Efeitos da craniopuntura de Yamamoto na osteoartrite de joelho: estudo de caso
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste estudo foi verificar os efeitos da craniopuntura de Yamamoto na dor, na amplitude de movimento, qualidade de vida e funcionalidade de paciente com osteoartrite (OA) de joelho. Foi realizado um estudo de caso de uma paciente de 59 anos apresentando quadro de dor no joelho, redução funcional nos últimos três meses e radiografia constando o grau 3 de OA de joelhos. A avaliação foi feita antes e após o tratamento através da Escala Visual Analógica (EVA) para avaliação da dor, da qualidade de vida pelo questionário Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC), da funcionalidade pelo Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) e da amplitude de movimento do joelho pela goniometria. A craniopuntura foi realizada duas vezes por semana, com duração de 40 minutos cada, totalizando 10 sessões. A análise dos dados foi feita de forma descritiva. A variável utilizada foi o ganho relativo (GR) medido no pré e no pós-tratamento. A dor no joelho diminuiu (GR=100%), enquanto a amplitude de movimento aumentou em ambos os joelhos (GR=20%). Observou-se melhora na dor (GR=83%), na rigidez (GR=50%), na função (GR=80%) e no escore total da WOMAC (GR= 79%). Verificou-se, através da KOOS, melhora nos sintomas (GR=8%), na dor (GR=26%), nas atividades de vida diária (GR=21%) e na qualidade de vida (GR= 17%). Conclui-se que a craniopuntura foi efetiva no alívio da dor, na amplitude de movimento, qualidade de vida e funcionalidade de paciente com OA de joelho.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".