Dor, cinesiofobia e qualidade de Vida em pacientes com lombalgia crônica e depressão
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Descrever características de dor, cinesiofobia e qualidade de vida em pacientes com lombalgia crônica associada a depressão. MÉTODOS: Estudo de delineamento transversal em que foram incluídos 193 indivíduos com lombalgia crônica. A presença de depressão foi determinada pelo Inventário de Depressão de Beck, a partir de ponto de corte validado pela Mini International Neuropsychiatric Interview. A intensidade e a qualidade da dor nos grupos com e sem depressão foram avaliadas pelo Questionário McGill. A Escala Tampa para Cinesiofobia foi aplicada para avaliar medo do movimento. Com relação à qualidade de vida, utilizou-se o Medical Outcomes Study 36. O nível de significância estatístico estabelecido foi p< 0,05. RESULTADOS: A prevalência de depressão foi de 32,1%. O grupo com depressão teve pior pontuação com relação à dor, cinesiofobia e qualidade de vida (capacidade funcional, aspectos físicos, dor, estado geral de saúde, vitalidade, aspectos sociais, aspectos emocionais e saúde mental). CONCLUSÃO: Pacientes com lombalgia e depressão apresentaram maior intensidade de dor, maior medo de movimento e pior qualidade de vida. Nível de Evidência III, Corte Transversal.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".