Funcionalidade e intensidade da dor lombar em pescadores artesanais de Santarém-Pará
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O pescador é um profissional que exerce sua função sob condições precárias e com elevada carga de trabalho. Segundo estudos, a força excessiva é considerada um dos principais fatores biomecânicos determinantes de distúrbios musculoesqueléticos relacionados ao trabalho, onde na pesca a lombalgia é o mais comum. Objetivo: Comparar o nível de dor com a funcionalidade de pescadores artesanais com lombalgia crônica na cidade de Santarém-PA, associados à Colônia de Pescadores Z-20 (CP Z-20). Métodos: Essa pesquisa foi caracterizada como: descritiva, transversal e quantitativa. Todos os participantes foram selecionados de forma aleatória por meio de convite verbal feito durante a sua reunião mensal que ocorre na sede de cada núcleo de base. Foram aplicados a Escala Visual Analógica de dor (EVA), para representação subjetiva da intensidade da dor lombar, e o Questionário de Incapacidade Lombar de Quebec (QBPQ) para mensuração da incapacidade funcional causada pela lombalgia. Resultados: A amostra foi composta por 32 pescadores (n=32). Com escore de distribuição da EVA para dor moderada de 37% e para dor intensa de 63%. O que evidencia altos níveis de dor percebidos por essa população. Assim como valores altos no escore do QBPQ, indicando uma relação direta e proporcional com o maior nível de dor e o maior grau de incapacidade ligada à lombalgia. Conclusão: Níveis elevados de dor lombar estão relacionados a maior incapacidade funcional em pescadores artesanais.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".