Validação da versão em português brasileiro do questionário Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI)
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo Avaliar a validade da versão em português do brasil do Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI). Métodos Foram avaliados 51 pacientes, com idades entre 18 e 40 anos, que foram separados em 3 grupos: 17 pacientes com instabilidade do ombro em tratamento conservador, 17 com instabilidade do ombro tratados cirurgicamente e 17 sem instabilidade do ombro. Os pacientes foram submetidos a avaliações funcional e de saúde pelos seguintes escores: WOSI, Rowe, Escala Visual Analógica (EVA), Subjective Shoulder Value (SSV), Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand (DASH), e University of California-Los Angeles (UCLA) Shoulder Scale. Resultados As variáveis sexo e idade se mostraram homogêneas entre os grupos (p > 0,05). Após análise comparativa dos escores, os pacientes submetidos a tratamento (cirúrgico ou conservador) apresentaram diferenças significativas na comparação com o grupo de controle (p < 0,05). A correlação entre os escores foi avaliada submetendo as medidas ao coeficiente de correlação de Spearman. Todos os instrumentos analisados apresentaram relação significativa entre si. Entretanto, o nível de correlação foi distinto: foi observada correlação positiva perfeita entre os instrumentos WOSI e DASH (r = 0,96); os instrumentos WOSI e UCLA (r = 0,87), DASH e UCLA (r = 0,86), SSV e Rowe (r = 0,80), EVA e DASH (r = 0,75), EVA e UCLA (r = 0,74) e WOSI e EVA (r = 0,72) também apresentaram tendência de linearidade positiva entre as medidas; já os instrumentos WOSI e SSV, WOSI e Rowe, DASH e Rowe, SSV e UCLA (r = -0,83), SSV e DASH (r = -0,79), Rowe e UCLA (r = -0,78), EVA e SSV (r = -0,68) e EVA e Rowe (r = -0,60) apresentaram correlação negativa. Conclusão A versão do WOSI em português do Brasil apresenta boa validade.
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 | 0.011 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".