HEMİPLEJİK OMUZ AĞRISININ DENGE, ÜST EKSTREMİTE FONKSİYONELLİĞİ, KATILIMCILARIN TANIMLAYICI VERİLERİ VE YAŞAM KALİTESİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ
Bibliographic record
Abstract
Hemiplejik Omuz Ağrısının Denge, Üst Ekstremite Fonksiyonelliği, Katılımcıların Tanımlayıcı Verileri ve Yaşam Kalitesi Üzerindeki Etkisi Özet Amaç: Bizim çalışmamızın amacı hemiplejik omuz ağrısının ile denge, fonksiyonellik ve yaşam kalitesi arasındaki ilişkiyi incelemektir. Gereç ve Yöntem: Bu çalışma kesitsel bir çalışmadır. Çalışmaya inme sonrası hemiplejik omuz ağrısı bulunan 48 hasta (n=22 kadın n=26 erkek) dahil edildi. Hastalrın omuz ağrısını değerlendirmek için Mcgill- Melzack Ağrı Anketi, denge değerlendirmesi için Berg Denge Ölçeği (BDÖ), üst ekstremite fonksiyonu değerlendirmesi için Upper Extremity Fugl Meyer Assesment (UA-FMA) ve yaşam kalitesini değerlendirmek için Short Form- 36 (SF-36) ölçeği kullanıldı. Anketler her hastaya bir kez uygulandı. Bulgular: Değerlendirme sonrasında Mcgill-Melzack Ağrı Anketi ve UA-FMA arasında negatif ve anlamlı bir ilişki çıkmıştır (p=0.009). Mcgill-Melzack Ağrı Anketi ve BDÖ arasında anlamlı bir ilişki çıkmamıştır (p=0.290). Ayrıca SF-36 alt skorları ve ağrı arasında anlamlı bir ilişki çıkmamıştır (p>0.05). Sonuç: Hemiplejik Omuz Ağrısı ve üst ekstremite fonksiyonelliği arasında negatif bir ilişki mevcuttur, ağrı arttıkça fonksiyonellik azalmaktadır.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".