Relação entre funcionalidade e fatores pessoais em idosos com lombalgia
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O envelhecimento é um processo dinâmico, progressivo e irreversível, consequente de alterações fisiológicas. Alguns fatores pessoais podem interferir no processo e predispor os indivíduos idosos a comorbidades, tais como a lombalgia, resultando em prejuízos funcionais. Objetivo: Avaliar a associação entre alguns fatores pessoais e a funcionalidade de idosos com dor lombar. Métodos: A amostra incluiu 26 idosos com dor lombar. A coleta de dados foi realizada por meio da Ficha de Identificação e Triagem, MEEM, WHODAS 2.0, Escala de Tampa de Cinesiofobia, Questionário da dor de McGill, Escala de Pensamentos Catastróficos sobre Dor, Escala de Satisfação com a Vida. Para análise de associação entre as variáveis, utilizou-se o teste de correlação de Pearson e a regressão múltipla do tipo Stepwise. Todos os testes foram realizados com nível de significância ajustados para α = 0,05. Resultados: Sete modelos explicativos foram criados, dos quais o modelo que continha as variáveis: AVD, cognição, mobilidade, relacionamento interpessoal, autocuidado, participação e peso explicou em 99,9% os níveis de funcionalidade dos participantes. Conclusão: Os níveis de funcionalidade em idosos com lombalgia dependem de múltiplos fatores que se interagem. Esta interação, apesar de importante, é negligenciada durante o pensamento e a tomada de decisão clínica de fisioterapeutas.Palavras-chave: fatores pessoais, idosos, índice de massa corporal, lombalgia.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".