Intervenções fisioterapêuticas direcionadas à pessoa idosa em situação de violência: uma revisão de escopo
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo Identificar as intervenções fisioterapêuticas direcionadas à pessoa idosa em situação de violência. Método Trata-se de uma revisão de escopo, em que foram acessadas as seguintes bases de dados/bibliotecas/buscadores e literatura cinzenta: BVS, PubMed, Web of Science, Scopus, CINAHL, PEDro, BDTD, OpenGrey, OpenThesis, RCAAP, Portal de Teses e Dissertações da CAPES, DART-Europe E-theses Portal e Theses Canada Portal. As buscas utilizaram os descritores e palavras-chave, que foram combinados por meio dos operadores booleanos OR e AND: Fisioterapeutas, Fisioterapia, “Physical Therapists”, Physiotherapy, “Physical Therapy”, “Physical Therapy Specialty”, “Physical Therapy Modalities”, Rehabilitation, Reabilitação, “Elder Abuse”, “Maus-tratos ao Idoso”, “Physical Abuse”, “Elder Neglect”, “Aged Abuse” e “Elder Mistreatment”. Resultados Dos 601 registros encontrados, 46 foram excluídos por serem duplicados, sendo selecionados 555 para leitura dos respectivos títulos e resumos. Foram excluídas 548 publicações por não se adequarem aos critérios de inclusão, sendo pré-selecionados 7 trabalhos. Pela estratégia Snowballing um foi identificado, originando um resultado final de 8 estudos. Conclusão As intervenções fisioterapêuticas direcionadas à pessoa idosa em situação de violência compreendem: educação em saúde, medidas no estresse do cuidador, recursos comunitários, rastreamento/triagem, avaliação, identificação, plano terapêutico/reabilitação e denúncia. Diante dos achados, observa-se que, apesar da lacuna no conhecimento dessa temática, o fisioterapeuta desempenha um papel imprescindível na condução de casos de violência contra a pessoa idosa.
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 | 0.012 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.027 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".