MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801699205 · doi:10.26843/ro_unicid.v24i1.353

Terapia fotodinâmica como coadjuvante ao tratamento não cirúrgico da periodontite crônica: comparação clínica entre dois métodos. Estudo piloto.

2017· article· pt· W2801699205 sur OpenAlexaff
Claudia Monteiro Orellana, Verônica Franco de Carvalho, Vanessa Euzebio Tubero Alves, Cláudio Mendes Pannuti, Marina Clemente Conde, Giorgio De Micheli

Notice bibliographique

RevueRevista de Odontologia da Universidade Cidade de São Paulo · 2017
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: O objetivo deste estudo piloto é realizar uma análise clínica comparativa dos efeitos da PDT proporcionados pelo uso de dois aparelhos de laser de baixa potência com dois métodos diferentes de irradiação, como coadjuvantes ao tratamento periodontal. Métodos: Foram selecionados 5 pacientes portadores de periodontite crônica com dois dentes unirradiculares contralaterais com profundidade de sondagem maior ou igual a 5 mm, sem comprometimento sistêmico. Os pacientes foram submetidos à raspagem ultrassônica e subsequentemente à PDT nos dentes experimentais, que foram divididos em dois grupos de acordo com a maneira de entrega do laser: Grupo A (intrasulcular) e Grupo B (transgengival). A avaliação dos parâmetros clínicos (IPV, IS, PCS, NCI) foi feita no início e 30 dias após o tratamento, através da Florida Probe®. Resultados: Houve redução significativa de PCS e NCI entre o início e o final do experimento, mas não houve diferença significativa entre os grupos. Conclusão: O emprego dos diferentes métodos de irradiação do laser na PDT em bolsas periodontais não demonstrou diferenças significativas em relação aos parâmetros clínicos avaliados neste estudo piloto.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de Odontologia da Universidade Cidade de São PauloMême sujetLaser Applications in Dentistry and MedicineTravaux en français237 207