Efeitos do matpilates na qualidade de vida e na funcionalidade em idosas com osteoartrite de joelho: um estudo piloto
Bibliographic record
Abstract
A osteoartrite (OA) é a degeneração da cartilagem articular resultante de uma combinação de fatores mecânicos, genéticos, hormonais, ósseos e metabólicos, de caráter incurável, sua prevalência só tem aumentado com o passar dos anos. Com o crescimento da faixa de população acima dos 60 anos, principalmente das mulheres, há a necessidade de promover investigação de intervenções com o propósito de otimizar sua qualidade de vida e saúde. Dentre os recursos para o tratamento da OA, encontra-se o Matpilates, selecionado para esta investigação por ser uma atividade de baixo impacto e baixo custo material de aplicação, com benefícios físicos e psicológicos. Este foi um estudo controlado, randomizado, duplo-cego com o objetivo de avaliar os efeitos do Matpilates na qualidade de vida e funcionalidade de mulheres idosas com osteoartrite de joelhos. As ferramentas para esta análise foram os questionários Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), o Índice Lequesne e o Medical Outcomes Survey Short-Form General Health Survey(SF-36). Além disso, avaliou-se o equilíbrio dinâmico (teste Timed Up and Go) e a dor (WOMAC e Lequesne). Os voluntários foram divididos aleatoriamente em dois grupos: grupo MatPilates (n=8) e grupo Controle (n=9), onde o seguimento foi de 15 sessões (2 X semana) e sete semanas, respectivamente. Houve melhoras em todas as variáveis de interesse, com exceção do equilíbrio dinâmico. O tamanho de efeito (TE) significativo mais baixo foi de 2,22 (WOMAC – dor) e o mais alto de 9,08 (SF-36 – limitações de aspectos físicos). O equilíbrio dinâmico, apesar de não significativo estatisticamente, apresentou ainda um TE de 0,20. Concluímos que o treinamento Matpilates melhorou a qualidade de vida e a funcionalidade, reduzindo a dor das mulheres idosas estudadas.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".