entre os resultados qualitativos e quantitativos reflete a necessidade da elaboração de questionários específicos para DMF e sua influência na QV de indivíduos amputados.

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)0,005
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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