AVALIAÇÃO DA DOR EM PACIENTES COM SÍNDROME DA FIBROMIALGIA: REVISÃO SISTEMÁTICA
Bibliographic record
Abstract
A Fibromialgia é uma doença crônica descrita pela presença permanente de dor e pontos dolorosos, mas de causa ainda desconhecida. O objetivo desse estudo foi descrever os instrumentos de avaliação da dor em pacientes com fibromialgia com base nas diretrizes e evidências científicas disponíveis na literatura. Estudo de revisão sistemática com abordagem descritiva. A Fibromialgia é acompanhada por dor crônica, promovendo sintomas de fadiga, distúrbio do sono, disfunção cognitiva e episódios depressivos, tendo maior predominância em mulheres, possivelmente, devido aos mecanismos hormonais. A dor é um resultado de influências biológicas, cognitivas, emocionais e ambientais. Dentre os questionários de avaliação de pacientes com fibromialgia têm-se Critérios de Avaliação da Fibromialgia do ACR, Escala de Depressão de Beck, Escala de Ansiedade Traço-Estado, Escala Analógica Visual, Questionário de Dor de McGill, Fibromyalgia Impact Questionnaire, Multidimensional Pain Inventory, SF-36 Health Survey Short Form e Pain Processing Inventory. Os critérios do American College of Rheumatology de 2016 pautados na avaliação clínica do paciente torna-se a forma de diagnóstico com maior respaldo na literatura. Sendo assim, com a finalidade de rastreio inicial da doença na população de forma simples, o mais indicado é o Fibromyalgia Rapid Screening Tool (FiRST). Conclui-se que a avaliação para o controle do quadro álgico em pacientes com fibromialgia é o principal objetivo do tratamento, pois busca melhorar a reestruturação da capacidade funcional e qualidade de vida do paciente. Para isso, a escolha do instrumento de avaliação deve ser individualizada e específica a condição em que o paciente se encontra. Palavras-chave: Fibromialgia. Avaliação. Instrumentos
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.011 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".