Presença de dor após o acidente vascular cerebral e sua relação com a função e a qualidade de vida
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a presença da dor em indivíduos com acidente vascular cerebral (AVC) e sua relação com o desempenho funcional e a qualidade de vida (QV). Métodos: Estudo transversal onde 50 indivíduos com AVC atendidos em um centro de reabilitação foram avaliados por meio da Escala Visual Numérica (EVN), Questionário de Dor McGill, SF-36 e Índice de Barthel (IB). A estatística inferencial foi realizada por meio do Teste T e do coeficiente de correlação de Pearson. Resultados: A presença de dor foi verificada em 64% da população, com média sete na EVN e expressivo número e intensidade de descritores do McGill. Os pacientes com dor apresentaram piores escores para QV nos domínios saúde mental (p = 0,046), estado geral da saúde (p = 0,021), aspectos emocionais (p = 0,034) e dor (p < 0,0001). A dor no hemicorpo hígido estava presente em 37% dos pacientes. A EVN correlacionou-se com o estado geral da saúde da SF-36 (r = -0,359; p = 0,043); já o McGill com a saúde mental (r = -0,364; p = 0,041), capacidade funcional (r = -0,365; p = 0,039) e aspectos emocionais (r = -0,374; p = 0,035). Não houve relação entre a dor e o IB. Conclusões: Este estudo mostrou alta incidência e intensidade de dor em indivíduos com AVC, mesmo em reabilitação. A presença da dor interferiu mais na QV do que na função e o McGill relacionou-se com mais domínios da SF-36 do que a EVN.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".