Prevalência de discinese escapular e dor no ombro em surfistas amadores do Rio Grande do Sul: um estudo transversal
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O movimento de remada representa 51,4% do tempo total de prática do surfe, gerando alta demanda muscular do complexo do ombro. Apesar disso, há uma lacuna na literatura sobre a prevalência de dor e discinese escapular (DE) em surfistas. Este estudo teve o objetivo de avaliar a prevalência de dor no ombro em surfistas amadores do estado do Rio Grande do Sul, no Brasil. Trata-se de estudo observacional descritivo transversal. Foram incluídos 21 homens, com idade entre 18 e 42 anos, que praticassem surfe há no mínimo dois anos. Os desfechos avaliados foram DE estática, DE dinâmica, dor no ombro - através da escala numérica da dor -, comprimento do músculo peitoral menor, e escore no The Western Ontario Shoulder Instability Index. As variáveis contínuas foram apresentadas em média e desvio-padrão. As variáveis categóricas foram expressas em percentual. Associações dos dados foram testadas através do teste qui-quadrado e do teste de correlação de Pearson. A DE estava presente em 71,4% da amostra, tendo uma maior prevalência a discinesia do tipo I (57,1%), e 42,9% apresentaram dor no ombro durante o momento da avaliação. DE foi observada na maioria da população estudada, enquanto dor foi apresentada por pouco menos da metade dos participantes. Embora a DE seja um achado muito prevalente em surfistas amadores, não foi observada correlação com dor e redução da qualidade de vida.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| 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".