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Enregistrement W6981776530

Expressão da dor, ansiedade e depressão em doentes com lombalgias recorrentes

2016· dissertation· pt· W6981776530 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2016
Typedissertation
Languept
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric and Algebraic Topology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Beck Depression InventoryMcGill Pain QuestionnaireBeck Anxiety Inventory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dor é uma forma de comunicação unipessoal, caracterizada por uma experiência de caráter multifatorial (Breton, 2007) que, quando mal interpretada, exalta reações nas diversas dimensões: física, psicológica, emocional, social, laboral, familiar, relacional, entre outras (Hwang et al., 2011). Quando recorrente, com duração superior a seis meses, pode associar-se a um processo clínico patológico, ou seja, a dor crónica (Loeser, 2011). As lesões musculoesqueléticas, em particular a lombalgia, pela sua frequência, têm sido consideradas a causa mais comum de incapacidade crónica (Taimela, Negrini, & Paroli, 2004). É, igualmente, um problema socioeconómico, pelas consequências que lhe estão inerentes, nomeadamente a nível laboral, emocional, cultural e cognitivo (Petit, Fouquet, & Roquelaure, 2015). O objetivo do presente estudo é exploratório. Propõe-se analisar algumas das dimensões da lombalgia recorrente, tendo em consideração a sua etiologia multifatorial. A amostra foi constituída por 120 sujeitos portugueses (MIdade = 48.88; DP = 16.34), que afirmaram sofrer de dor na região lombar, sendo 41.7% detentores de grau de habilitações superior, 69.2% empregados e 57.5% casados ou em união de facto. Para recolha da informação, recorreu-se a um questionário (adaptado de Gonçalves, 2008), sobre os dados demográficos e avaliação musculoesquelética; ao The McGill Pain Questionnaire (MPQ) – versão Portuguesa, para avaliação da dor; ao The State-Trait Anxiety Inventory – Forma Y-1 e Y-2 (STAI), para a ansiedade; e ao Beck Depression Inventory – II (BDI-II), para a depressão. A utilização das técnicas de análises de dados seguiu dois critérios: por um lado, os objetivos pretendidos requereram determinadas aplicações matemáticas; por outro, as características dos mesmos exigiram estatísticas ajustadas. O recurso ao modelo Rasch e à estatística inferencial permitiu constituir um quadro abrangente de compreensibilidade dos fatores em estudo. Os resultados revelaram que as categorias de resposta dos instrumentos STAY e BDI-II cumprem os critérios propostos por Linacre (2002), ou seja, os estatísticos de ajuste (infit e outfit) encontram-se todos dentro do limite produtivo e, a nível das qualidades psicométricas, a precisão das medidas dos itens e sujeitos é adequada, apontando para medidas úteis, eficazes e produtivas na avaliação da ansiedade e da depressão. Observou-se que 75.0% da amostra refere sofrer de problemas ao nível da coluna vertebral (69.8% dos homens e 77.9% das mulheres) e 75.8% refere dores musculares (69.8% dos homens e 79.2% das mulheres). Os homens apresentaram valores de Índice de Massa Corporal (IMC) superiores aos das mulheres e mencionam mais lombalgias, comparativamente às mulheres, e sofrem desta sintomatologia, em média, há mais tempo do que as mulheres. A maioria da amostra afirmou sofrer de problemas de coluna vertebral e apontou a região lombossagrada como a mais afetada, caracterizando a dor, na maioria dos casos,como bilateral e/ou episódica, local, de intensidade moderada, e com maior expressão ao levantar e ao final do dia. Como conclusão, verificamos que os resultados vão ao encontro da literatura, demonstrando que, perante a elevada taxa de dor, se afigura premente a necessidade de uma abordagem dissemelhante e holística, como forma de minimizar o sofrimento e os problemas socioeconómicos colaterais que dela advém.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,314 · 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
Publié2016
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