Laserpuntura na neuropatia periférica: efeitos na dor e qualidade de vida
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».