Ocorrência de Lesões de Punho e Mão e Análise Álgica em Praticantes de Jiu-jítsu
Bibliographic record
Abstract
No jiu-jítsu predominam técnicas de luta sobre a imposição da força bruta e, juntamente com os princípios biomecânicos, otimiza a força muscular do lutador, anula a do oponente e utiliza as valências físicas deste contra ele próprio. Desse modo, buscou-se identificar a ocorrência de lesões de punho e mão e análise da dor em praticantes de jiu-jítsu. Esta é uma pesquisa de campo, descritiva, de análise quali-quantitativa, com 6 participantes avaliados em sua preensão palmar, goniometria de punho, além dos testes de Phalen e Finkelstein e aplicação da Escala Visual Analógica, diagrama corporal e questionário de McGill (Br-MPQ). Foram identificados 4 testes de Phalen positivos, 2 positivos para Finkelstein e 2 praticantes não apresentaram lesão. Ao analisar a força de preensão palmar da amostra, observou-se uma média de 54,83 ± 6,85 para a mão direita, e de 52,83 ± 6,01 para a esquerda. Já na goniometria 100% dos praticantes apresentaram alterações em um ou mais movimentos avaliados da articulação de punho. Ao avaliar a classificação da dor, verificou-se que os praticantes de jiu-jítsu referiram dor em duas ou mais regiões do corpo.
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 | 0.002 | 0.006 |
| 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 | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".