Prevalência de dor no ombro em atletas de natação
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O alto volume de treino e movimentos em amplitudes extremas na natação geram um alto estresse sobre as estruturas articulares e musculoesqueléticas do atleta, sendo comum as queixas de dores articulares em atletas de natação. Objetivo: Identificar a prevalência de dor no ombro em nadadores federados do estado do Rio de Janeiro na categoria master. Materiais e métodos: 61 atletas masculinos da categoria master, com faixa etária de 51,26 ±15,99 anos, participaram deste estudo. Estes competidores de natação federados por clubes participaram da II Etapa do Circuito Estadual Master de Natação, promovido pela FARJ em 2019. A coleta de dados foi realizada a partir da aplicação do questionário McGill reduzido e da EVA (Escala Visual Analógica). Resultados: A prevalência de dor foi de 73,8%. Na dimensão sensorial, o descritor cálico obteve a menor média (0,08) e o descritor dolorida apresentou a maior (0,74). Na dimensão afetiva, o descritor amedrontado obteve a menor média (0,13), e o descritor cansativo/exaustiva a maior média (0,38). A média da EVA (1,94 ±2,13) sugere que os níveis de dor foram baixos. Conclusão: Embora a alta prevalência de dor identificada, os atletas participantes deste estudo apresentaram baixo nível de dor no ombro.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".