ANÁLISE DA CORRELAÇÃO ENTRE INDEPENDÊNCIA FUNCIONAL E SATISFAÇÃO COM A TECNOLOGIA ASSISTIVA EM PESSOAS COM LESÃO MEDULAR
Bibliographic record
Abstract
A lesão medular (LM) repercute altamente no nível de incapacidade física. Pessoas com LM que utilizam dispositivo auxiliar de mobilidade tendem a desenvolver maior independência funcional. O objetivo foi avaliar a correlação entre independência funcional em atividades de vida diária e a satisfação com o uso de tecnologia assistiva (cadeira de rodas) em pessoas com lesão medular. Trata-se de um estudo transversal analítico com abordagem quantitativa. A amostra foi de 146 participantes com lesão medular traumática com paraplegia e tetraplegia. Para coleta de dados foram utilizados um questionário sociodemográfico, e as escalas Spinal Cord Independence Measure-Self Reported Version (brSCIM-SR) e o Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST.2.0) que permitiram a investigação. A média de idade foi 37,8 anos, com maioria do sexo masculino (82,9%), solteiros (52,7%), escolaridade média (53,4%), acidente de trânsito (50%), arma de fogo (22,6%). Houve predomínio de lesão completa (58,9%) e paraplegia(65,1%). Na brSCIM-SR a média geral foi de 55,3 (±15,8) no domínio do autocuidado de 14,6 (±5,3), respiração/esfíncter 26,4 (±7,4) e mobilidade de 14,3 (±5,5). Na satisfação com a tecnologia assistiva a pontuação total do QUEST 2.0 foi de 3,64 (±0,77), satisfação com o recurso 3,86 (±0,74) e a prestação de serviços 3,64(±0,77). Identificou-se bom desempenho na média da independência funcional. Além disso, altos níveis de satisfação com a tecnologia assistiva, de forma específica mais com o recurso do que com a prestação de serviços. Não foi encontrada correlação entre a independência funcional e a satisfação do uso de cadeira de rodas.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".