Eletroestimulação e core training sobre dor e arco de movimento na lombalgia
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: Eletrotermofototerapia e cinesioterapia são opções para o tratamento de lombalgias. Exercícios voltados para a musculatura paravertebral visam ao aumento de força e arco de movimento (ADM). A eletroestimulação neuromuscular (EENM) incrementa a função muscular. OBJETIVOS: Apurar a influência da EENM associada a um programa de core training (CT) sobre a lombalgia inespecífica crônica, com as variáveis de dor e ADM da coluna vertebral. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi realizado ensaio clínico controlado randomizado duplo cego, com 27 pacientes atendidos na Clínica-Escola FIT-UGF, com diagnóstico médico relacionado a lombalgias. Foram formados dois grupos aleatoriamente: controle ativo (CORE; n = 13) e experimental (CORE + EENM; n = 14). O questionário de McGill e a fotogrametria foram aplicados antes da primeira e após a última sessão de tratamentos para medir dor e ADM, respectivamente. RESULTADOS: Os grupos eram homogêneos quanto à dor inicial (p = 0,99); a dor final do grupo CORE + EENM foi significativamente menor que a do grupo CORE (p = 0,03); a dor final do grupo CORE não apresentou diferença significativa em relação à inicial (p = 0,93); a dor final do grupo CORE + EENM foi significativamente menor que a inicial (p = 0,00). O ADM não apresentou diferença significativa intragrupos e intergrupos (p = 0,10). CONCLUSÃO: A aplicação de EENM em região lombar após CT foi eficaz, causando diminuição significativa da lombalgia inespecífica. Entretanto, não ocorreu diferença significativa do ADM entre os grupos.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".