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Enregistrement W2965053016 · doi:10.1590/1982-0194201900048

Evidências científicas sobre métodos não farmacológicos para alívio a dor do parto

2019· article· pt· W2965053016 sur OpenAlexaff
Victor Hugo Alves Mascarenhas, Thays Rezende Lima, Fernanda Mendes Dantas e Silva, Fabyanna dos Santos Negreiros, José Diego Marques Santos, Mayara Águida Porfírio Moura, Márcia Teles de Oliveira Gouvéia, Herla Maria Furtado Jorge

Notice bibliographique

RevueActa Paulista de Enfermagem · 2019
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Objetivo Identificar na literatura nacional e internacional, estudos sobre a eficácia de métodos não farmacológicos na redução da dor do parto. Métodos Revisão integrativa realizada nas bases de dados MEDLINE/PUBMED, SCOPUS, CINAHL, LILACS e BDENF, com recorte temporal entre os anos de 2013 a 2018, em português, inglês e espanhol. Utilizado a metodologia PICo para construir a pergunta de pesquisa e selecionar descritores controlados e não controlados, que foram combinados com os operadores booleanos “AND”, “OR” e “NOT”. Resultados Foram selecionados 19 artigos. Dentre os métodos não farmacológicos encontrados, destacam-se: a acupuntura e suas principais variações (acupressão e auriculoterapia) (29,17%), hidroterapia (25%), exercícios perineais com a bola suíça (16,67%), terapias térmicas (8,33%) e os demais métodos (20,83%). Conclusão A acupuntura e a acupressão agem tanto sobre aspectos fisiológicos da dor como sobre sua subjetividade. O banho quente de aspersão, a musicoterapia, a aromaterapia e as técnicas de respiração promovem o relaxamento e a diminuição dos níveis de ansiedade. As terapias térmicas contribuem para a analgesia local de regiões afetadas pela dor. Os exercícios na bola suíça são importantes para reduzir a dor e adotar a posição vertical, importante na progressão do trabalho de parto.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations101
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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