Desenvolvimento de um protocolo para verificar os efeitos da estimulação transcraniana por corrente alternada (ETCA) na dor lombar crônica
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Objetivou-se com esta pesquisa desenvolver e analisar a aplicabilidade de um protocolo de aplicação da ETCA na modulação da dor em indivíduos com dor lombar crônica (DLC). Método: Trata-se de um ensaio clínico randomizado (ECR), incluindo pessoas de ambos os sexos com idade entre 18 e 45 anos e com dor lombar crônica. Utilizando para avaliação da dor as Escala Visual Analógica, questionário de McGill, Inventário Breve da Dor, Douleur Neuropathique e Paindetect e para identificar as repercussões nos aspectos psicoemocional as escalas Tampa, Pensamentos catastróficos, Beck e Hamilton. Resultado: A intervenção com a ETCA apresentou resposta estatisticamente significante na reavaliação, percebendo-se que houve influência positiva nas respostas dos Pensamentos Catastróficos (p=0,03) e nível de ansiedade e depressão nas Escala de Hamilton (p=0,03) e Beck (p=0,02). Diferenciando do grupo de intervenção com o programa de exercício, onde apresentou resposta positiva e estatisticamente relevante do tratamento no medo do movimento (p=0,001). Conclusão: Este estudo resultou em um protocolo de eletroestimulação com efetividade na intensidade e interferência da dor e nos aspectos psicoemocionais na DLC.
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 | 0.043 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".