Impacto do grau de obesidade nos sintomas e na capacidade funcional de mulheres com osteoartrite de joelhos
Bibliographic record
Abstract
As mulheres apresentam risco aumentado para a osteoartrite (OA) de joelhos e obesidade. Associadas, essas doenças podem gerar dor e prejuízos funcionais, principalmente em atividades de locomoção. Este estudo visou comparar o impacto do grau de obesidade nos sintomas e capacidade funcional de mulheres com OA de joelhos. Foram selecionadas 13 mulheres obesas (com índice de massa corporal - IMC>30 kg/m²) e 15 com obesidade mórbida (IMC>40 kg/m²), todas com OA bilateral de joelhos. Os sintomas de dor, rigidez e dificuldades funcionais foram avaliados pelo questionário The Western Ontario and McMaster Osteoarthritis Index (Womac). A capacidade funcional foi verificada por quatro testes de velocidade: marcha usual, marcha rápida, subir e descer escadas. Os dois grupos apresentaram um impacto moderado da obesidade na OA de joelhos, sem diferença quanto aos sintomas. As obesas se saíram melhor do que as obesas mórbidas nos testes de marcha usual e subir escadas, mas não nas atividades de marcha rápida e descer escadas, mais complexas e estressantes para a articulação do joelho. Conclui-se que o grau de obesidade não teve impacto nos sintomas de dor, rigidez e dificuldades funcionais associadas à OA de joelhos entre mulheres obesas e obesas mórbidas. E, em dois testes de capacidade funcional, as obesas dos dois grupos tiveram desempenho semelhante, sugerindo que outros fatores podem influenciar o desempenho funcional de obesas com OA de joelhos.
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 | 0.001 |
| 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) | 0.003 | 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".