Papel do desbridamento e sinovectomia artroscópica no tratamento da rizartrose-experiência inicial do serviço
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Apresentar a experiência inicial do serviço com o uso do desbridamento e sinovectomia artroscópica no tratamento da rizartrose. Realizou-se um estudo retrospetivo de 10 doentes com rizartrose submetidos a desbridamento e sinovectomia artroscópica. Avaliou-se a dor através da escala visual analógica (EVA), o nível funcional com o questionário de QuickDASH, a força de pinça em relação à mão contralateral, o grau de satisfação subjetiva e as complicações no pós-operatório. O score médio de QuickDASH no pré-operatório foi de 51,5 e no pós-operatório de 20,5 (p=0,036). Houve melhoria a nível da dor com uma avaliação pré operatória de 7,4 pontos para 2,6 pontos no pós-operatório (p= 0,012). Comparativamente ao lado contralateral, a média da força de pinça no pré operatório foi de 61,7 % melhorando para 81% no pós-operatório (p=0,067). A complicação mais grave no pós-operatório foi o desenvolvimento de um quadro de algodistrofia em um doente. Como em qualquer nova técnica, as indicações para o seu uso serão motivo de debate e evolução ao longo do tempo, o que se aplica ao trabalho apresentado em que algumas das indicações podem ser controversas. Além disso, trata-se de uma amostra muito pequena e com um tempo de seguimento médio curto, pelo que as conclusões obtidas devem ser interpretadas com cautela.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".