Factores de prognóstico para os resultados de insucesso da intervenção multimodal em fisioterapia, em utentes com dor lombar crónica
Bibliographic record
Abstract
Introdução: As elevadas taxas de insucesso, segundo o benefício clínico da intervenção da Fisioterapia, sugerem haver características dos utentes que influenciam o sucesso/insucesso da intervenção. No entanto, os estudos dos factores de prognóstico neste âmbito são escassos e inconsistentes. Objectivo: Este estudo pretende determinar se um modelo baseado em factores de prognóstico é capaz de prever os resultados de insucesso da Fisioterapia em utentes com Dor Lombar Crónica (DLC) a curto e médio prazo, para os outcomes incapacidade funcional, intensidade da dor e percepção global de melhoria. Metodologia: A amostra deste estudo de coorte prospectivo foi composta por 95 utentes referenciados para a Fisioterapia, avaliados antes da intervenção, 6 semanas após o seu inicio e 3 meses após o seu término. O insucesso foi determinado segundo a Diferença Mínima Clinicamente Importante para cada instrumento de medida: incapacidade da funcional pela Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS-PT), a intensidade da dor pela Escala Visual Análoga (EVA) e a percepção global de melhoria pela Patient Global Impression of Change Scale (PGIC-PT). Foram recolhidos dados sócio-demográficos, clínicos e medo do movimento. Resultados: Dos 95 participantes, 90 completaram o follow-up de 3 meses. Através dos modelos preditivos multivariados observam-se várias associações com os outcomes. Utentes com DLC com níveis de incapacidade na baseline mais elevados têm menor probabilidade de insucesso às 6 semanas (OR=0,936; 95% IC: 0,904-0,969). Aos 3 meses utentes com níveis de incapacidade na baseline mais elevados têm menor probabilidade de insucesso (OR=0,943; 95%IC: 0,911-0,977) enquanto utentes com irradiação da dor têm maior probabilidade de insucesso na incapacidade funcional (OR=3,237; 95%IC: 1,225-8,555). Para a intensidade da dor às 6 semanas, utentes com intensidade da dor mais elevada na baseline têm menos probabilidade de ter insucesso (OR=0,928; 95%IC: 0,899-0,959) mas utentes com excesso de peso (OR=2,866; 95%IC: 1,025- 8,013) têm mais probabilidade de insucesso. Aos 3 meses, utentes com intensidade da dor mais elevada na baseline (OR=0,940; 95%IC: 0,914-0,968) têm menos probabilidade de ter insucesso, mas utentes com dor irradiada para o membro inferior (OR=3,657; 95%IC: 1,277- 10,470) têm mais probabilidade de insucesso. Na percepção global de melhoria, utentes do género feminino (OR=3,225; 95%IC: 1,039-10,194) e com excesso de peso (OR=3,334; 95%IC: 1,113-9,806) têm mais probabilidade de insucesso às 6 semanas. Aos 3 meses de follow-up o modelo preditivo não reteve quaisquer variáveis associadas significativamente com o este outcome. Conclusões: Na generalidade os modelos preditivos têm capacidades classificativas, preditivas e discriminativas razoáveis. Este estudo pode ser um contributo para futuramente se conseguir agrupar utentes segundo as suas características associadas com o insucesso, oferecendo-lhes tratamentos mais específicos que melhorem a resposta à intervenção da Fisioterapia.
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 | 0.003 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".