Eficacia de la fotobiomodulación para reducir el dolor en pacientes que han sufrido fracturas. Una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. Las fracturas son lesiones dolorosas e incapacitantes que pueden ser causadas por un traumatismo. Recientemente se ha sugerido el uso de fotobiomodulación para reducir el dolor en estos pacientes. Objetivo. Realizar una revisión sistemática de la literatura sobre la eficacia de la fotobiomodulación para reducir el dolor en pacientes que han sufrido fracturas. Metodología. Se realizaron búsquedas sistemáticas en PubMed, Cinahl, PsycINFO, SPORTDiscus, Academic Search Complete, Lilacs, IBECS, CENTRAL, SciELO, y WOS. Se incluyeron ensayos clínicos aleatorizados (ECA) que evaluaran la eficacia de la fotobiomodulación para reducir el dolor en pacientes con fracturas publicados en inglés y español en los últimos 5 años. Resultados. Se incluyeron 5 ECA (182 pacientes en total) y en todos la fotobiomodulación fue comparada con la fotobiomodulación simulada o placebo. La localización de las fracturas varió entre estudios: complejo cigomaticomaxilar, radio distal, mandíbula, tibia y/o tobillo, y diversas localizaciones en miembros inferiores). La duración de la terapia osciló entre 4 y 8 semanas y en todos los estudios se reportó que es una intervención segura, sin efectos secundarios serios. El dolor se evaluó directamente mediante la escala visual analógica o la escala de McGill. Además, en algunos estudios, se midió indirectamente mediante el análisis del consumo de analgésicos. Conclusión. De acuerdo con la evidencia recuperada, es posible afirmar que la fotobiomodulación es eficaz para reducir el dolor en pacientes que han sufrido fracturas.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».