Predição de resposta à estimulação não invasiva do córtex motor em doentes com fibromialgia
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A fibromialgia (FM) é uma condição crônica caracterizada por dor musculoesquelética generalizada e significativo comprometimento da qualidade de vida. A estimulação magnética transcraniana repetitiva (EMTr) com alvo no córtex motor primário (M1) tem demonstrado potencial para alívio dos sintomas; porém, fatores preditivos permanecem incertos. Objetivo: Avaliar se variáveis demográficas, psicológicas, psicofísicas e radiológicas basais podem predizer a resposta terapêutica à EMTr em pacientes com FM. Métodos: Realizamos uma análise secundária de 32 mulheres com fibromialgia provenientes de um ensaio clínico internacional multicêntrico, randomizado, duplo-cego, controlado por placebo, registrado no clinicaltrials.gov (NCT03658694). As participantes receberam EMTr ativa ou simulada sobre M1. Foram coletados e analisados dados demográficos, avaliações psicológicas (Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão, Inventário Breve de Dor, Questionário de Impacto da Fibromialgia e Escala de Alexitimia de Toronto.), medidas psicofísicas (Modulação Condicionada da Dor) e variáveis estruturais de RM cerebral. Respondedores foram definidos como pacientes com redução 50% na dor avaliada por escala numérica após oito semanas de tratamento. Associações entre variáveis basais e a resposta foram analisadas usando os testes Wilcoxon Rank Sum, qui-quadrado e regressão logística conforme apropriado. Resultados: Ao final do tratamento, 15 das 32 participantes (47%) no grupo ativo e 7 das 30 (23%) no grupo simulado alcançaram redução 50% na dor (p=0,053). Nenhuma das variáveis demográficas, clínicas, psicológicas, psicofísicas ou radiológicas basais avaliadas apresentou associação significativa com a resposta clínica à EMTr. Conclusão: Não foram identificados preditores claros da resposta basal à EMTr-M1, destacando a complexidade da FM. Pesquisas futuras com amostras maiores e biomarcadores são necessárias.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".