QUANTO DE PERDA VOLUMÉTRICA E DE FORÇA DO MÚSCULO QUADRÍCEPS FEMORAL É ESPERADA NO PÓS-OPERATÓRIO DA RECONSTRUÇÃO DO LIGAMENTO CRUZADO ANTERIOR?
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Observa-se, quando da lesão e/ou reconstrução do ligamento cruzado anterior, não somente que há diminuição da força, mas também da qualidade e da contração do quadríceps, além de atrofia muscular. A ressonância magnética e dinamometria isocinética têm oferecido melhor avaliação dos períodos pré e pós-cirúrgicos, podendo melhor monitorizar e prever a reabilitação pós-operatória. Objetivos: Revisar o papel do volume e da força do músculo quadríceps femoral antes e após reconstrução do ligamento cruzado anterior e como estas medidas se correlacionam com as variáveis preditivas da força muscular pré e pós-operatória. Método: Revisão integrativa colhendo informações em plataformas virtuais. Os textos foram selecionados do SciELO, Google Scholar, Pubmed e Scopus. Os descritores relacionados ao tema foram os seguintes: reconstrução do ligamento cruzado anterior; ressonância magnética; músculo quadríceps em português e inglês com busca AND ou OR, considerando o título e/ou resumo. Resultados: Foi realizada a leitura da íntegra dos textos selecionados e incluídos 61 artigos. Conclusão: Observou-se perda de volume e força do músculo quadríceps após a reconstrução. A perda da força muscular foi 4 vezes maior que a do volume pré- operatório e 2 vezes maior no pós-operatório com melhora após 4 meses da operação.
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 | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".