PREVALÊNCIA DE DISCINESIA ESCAPULAR E DOR NO OMBRO EM SURFISTAS AMADORES DA REGIÃO SUL DO BRASIL: UM ESTUDO TRANSVERSAL
Bibliographic record
Abstract
Introducao: Durante a pratica do surfe, o atleta realiza o movimento de remada 51,4% do tempo, sobrecarregando a musculatura do ombro e causando um desequilibrio muscular. Objetivo: Avaliar a prevalencia de discinesia escapular e dor no ombro em surfistas amadores da regiao Sul do Brasil. Materiais e Metodos: Trata-se de um estudo observacional descritivo transversal. A amostra foi realizada por conveniencia sendo incluidos sujeitos do sexo masculino, de 18 a 42 anos. Foi avaliada a discinesia escapular da forma estatica e dinâmica, classificando-a em 4 tipos, dor no ombro atraves da escala numerica da dor (NRS), comprimento do musculo peitoral menor, qualidade de vida atraves do The Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI), alem de caracteristicas da amostra de um questionario online. A normalidade das variaveis continuas foi testada atraves do teste de Shapiro-Wilk e apresentadas em media e desvio padrao e as variaveis categoricas em percentual. Associacoes entre as variaveis categoricas foram testadas atraves do teste Chi-quadrado e o teste de Correlacao de Pearson para as variaveis continuas. Os valores de significância de p< 0,05 e Intervalo de Confianca de 95% foram adotados. Resultados: 71,4% da amostra apresentou discinesia escapular, sendo 57,1% a do tipo I e 42,9% apresentaram dor no ombro durante o momento da avaliacao. Conclusao: Houve uma prevalencia de 71,4% de discinesia escapular na populacao estudada e embora apenas 42,9% tenham relato dor no ombro, os dados podem contribuir para futuramente promover um melhor plano de prevencao de lesoes no esporte.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".