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Efeitos da realimentação cinestésica promovida pelo fisioterapeuta durante o treinamento com video games sobre a funcionalidade de pessoas com doença de Parkinson: um ensaio clínico randomizado cego

2020· dissertation· pt· W3166961947 on OpenAlexaboutno aff
Pâmela Yuki Igarasi Barbosa

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

À professora e orientadora Dra.Maria Elisa Pimentel Piemonte, a quem admiro imensamente, obrigada por todo o ensinamento, por me receber de braços abertos à equipe de pesquisa, por confiar a mim a supervisão de estágio e o acompanhamento dos alunos do curso avançado de fisioterapia em neurologia e dos residentes em saúde do adulto e idoso da Universidade de São Paulo, me fazendo descobrir uma nova paixão e abrindo meus olhos para a beleza de contribuir com o crescimento de outros profissionais.O que despertou em mim ainda mais amor pela nossa profissão.Serei eternamente grata.À Profa.Dra.Tatiana de Paula Oliveira, quem abriu as portas deste Universo incrível chamado fisioterapia neurofuncional e me introduziu neste lindo caminho.Agradeço à Associação Brasil Parkinson e todos os funcionários, em especial às fisioterapeutas Dra Érika Okamoto e Dra Erica Tardelli, que me acolheram à tempos atrás como aluna de graduação, em seguida, de pós graduação e, posteriormente, como profissional integrante da equipe.Se tenho força e coragem para percorrer mais de 50km para atuar neste ressinto, é por amor aos pacientes e pelo ambiente enriquecedor em que todos os profissionais buscam trabalhar em conjunto para proporcionar o melhor de si às pessoas com Doença de Parkinson.Às alunas que participaram ativamente na fase de coleta de dados, Andressa Lopes, Kátia Akemi, Aline Nazaré Carvalho de Almeida meus sinceros agradecimentos à toda disposição e empenho prestados.Aos meus queridos colegas de pesquisa Amarílis Falconi, Matheus Silva d'Alencar, Cynthia Dionizio Dias por todo o aprendizado e trabalho em conjunto.Os admiro grandemente e torço pelo sucesso de cada um.À todos os meus alunos que passaram em estágio na ABP, sou grata pela troca de experiências e por me ajudarem a manter a vontade de aprender sempre viva.À todas as pessoas com Doença de Parkinson, meus queridos pacientes e amigos, que participaram desta pesquisa de forma assídua e contribuíram com grande alegria para a ciência.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Randomized trial · Consensus signal: Randomized trial
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designRandomized trial
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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