Caracterização dos padrões de dor, sono e alexitimia em pacientes com fibromialgia atendidos em um centro terciário brasileiro
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Fibromialgia (FM) é uma síndrome complexa, caracterizada por uma dor musculoesquelética crônica duradoura e difusa, derivada de causas não inflamatórias e classicamente associada à presença de pontos sensíveis específicos. No entanto, estudos destacaram outros sintomas importantes associados à má qualidade de vida (QDV) em pacientes com FM, por exemplo, distúrbios do sono e alexitimia. Esse estudo teve por objetivo investigar os padrões de dor, sono e alexitimia de pacientes com FM em um centro terciário brasileiro. Métodos: 20 pacientes com FM acompanhados na clínica ambulatorial de reumatologia de um centro terciário brasileiro (Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto - FAMERP, São Paulo, Brasil) e 20 pacientes sem FM provenientes de outros serviços ambulatoriais da FAMERP completaram um questionário clínico e sociodemográfico, o Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ), o Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), o Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) e o SF-36 (WHOQOL). Resultados: Os pacientes com FM tiveram desempenhos piores em todas as dimensões de QDV do SF-36 e escores mais altos no PSQI (P = 0,01) e no TAS-20 (P = 0,02). Pacientes com FM também tiveram escores significativamente mais altos em todos os domínios específicos do PSQI e TAS-20. Discussão: Os presentes dados concordavam com a literatura, evidenciando pior desempenho de pacientes com FM no impacto da dor, queixas de sono e maior presença de alexitimia. Conclusão: Estudos evidenciaram, além das queixas de dor, a presença de sintomas importantes e frequentemente subdiagnosticados, em pacientes com FM, como queixas relativas ao sono e alexitimia. Um conhecimento mais aprofundado desses distúrbios poderia melhorar a abordagem e o tratamento dos pacientes com FM.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".