Laserterapia de baixa intensidade como tratamento adjuvante em paciente com Síndrome de Sjögren primária: relato de caso clínico
Notice bibliographique
Résumé
A síndrome de Sjögren (SS) é uma doença autoimune, sistêmica e inflamatória, que envolve, principalmente, as glândulas salivares e lacrimais, resultando em xerostomia e xeroftalmia como os principais sintomas. A terapia de fotobiomodulação em casos de hipossalivação e/ou xerostomia tem sido alvo de estudos acerca de sua eficácia. O objetivo deste estudo é relatar um caso clínico de SS onde foi implementado laserterapia de baixa potência adjuvante a saliva artificial. Paciente do sexo feminino, 44 anos, foi encaminhada por médico reumatologista com hipótese de SS primária. Exames sorológicos para SS já haviam sido realizados e mostraram resultados positivos, contudo, ainda não havia sido realizada avaliação das glândulas salivares. A paciente apresentava queixas de olhos ressecados e boca seca que persistiam por mais de duas décadas. Realizou-se ultrassonografia das glândulas salivares maiores, biópsia das glândulas salivares menores no lábio inferior e sialometria, todos apresentando resultados positivos para SS. Diante disso, para estimar o impacto da SS na qualidade de vida, foi aplicado o questionário Oral Health Impact Profile (OHIP-14). Como tratamento, foi prescrito saliva artificial e terapia com laser de baixa potência de maneira adjuvante. Foram aplicadas, primeiramente, 12 sessões de fotobiomodulação, realizadas 3 vezes na semana com aplicação intrabucal de laser vermelho 2J por ponto e aplicação de laser infravermelho 1J por ponto. E, na sequência, 10 sessões, 1 vez na semana, totalizando 22 sessões. Após o término da terapia, repetiu-se a sialometria que constatou aumento do fluxo salivar, além de melhora na qualidade de vida constatada através do OHIP-14.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».