Aplicação da versão brasileira do questionário de dor Mcgill em idosos com dor crônica
Bibliographic record
Abstract
A dor crônica é uma experiência multidimensional que envolve aspectos sensório-perceptual, afetivo-motivacional e cognitivo-avaliativo que se interagem e contribuem para a resposta dolorosa final. As alterações características do processo do envelhecimento em cada um desses aspectos podem interferir na experiência da dor, dificultando a sua avaliação adequada. O uso de uma escala multidimensional como o Questionário de dor McGill (MPQ) possibilita uma avaliação mais adequada desse sintoma. Os objetivos desse estudo foram verificar a confiabilidade intra e inter examinadores da aplicação do Br-MPQ em idosos com dor crônica em decorrência de doenças ortopédicas e neurológicas.Participaram desse estudo 19 idosos com doenças ortopédicas (71,21 ± 7,51 anos) e 19 idosos com doenças neurológicas (69,79 ± 5,30 anos) apresentando o diagnóstico de dor crônica, encaminhados pelo serviço médico, sem alterações cognitivas. A confiabilidade geral intra e interexaminadores nos idosos com doenças ortopédicas foram 0,86 e 0,89, respectivamente, e para idosos com doenças neurológicas de 0,71 e 0,68, respectivamente (Spearman, p<0,05). Os resultados mostraram que o Br-MPQ foi de fácil aplicação (8,54 ± 2,35 minutos) nessa amostra. O presente estudo demonstrou que o Br-MPQ pode ser mais adequado para avaliar a dor crônica em idosos, uma vez que a percepção desse sintoma está mais relacionada aos aspectos sensoriais, afetivos e cognitivo-avaliativos e não somente à intensidade.
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 | 0.019 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".