Estudo controlado e randomizado de hidroterapia em piscina para pacientes com osteoartrose de joelhos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar o tratamento por hidroterapia de pacientes com OA de joelhos. Metodo: Sessenta e quatro pacientes, entre 40 e 70 anos e OA de joelhos segundo os criterios da ACR, foram randomizados por sorteio, em dois grupos com 32 individuos. O GE realizou um programa de exercicios na agua em piscina aquecida (32°C) e o GC com exercicios em solo, por 18 semanas. Diclofenaco 50mg foi o medicamento utilizado quando necessario pela dor a criterio do paciente, ate 3 vezes por dia. Vinte e seis pacientes do GC e trinta do GE concluiram o programa. Os instrumentos de medida utilizados para a avaliacao foram, EVA de dor, Westen Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), 50-foot Walking Time (TM) tempo de marcha rapida e confortavel, EVA aplicado no inicio (EVATM inicial) e final (EVATM final) do TM, Lequesne Index. Os testes foram aplicados por um avaliador cego, em tres tempos, no inicio do tratamento (TO), apos 9 (T9) e 18 (T18) semanas. Resultados: Os grupos foram homogeneos em todos os dados avaliados no inicio do estudo. A EVA (p=0,19), o WOMAC (p=0,18) e o Lequesne (p=0,33), TM tempo de marcha rapida (0,69) e confortavel (0,52) tiveram melhora semelhante entre os grupos, com uma tendencia maior para o GE. No EVATM inicial (p=0,04) e o EVATM final (p=0,02) houve melhora estatisticamente significante para o GE em relacao ao GC. Conclusao: A hidroterapia obteve melhora maior de dor no momento da marcha, do que os exercicios em solo. A dor medida pela EVA, e a funcao medida pelo WOMAC, Lequesne e o TM tiveram melhora semelhante nos dois grupos, com tendencia de melhora maior para o GE
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".