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 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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".