Síndrome Complexa de Dor Regional do tipo I do membro superior: tratamento baseado no Estresse Muscular de Tração e Compressão Ativa
Bibliographic record
Abstract
Resumo: O cotidiano de uma pessoa que sofre de Síndrome Complexa de Dor Regional de tipo I (SCDR I) passa a ser limitado, pois essa síndrome gera sinais e sintomas localizados no membro acometido, podendo também se estabelecer em outros locais.Tendo isso em vista, este estudo objetiva apresentar as contribuições da Terapia Ocupacional e do Programa de Reabilitação Baseado no Estresse Muscular de Tração e Compressão Ativa para um sujeito com SCDR I no membro superior, atendido pelo Grupo de Dor do Hospital Universitário de Santa Maria (HUSM), RS.A presente pesquisa é caracterizada como um estudo de caso, experimental, que se ocupa dos períodos pré e pós-intervenção terapêutica ocupacional.Os instrumentos utilizados para coleta de dados foram os protocolos de Disfunção Ombro, Braço, Mão (DASH), a Classificação Internacional de Incapacidade, Funcionalidade e Saúde (CIF), a Medida Canadense de Desempenho Ocupacional (COPM), a Goniometria e a Escala Visual Analógica (EVA).Findas as avaliações, o sujeito foi exposto ao tratamento de exercícios ativos resistivos compressivos e, após a conclusão do tratamento, foi reavaliado.Observou-se, então, que o tratamento aplicado contribuiu para a diminuição do quadro doloroso e para a melhoria na Amplitude de Movimento (ADM) do sujeito.A utilização do protocolo de estresse e compressão ativa contribuiu significativamente para a redução da dor, o ganho de ADM e a melhora do desempenho ocupacional.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".