Estudo da estimulação elétrica nervosa transcutânea (TENS) nível sensório para efeito de analgesia em pacientes com osteoartrose de joelho
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: A osteoartrose de joelho (OAJ) é uma das patologias que mais afetam o aparelho locomotor e interferem de forma considerável nas atividades da vida diária, acometendo os indivíduos em faixa etária variável e em diversos graus e níveis de dor articular. OBJETIVOS: Por causa da importância da articulação do joelho nas atividades locomotoras, os pacientes com osteoartrose de joelho sofrem com a limitação de movimento e rigidez articular. O objetivo do presente estudo foi avaliar o efeito da estimulação elétrica nervosa transcutânea (TENS) nível sensório para tratamento de dor em pacientes com diagnóstico de osteoartrose de joelho, utilizando escalas de avaliação de dor. MÉTODOS: Foram estudados 10 pacientes com diagnóstico de osteoartrose de joelho, utilizando uma modalidade fisioterapêutica, a eletroterapia, especificamente a (TENS), com parâmetros de 80 Hz e 140 µs, com um total de 10 sessões, 30 minutos para cada sessão, o período total de tratamento compreendeu 4 semanas. Nesse total de 10 sessões, cada paciente foi entrevistado com um questionário na 1ª sessão, na 5ª e na 10ª sessão. Os formulários utilizados foram questionário da dor McGill - Melzack, escala Analógica visual da dor, escala numérica com expressão facial de sofrimento. RESULTADOS: O resultado com a TENS nível sensório para efeito de analgesia mostra que as diferenças foram estatisticamente significativas (p < 0,05) para escala Analógica visual da dor e o Questionário da Dor McGill. CONCLUSÃO: Nossos resultados sugerem que a TENS nível sensório reduz a dor e melhora a funcionalidade do joelho.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".