Prevalência de dor musculoesquelética nos pacientes antes e após cirurgia bariátrica: uma avaliação sistêmica/ Prevalence of musculoskeletal pain in patients before and after bariatric surgery: a systemic evaluation
Bibliographic record
Abstract
Objetivo O presente estudo visa verificar como a cirurgia bariátrica é capaz de reduzir a dor de forma sistêmica. Metodologia: Houve aplicação dos questionários de dor (Questionário do Desconforto modificado e Questionário Western Ontario and McMaster Universities Osteoartthritis - WOMAC). Visando avalaiar intensidade da dor e qualidade da vida antes e após a cirurgia. Resultados e Discussão: A média de idade dos pacientes é de 38 anos, tendo o mais novo 19 anos e o mais velho 47. 55,6% eram do sexo masculino e grande parte possui comorbidades associadas à obesidade, tendo como principais: dor musculoesquelética (88%), hipertensão arterial sistêmica (33%), diabetes (11%), roncos (66%) e dispneia/cansaço(55%). Após a cirurgia bariátrica houve melhora em 100% dos pacientes com relação a todas as comorbidades, ressaltando ainda aos que continuaram com dor devido a outras patologias osteoarticulares, porém com intensidade de dor bastante diminuída. Considerações finais: É notável a melhora na qualidade de vida e na cura das comorbidades relacionadas à obesidade após a cirurgia bariátrica, principalmente em relação a dor musculoesquelética e doenças sistêmicas, no entanto é necessário aprofundar ainda mais as pesquisas sobre a obesidade, visando obter a melhor orientação ao paciente obeso.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".