Preditor de qualidade de vida em indivíduos com doença de Parkinson moderada
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste estudo foi verificar dentre os sintomas motores, sintomas não motores e o medo de cair quais seriam os principais preditores de qualidade de vida em indivíduos nos estágios 2 e 3 da doença de Parkinson (DP). Trinta e nove indivíduos com DP (64,1±9,1 anos, 10,3±4,7 duração da DP) avaliados no estado on da medicação participaram do estudo. A disfunção motora foi avaliada por meio dos seguintes testes: parte III da Escala Unificada de Avaliação da Doença de Parkinson (UPDRS-III), teste Timed up and Go (TUG), Teste de Sistema de Avaliação do Equilíbrio (BESTest) e uma repetição máxima dos membros inferiores (1RM no leg press). A disfunção não motora foi avaliada por meio dos seguintes testes: Avaliação Cognitiva de Montreal (MoCA), Inventário de Depressão de Beck (IDB) e o Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI). O medo de cair foi avaliado por meio da Escala Internacional de Eficácia de Quedas (FES-I). A qualidade de vida foi avaliada por meio do teste Questionário da Doença de Parkinson (PDQ-39). Uma regressão múltipla linear, método stepwise foi empregada para verificar o principal preditor do escore da PDQ-39. A única variável independente que entrou no modelo de regressão múltipla linear (stepwise) e mostrou uma alta capacidade para explicar o escore de qualidade de vida de indivíduos com DP foi a FES-I (R2 ajustado = 0,73, P<0,0001). Assim, como implicação clínica, é possível sugerir que estratégias de treinamento físico que promovam diminuição no medo de cair podem impactar positivamente na qualidade de vida de indivíduos com DP moderada.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".