As telas eletrônicas podem influenciar a postura de cabeça e pescoço em adolescentes? Uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O objetivo desta revisão sistemática é identificar se as telas eletrônicas podem influenciar a postura de cabeça e pescoço em adolescentes. Foi registrada no International Prospective Register of Systematic Review (PROSPERO), e as bases de dados utilizadas foram EMBASE, LILACS, SciELO, PEDro, PubMed e Scopus, sem limite de idioma ou data de publicação. Os descritores utilizados foram postura, pescoço e adolescentes. Foram encontrados 1.997 artigos com duplicatas e foram excluídos 1.858 artigos pelo título e 65 pelo resumo. Durante a análise do texto na íntegra, 22 foram excluídos porque abordavam indivíduos com média de idade inferior a 15 ou superior a 19 anos, dez não faziam referência ao uso de tecnologia e três avaliavam apenas indivíduos sintomáticos, sendo assim, apenas quatro foram revisados. A qualidade metodológica dos estudos foi classificada de acordo com a Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale, sendo que três foram classificados com qualidade metodológica forte e analisaram a postura frente ao uso do computador e um com qualidade fraca, que analisou a postura durante o uso do smartphone. Portanto, com relação ao uso do smartphone, as considerações são limitadas. De forma geral, o uso do computador não é o responsável pelas alterações posturais em cabeça e pescoço em adolescentes, entretanto, mais estudos são necessários para confirmar essa conclusão.
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 | 0.053 | 0.161 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".