Observação do manejo da dor em pacientes com fibromialgia em uma cidade no interior da Bahia
Bibliographic record
Abstract
A fibromialgia apresenta uma etiologia incerta e está relacionada a fatores psicológicos como a depressão e a ansiedade. Seu tratamento é diverso necessitando de uma abordagem multidisciplinar, assim o tratamento para fibromialgia ainda carece de mais pesquisas e compreensão de sua propedêutica, já que a persistência dos sintomas afeta a qualidade de vida das pessoas que sofrem com essa síndrome. O presente estudo tem como objetivo identificar as formas terapêuticas farmacológicas e não farmacológicas empregadas em pacientes com fibromialgia e avaliar o possível padrão e o nível da dor que acomete as pessoas que apresentam essa enfermidade. A escolha dos participantes ocorreu por conveniência em uma clínica especializada no tratamento da dor, na cidade de Vitória da Conquista-Ba, no qual foram aplicados 2 questionários, para se obter informações sociodemográficos, perfil clínico e caracterização da dor do participante pelo Questionário McGill da dor em português (QMD – Br). Por meio de uma amostra de 25 pacientes, sendo 96% eram do sexo feminino e 68% casadas, 92% dos entrevistados realizavam terapia farmacológica para o controle da dor, com média de desvio padrão – (DP) ± 0,913. Além do mais, observou-se que índice de dor com média de 26,25 avaliado pelo QMD – Br com prevalência dos descritores como Exaustiva, Intensa, Insuportável e Irradiante. Concluímos que as características das dores da fibromialgia são individualizadas a cada participante, mas que pode predominar certas propriedades, é por conta disso que o tratamento também é adaptado para as necessidades de cada paciente.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".