AVALIAÇÃO DA DOR PÓS-OPERATÓRIA AGUDA PELO QUESTIONÁRIO DE MCGUILL
Bibliographic record
Abstract
O questionario de dor McGill (MPQ) e um instrumento de analise da qualidade e intensidade da dor. Caracteriza dores cronicas e agudas, bem como verifica a eficacia das tecnicas analgesicas empregadas e a discriminacao da dor decorrente de sindromes dolorosas. O objetivo deste trabalho foi caracterizar as dimensoes da dor no pos operatorio imediato (M1), primeiro pos operatorio (M2) e pre-alta hospitalar (M3). O trabalho foi aprovado pelo Comite de etica em pesquisa da UFTM-MG com o parecer numero 2503.Foram avaliadas 39 mulheres, entre 18 e 61 anos, submetidas a Colecistectomia laparoscopica que estavam internadas em um Hospital Universitario. A avaliacao da dor foi realizada em 3 momentos (M1, M2 e M3) por meio do MPQ, aplicado por um avaliador previamente treinado. No M1, destaca-se a dimensao da dor avaliativa, ou seja a situacao global vivenciada naquele momento :15 mulheres, 35,7% pontuaram a dor em dois, ou seja dor perturbadora. No M2, as caracteristicas afetivas sao as mais evidentes:16 mulheres (38,1%) que pontuaram a dor entre 1 e 3. Ja no M3, o indice de dor Miscelânea foi pontuada em zero em 17 mulheres, 40,5%, ou seja a maioria sem dor. Portanto, neste estudo, no M1 a dor foi caracterizada como perturbadora, no M2 como cansativa, exaustiva e enjoativa e no M3, sem dor.
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 | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.005 | 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".