Efeito da equoterapia na estabilidade postural de portadores de esclerose múltipla: estudo preliminar
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Este estudo se propôs a verificar se a estimulação por meio da equoterapia é capaz de desencadear alterações no controle postural de portadores de esclerose múltipla (EM). MÉTODO: Fizeram parte deste estudo 11 portadores de EM divididos em Grupo Intervenção (GI) e Grupo Controle (GC). O GI foi inserido num programa de hipoterapia durante 4 meses, sendo conduzidas 2 sessões semanais com duração de 50 minutos cada. A estabilidade postural foi avaliada utilizando uma plataforma de força (para calcular o deslocamento do centro de pressão (COP), durante 30 segundos, em postura ereta quasi-estática, com olhos abertos e fechados, antes e após o treinamento com equoterapia. O tratamento estatístico foi feito através do ANOVA e Post hoc de Tukey com p<0,05. RESULTADOS: A amplitude de oscilação anteroposterior reduziu significativamente no GI após a estimulação, enquanto o GC manteve um comportamento inalterado entre as avaliações. Em ambos os grupos, a estabilidade postural foi reduzida com a supressão da informação visual. CONCLUSÕES: A adaptação funcional proporcionada pela equoterapia foi capaz de melhorar a estabilidade postural dos portadores de EM. Os resultados corroboram a literatura que suporta o uso da equoterapia como uma intervenção em potencial nas desordens de controle postural em portadores de EM.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 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".