Sintomatologia dolorosa e fatores associados em bailarinos profissionais
Bibliographic record
Abstract
A sintomatologia dolorosa no esporte e na dança tem sido objeto de crescentes pesquisas nos últimos anos. Assim como os profissionais do esporte, os bailarinos profissionais apresentam dores e limiar de tolerância à dor elevados. É comum encontrarmos bailarinos com diversas lesões decorrentes do esforço excessivo. O objetivo do estudo foi investigar a prevalência e fatores associados à sintomatologia dolorosa em bailarinos profissionais. Foi realizado um estudo analítico de corte transversal em 141 bailarinos profissionais atuantes nas principais capitais do Nordeste brasileiro. Para avaliação da sintomatologia dolorosa foram utilizadas versões validadas para o português do Protocolo de McGill e do Inventário para Dor de Wisconsin. Para análise estatística dos resultados realizou-se uma análise descritiva, seguida dos testes t de Student e de correlação de Pearson, considerando-se um valor de p < 0,05. Observaram-se níveis elevados de tolerância à dor em 70,2% dos sujeitos, em que a intensidade variou de moderada a intensa. A dor na região lombar esteve presente em 85,8% dos entrevistados. Foram verificadas correlações positivas entre o grau de intensidade de dor com atividades da vida diária, sono, humor e relacionamento pessoal. O presente estudo constatou elevada prevalência de dor em bailarinos profissionais atuantes das principais capitais do Nordeste. A região mais acometida foi a lombar, observando grande interferência da sintomatologia dolorosa em diversas atividades da vida pessoal e laboral desse contingente.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.004 | 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".