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Enregistrement W4416017635 · doi:10.55905/cuadv17n11-022

Reposição tecidual com enxerto autógeno em região malar e sulco nasogeniano: relato de caso clínico

2025· article· W4416017635 sur OpenAlex
Victor Pastre Selegato, Andréa Abi Rached Dantas, Thamiris Cirelli, Eduardo Buozi Moffa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCuadernos de Educación y Desarrollo · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and biological studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelivery system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A estética é um dos pilares da odontologia que cresce a cada ano, assim a procura por procedimentos estéticos aumenta a fim de suprir as necessidades da sociedade, devolvendo a autoestima e a autoconfiança dos pacientes. Este projeto tem como objetivo relatar o caso clínico de um paciente do sexo feminino, com a idade de 38 anos, sem nenhuma comorbidade relevante. A paciente tem como queixa principal falta de volume e contorno nas regiões de malar e sulco nasogeniano, além de flacidez facial. Dito isso, o plasma gel, um produto também com papel de preenchedor elaborado a partir de plasma sanguíneo foi utilizado no procedimento utilizando 10 seringas contendo 1 mL cada de plasma gel PRP elaborado através da separação do plasma sanguíneo do paciente, posteriormente aquecimento e resfriamento para geleificação do produto. Aplicação com cânulas e anestesia local sem vasoconstritor em sessão única. Como resultado final obteve-se o rejuvenescimento através da reposição dos tecidos com o preenchedor plasma gel, além disso a satisfação do paciente foi alcançada, melhorando sua qualidade de vida em situações psicossociais.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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