A terapia com laser em especialidades odontológicas
Notice bibliographique
Résumé
"Introdução: a terapia com laser tem sido utilizada com muito êxito na clínica odontológicae é uma excelente opção para cuidados de saúde. Objetivo: identificar no Norte/Nordeste do Brasil o número de dentistas especializados en raios laser e identificar, dentro do territorio brasileiro, as regiões onde há maior demanda de cursos de capacitação em laserterapia. Métodos: estudo descritivo com base nas consultas de dados secundários disponíveis no site do Conselho Federal de Odontologia, na secção de serviços e consultas, em 2013. Os resultados foram avaliados pelos testes do chi-quadrado e exato de Fisher (nível de significância de 5 %). Resultados: a amostra do estudo foi formada por 29 profissionais. Nas regiões analisadas, a maioria dos profissionais que possuiam a especialização em laserterapia eran clínicos gerais (sem especialização). Verificpu-se que a região sudeste se destaca pela maior disponibilidade de cursos certificados laserterapia, seguido pelo sul e pelo norte. O nordeste não apresenta nenhum curso em laserterapia, embora tenha mais profissionais especializados que no norte. O laser não deve representar apenas um dispositivo novo na clínica odontológica, mas sim, como uma nova filosofia terapêutica, que permite una interação biofísica entre a luz e o tecido biológico, o qual favorece um melhor tratamento e uma melhor qualidade de vida dos pacientes. Conclusões: uma maior quantidade de profissionais especializados se encontram na região sul e sudeste do Brasil, porém já é possível notar um aumento deste número no nordeste."
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».