Desenvolvimento de plano terapêutico para modulação da dor lombar utilizando a Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua
Bibliographic record
Abstract
A dor lombar é caracterizada como dor ou desconforto localizada abaixo da décima segunda costela e acima da prega glútea inferior, sendo considerada uma das causas mais frequentes de incapacidades e morbidades na população em geral. Devido a sua alta incidência, torna-se a fisioterapia uma importante indicação para o tratamento dessa enfermidade. Desse modo, destaca-se a Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua (ETCC) como modalidade terapêutica alternativa e não invasiva para alívio de dores na lombar. Nesse contexto, o presente estudo propõe o desenvolvimento de plano terapêutico para modulação da dor lombar utilizando a Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua. Foram recrutados 32 indivíduos, com diagnóstico de dor lombar, com idades entre 18 e 31 anos, os mesmos foram alocados em dois grupos, experimental e controle, ambos receberam uma cartilha com exercícios específicos para a região lombar, com objetivo de realiza-los uma vez ao dia durante cinco dias consecutivos, porém o grupo experimental realizou também o tratamento com a ETCC (2 mA durante 20 minutos por 5 dias). Para a coleta de dados foram utilizados: o Questionário de McGill, o Limiar de Dor por Pressão (LDP) e o Limiar Motor (LM) através da Estimulação Magnética Transcraniana (EMT). Como resultado houve melhora na sensação dolorosa referida pelos voluntários, avaliados através do questionário de McGill, ao comparar as avaliações finais dos dois grupos, o valor foi estatisticamente significativo (p < 0,05). Em relação ao LDP do músculo quadrado lombar, apenas o grupo experimetal obteve aumento da média pós tratamento. No que se refere ao LM do músculo quadrado lombar, houve diminuição após o tratamento em ambos os grupos, estatisticamente houve diferença significante entre as avaliações dos grupos (p> 0,05). No LM do adutor do polegar, apenas o grupo experimental atingiu resultado favorável, admitindo o valor estatístico significativo (p= 0,003376). Portanto, a patir dos dados apresentados, o uso da estimulação cerebral não invasiva através da ETCC apresenta-se como uma ferramenta sugestiva capaz de promover neuromodulação da dor em indivíduos portadores de dor lombar.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".