Efetividade de exercícios de estabilização segmentar sobre a dor lombar crônica mecânico-postural
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: A prevalência ao longo da vida de lombalgias mecânico-posturais é estimada em 60-70% em países industrializados. Um dos principais fatores para dor lombar é a instabilidade segmentar, e para manter a estabilidade é necessária a interação de três subsistemas: passivo, ativo e controle neural. Exercícios específicos que promovem a contração independente dos músculos profundos do tronco (transverso do abdômen e multífido) têm demonstrado ter efeitos benéficos em indivíduos que sofrem de dor lombar inespecífica, sugerindo a estimulação desses subsistemas. OBJETIVO: Avaliar a efetividade de exercícios de estabilização segmentar sobre a dor e a capacidade funcional em indivíduos com lombalgia crônica. MATERIAIS E MÉTODOS: Participaram da pesquisa 12 mulheres jovens com idade média de 20,66 ± 3,74 anos. Foram realizadas 12 sessões de um programa de estabilização segmentar com frequência de duas vezes semanais, sendo avaliadas quanto à dor (questionário McGILL-Br) e capacidade funcional (questionário Rolland-Morris Brasil) antes e depois do período de intervenção. RESULTADOS: Houve melhora significativa dos valores médios do índice de dor (p < 0,0001), melhora do índice de dor sensitiva (p = 0,0024), afetiva (p = 0,048), avaliativo (p = 0,042) e miscelânea (p = 0,017) e melhora da capacidade funcional dos indivíduos (p < 0,0001), após o período de intervenção. DISCUSSÃO: Vários estudos relataram a eficácia de exercícios dos músculos profundos do tronco, apresentando efeitos benéficos em indivíduos com lombalgia, corroborando com o estudo proposto. CONCLUSÃO: Pode-se concluir que o programa de estabilização segmentar foi efetivo na redução da dor e na melhora da função nestes pacientes, demonstrando assim ser um método eficaz de tratamento de lombalgias.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".