FORTALECIMENTO MUSCULAR RESPIRATÓRIO EM INDIVÍDUOS PÓS AVC: REVISÃO SISTEMÁTICA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A fraqueza muscular dos indivíduos pós AVC é conhecida como um fator limitante que causa várias mudanças fisiológicas nos músculos acometidos, contribuindo para a diminuição e incapacidade de produzir força muscular. Há grande comprometimento na função eficiente dos músculos respiratórios, em especial o diafragma e os músculos abdominais, assim interferindo na sua ação e potência, prejudicando a função pulmonar destes indivíduos. Objetivo: Analisar a aplicabilidade e o efeito do treinamento muscular respiratório (TMR) e a eletroestimulação como recursos isolados e associados na recuperação da força muscular respiratória em indivíduos pós AVC. Método: Por meio de uma revisão sistemática da literatura, foram analisados ensaios clínicos publicados entre 2010 e 2020. A busca envolveu as bases de dados PUBMED, MEDLINE, PEDro, SciELO, LILACS e Google Academic, com os descritores “Physical Therapy Specialty; Stroke; Transcutaneous Electric Nerve Stimulation; Respiratory Muscles”. Resultados: Foram contemplados 6 estudos relacionando o TMR e a eletroestimulação na musculatura respiratória e havendo associação entre eles, demonstrando que a utilização destas intervenções causou um aumento percentual nas variáveis de Pressão inspiratória máxima (PImáx), Pressão expiratória máxima (PEmáx) e Pico de fluxo expiratório (PFE). Conclusão: O TMR com uso de incentivadores de carga linear e a eletroestimulação aplicada na musculatura respiratória demonstraram ser recursos benéficos tanto de forma isolada quanto associadas para o tratamento fisioterapêutico em indivíduos pós AVC.
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 | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.013 |
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".