Aplicação da escala psicossocial de aparência facial na avaliação da paralisia facial periférica: estudo piloto
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo Aplicar a Escala Psicossocial de Aparência Facial, para verificar aplicabilidade e reprodutibilidade, por meio de estudo piloto. Métodos Casuística: seleção de oito sujeitos adultos com paralisia facial periférica, a partir de critérios estabelecidos. Procedimentos: 1. avaliação fonoaudiológica da função facial; 2. verificação da fidedignidade da Escala Psicossocial de Aparência Facial; 3. verificação da reprodutibilidade da escala; 4. aplicação da Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão. Foi realizada análise descritiva dos dados e aplicado o teste t-Student pareado, entre os momentos 1 e 2, e o coeficiente de correlação intraclasse (ricc). Resultados A verificação da aplicabilidade aumentou a familiaridade com o processo de coleta de dados e auxiliou nas modificações dos procedimentos. O questionário mostrou-se fidedigno para todas as escalas analisadas: Aspectos Funcionais da Face, Aspectos Sociais, Aspectos Emocionais, Geral e Nota atribuída ao rosto. O coeficiente de correlação intraclasse (ricc) demonstrou a reprodutibilidade do instrumento, tendo apresentado, neste caso, valores excelentes para todas os grupos temáticos analisados. Conclusão Esta pesquisa ofereceu subsídios para o aprimoramento e elaboração final de instrumento que investiga os aspectos psicossociais associados à paralisia facial periférica.
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 | 0.012 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".