Pêndulo: um teste simples de medida de espasticidade
Bibliographic record
Abstract
Objetivo deste estudo foi investigar a confiabilidade do teste de pêndulo para avaliar o tônus muscular e comparar os dados obtidos entre um grupo de idosos saudáveis e um grupo de pacientes hemiplégicos crônicos da mesma faixa etária. Vinte idosos e 20 hemiplégicos crônicos foram recrutados na comunidade, de forma voluntária. O tônus muscular foi investigado utilizando o índice de relaxamento corrigido (IRC) obtido pelo teste de pêndulo. Para avaliar a confiabilidade do IRC, os dados foram obtidos em dois dias diferentes para ambos os grupos. Testes-t foram empregados para avaliar diferenças entre os grupos e entre os lados afetado e não afetado do grupo hemiplégico. A média do IRC para o lado afetado foi 0,65 (± 0,20) no primeiro dia e 0,66 (± 0,11) no segundo dia. Para o lado não afetado, as médias foram 1,03 (± 0,09) e 1,02 (± 0,11) para os primeiro e segundo dias, respectivamente. Coeficientes de correlação significativos foram observados entre as duas medidas obtidas (r = 0,93 e r = 0,70) para os lados afetado e não afetado, respectivamente. Os resultados do teste-t demonstraram diferenças significativas entre os valores do IRC obtidos no lado afetado comparados com os valores do lado não afetado e os valores de referência. Entretanto, não foram observadas diferenças significativas entre os valores do IRC obtidos no lado não afetado e os valores de referência. Pode-se concluir que o teste de pêndulo apresenta o potencial de ser incluído como um método eficaz de medida de tônus muscular em reabilitação.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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; 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".