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Enregistrement W2905649230 · doi:10.33233/fb.v19i5.1227

Laserpuntura na neuropatia periférica: efeitos na dor e qualidade de vida

2018· article· pt· W2905649230 sur OpenAlexaboutno aff
Andressa Franzin, Tamara Gonçalves Amaral, Daiane Marques Ferreira, Josie Resende Torres da Silva, Carolina Kosour, Luciana Maria dos Reis

Notice bibliographique

RevueFisioterapia Brasil · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: A laserpuntura é utilizada para analgesia, embora os protocolos para aplicação na dor neuropática permaneçam contraditórios. Objetivo: Avaliar o efeito da laserpuntura na modulação da dor neuropática, impacto na qualidade de vida e processo inflamatório local. Material e métodos: Cinco pacientes com diagnóstico de lesão nervosa periférica e dor neuropática associada receberam aplicação do laser AlGaInP, 658 nm, 10 mW, 9 J/cm2, em acupontos especí­ficos, durante 15 sessões, 3 vezes na semana, por 50 minutos. A avaliação pré e pós-intervenção foi realizada pela Escala Visual Analógica, questionário para dor (McGill), questionário de qualidade de vida (SF-36), Índice de incapacidade de Oswestry e termografia. Resultados: Foi observada redução da média da pontuação na Escala Visual Analógica em 3 de 5 pacientes e redução da média de dor após 15 sessões. A avaliação pelo McGill mostrou redução nas dimensões afetivo, avaliativo e total. No questionário SF-36 foi observada melhora das dimensões Capacidade Funcional e Limitação por Aspectos Emocionais. No Índice de Oswestry observou-se redução da média da porcentagem e na termografia não houve diferença nos valores pré e pós-intervenção. Conclusão: Estes resultados sugerem eficácia da laserpuntura na redução da dor e melhora da qualidade de vida em pacientes com dor neuropática decorrente de lesão nervosa periférica.Palavras-chave: dor, laser, Fisioterapia.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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