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Record W7120499746

Associação entre catastrofização da dor, qualidade de vida e cinesiofobia em indivíduos com osteoartrite de joelho e quadril : um estudo transversal

2024· dissertation· pt· W7120499746 on OpenAlexaboutno aff
Aenoan Rayane de Souza Soares

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysical activityMuscle strengthMotor activityStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A osteoartrite de joelho e quadril possui alta prevalência mundial, sobretudo em idosos. A dor é o principal sintoma, resultando em prejuízos à qualidade de vida e à função física. Fatores psicossociais, como catastrofização da dor e cinesiofobia podem ter impactos na sintomatologia e em diferentes aspectos da osteoartrite, porém esta relação não está totalmente esclarecida. Investigar a associação da catastrofização da dor com a qualidade de vida, cinesiofobia, desempenho físico e nível de atividade física de indivíduos com osteoartrite de joelho e quadril. Trata-se de um estudo transversal, realizado no Laboratório de Aprendizagem e Controle Motor (LACOM) e na Clínica-escola de Fisioterapia da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). A amostra foi composta por indivíduos com diagnóstico clínico ou radiográfico de osteoartrite de joelho e/ou de quadril, de ambos os sexos, com idade a partir de 50 anos. Desfechos avaliados: características sociodemográficas e clínicas [ficha de avaliação sociodemográfica-clínica]; catastrofização da dor [Pain Catastrophizing Scale (PCS)]; qualidade de vida [Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC)]; cinesiofobia [Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK)]; nível de atividade física [Questionário Internacional de Atividade Física (IPAQ) - versão curta]; desempenho físico [Short Physical Performance Battery (SPPB) e flexibilidade pelo Teste de sentar e alcançar]. Os participantes foram separados em dois grupos: com catastrofização da dor (PCS>30) e sem catastrofização da dor (PCS<30). Os dados coletados foram armazenados e tabulados por meio do software Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 28.0. Utilizou-se o teste de comparação de médias para comparar os grupos com e sem catastrofização, quanto aos escores de qualidade de vida, cinesiofobia, nível de atividade física, desempenho físico e flexibilidade. O tamanho de efeito foi calculado através do d de Cohen. As variáveis que se associaram à catastrofização da dor no teste de comparação de médias foram incluídas em modelos de regressão linear, nos quais testou-se a catastrofização como variável preditora dos demais desfechos avaliados. Os resultados foram expressos com IC 95% e considerados estatisticamente significativos quando p<0,05. A amostra foi composta por 39 indivíduos, com idade média de 67,08 (±10,25) anos, com predomínio de mulheres (92,3%), com sobrepeso (27,97 Kg/m2) e tempo de diagnóstico médio de osteoartrite de 8 anos. A catastrofização da dor esteve presente em 20% da amostra e se associou a piores escores de qualidade de vida geral (d = 1,06), subitens dor (d = 0,82), rigidez (d = 1,24) e função física física do WOMAC (d = 1,17) e ainda a maiores níveis de cinesiofobia (d = 1,82). Os modelos de regressão linear confirmaram a catastrofização da dor como variável preditora da qualidade de vida (geral e por subitens do WOMAC) e da cinesiofobia (p <0,05). Piores escores de catastrofização da dor estiveram associados a piores índices de qualidade de vida e de cinesiofobia. A catastrofização não influenciou o desempenho físico nem o nível de atividade física de indivíduos com osteoartrite de joelho e quadril.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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