Práticas fisioterapêuticas na acuidade visual com ênfase na miopia e no astigmatismo
Bibliographic record
Abstract
Na Fisioterapia Oftálmica são realizados exercícios para aumentar a função ocular. A Miopia e o Astigmatismo são erros refrativos que causam alteração da visão í distância. Objetiva-se neste estudo, verificar a influência da Fisioterapia nas alterações visuais e nas dores e desconfortos musculares. Essa pesquisa qualitativa do tipo observacional descritivo foi realizada com um grupo de cinco voluntários que apresentavam Astigmatismo e/ou Miopia. Foram utilizados seis instrumentos para coleta de dados: um questionário no início e no final da intervenção, uma avaliação da Acuidade Visual pela Escala Optométrica de Snellen, um diário de campo, uma ficha individual do colaborador e laudos médicos. O protocolo consistiu em exercícios, baseado no método Self-Healing de Meir Schneider. Com a realização deste estudo, constatou-se um aumento da Acuidade Visual, efeitos na presbiopia, na satisfação com o corpo, na autoestima, na diminuição da fadiga ocular, no desapego do uso dos óculos, no aumento da ampliação periférica, na atenção do olhar, na memória e na aquisição do conhecimento sobre os cuidados com a visão. Considera-se que a Fisioterapia Oftálmica, por intermédio do método Self-Healing, é uma ferramenta de intervenção que pode recuperar e/ou prevenir problemas oculares e diminuir dores musculares.Palavras-chave: acuidade visual, fisioterapia, miopia, astigmatismo.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".