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Record W6981776530

Expressão da dor, ansiedade e depressão em doentes com lombalgias recorrentes

2016· dissertation· pt· W6981776530 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2016
Typedissertation
Languagept
FieldMathematics
TopicGeometric and Algebraic Topology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnxietyDepression (economics)Beck Depression InventoryMcGill Pain QuestionnaireBeck Anxiety Inventory
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A dor é uma forma de comunicação unipessoal, caracterizada por uma experiência de caráter multifatorial (Breton, 2007) que, quando mal interpretada, exalta reações nas diversas dimensões: física, psicológica, emocional, social, laboral, familiar, relacional, entre outras (Hwang et al., 2011). Quando recorrente, com duração superior a seis meses, pode associar-se a um processo clínico patológico, ou seja, a dor crónica (Loeser, 2011). As lesões musculoesqueléticas, em particular a lombalgia, pela sua frequência, têm sido consideradas a causa mais comum de incapacidade crónica (Taimela, Negrini, & Paroli, 2004). É, igualmente, um problema socioeconómico, pelas consequências que lhe estão inerentes, nomeadamente a nível laboral, emocional, cultural e cognitivo (Petit, Fouquet, & Roquelaure, 2015). O objetivo do presente estudo é exploratório. Propõe-se analisar algumas das dimensões da lombalgia recorrente, tendo em consideração a sua etiologia multifatorial. A amostra foi constituída por 120 sujeitos portugueses (MIdade = 48.88; DP = 16.34), que afirmaram sofrer de dor na região lombar, sendo 41.7% detentores de grau de habilitações superior, 69.2% empregados e 57.5% casados ou em união de facto. Para recolha da informação, recorreu-se a um questionário (adaptado de Gonçalves, 2008), sobre os dados demográficos e avaliação musculoesquelética; ao The McGill Pain Questionnaire (MPQ) – versão Portuguesa, para avaliação da dor; ao The State-Trait Anxiety Inventory – Forma Y-1 e Y-2 (STAI), para a ansiedade; e ao Beck Depression Inventory – II (BDI-II), para a depressão. A utilização das técnicas de análises de dados seguiu dois critérios: por um lado, os objetivos pretendidos requereram determinadas aplicações matemáticas; por outro, as características dos mesmos exigiram estatísticas ajustadas. O recurso ao modelo Rasch e à estatística inferencial permitiu constituir um quadro abrangente de compreensibilidade dos fatores em estudo. Os resultados revelaram que as categorias de resposta dos instrumentos STAY e BDI-II cumprem os critérios propostos por Linacre (2002), ou seja, os estatísticos de ajuste (infit e outfit) encontram-se todos dentro do limite produtivo e, a nível das qualidades psicométricas, a precisão das medidas dos itens e sujeitos é adequada, apontando para medidas úteis, eficazes e produtivas na avaliação da ansiedade e da depressão. Observou-se que 75.0% da amostra refere sofrer de problemas ao nível da coluna vertebral (69.8% dos homens e 77.9% das mulheres) e 75.8% refere dores musculares (69.8% dos homens e 79.2% das mulheres). Os homens apresentaram valores de Índice de Massa Corporal (IMC) superiores aos das mulheres e mencionam mais lombalgias, comparativamente às mulheres, e sofrem desta sintomatologia, em média, há mais tempo do que as mulheres. A maioria da amostra afirmou sofrer de problemas de coluna vertebral e apontou a região lombossagrada como a mais afetada, caracterizando a dor, na maioria dos casos,como bilateral e/ou episódica, local, de intensidade moderada, e com maior expressão ao levantar e ao final do dia. Como conclusão, verificamos que os resultados vão ao encontro da literatura, demonstrando que, perante a elevada taxa de dor, se afigura premente a necessidade de uma abordagem dissemelhante e holística, como forma de minimizar o sofrimento e os problemas socioeconómicos colaterais que dela advém.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.397
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2016
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