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Record W2994327828 · doi:10.33233/rbfe.v8i1.3518

Relação entre alterações posturais e lesões osteomioarticulares em jogadores de futsal

2009· article· pt· W2994327828 on OpenAlexaff
Alisson Guimbala dos Santos Araujo, Cintia Seefeld

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Fisiologia do Exercício · 2009
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicSports injuries and prevention
Canadian institutionsFuture Earth
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O futsal é considerado um esporte em ascensão, praticado no mundo todo por milhares de pessoas. Os atletas sofrem com o excesso de jogos e treinos e, a exigência é cada vez maior no seu desempenho, fazendo com que trabalhem perto dos limites máximos de exaustão, aumentando a pré-disposição às lesões. O objetivo do trabalho foi investigar se as alterações posturais nos jogadores irão ocasionar maiores í­ndices de lesões durante suas atividades. Foram avaliados 17 atletas com média de idade 27 anos (± 6,21), o número de lesões foi levantado através do prontuário fisioterapêutico e avaliação postural por um protocolo elaborado pelos pesquisadores. Os resultados mostraram que de acordo com a classificação utilizada, as lesões mais encontradas foram as distensões musculares (50%) e as tendinites (22,2%). As alterações posturais mais encontradas foram cabeça protusa, hiperlordose lombar, anteversão da pelve, joelho varo e pé abduzido. Houve diferença pouco significativa entre as alterações encontradas nos grupos lesionados e não lesionados, em todos os segmentos analisados, sendo que os do grupo B (não lesionado) estariam predispostos também a lesões osteomioarticulares, devido às constantes sobrecargas nas estruturas musculoesqueléticas sofridas durante o desporto. Portanto, conclui-se que existe relação entre alterações posturais e as lesões dos atletas.Palavras-chave: futsal, lesões, alterações posturais.Â

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.232
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.279 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2009
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