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Enregistrement W7084195891

Efectividad de la terapia de espejo en pacientes con dolor

2025· article· es· W7084195891 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Languees
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute painPain managementExercise therapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: La terapia de espejo es una técnica fisioterapéutica basada en imágenes visuales que se utiliza como herramienta sensoriomotora innovadora para tratar enfermedades relacionadas con el dolor. Objetivo: Describir la efectividad de la terapia de espejo en diversas poblaciones de pacientes con dolor. Métodos: Se realizó una revisión sistemática que incluyó 26 ensayos clínicos aleatorizados obtenidos de las bases de datos: Web of Science, Scopus, Pubmed y Scielo. Se utilizaron los términos de búsqueda “Mirror Movement Therapy AND Pain”. Los criterios de inclusión abarcaron estudios publicados en inglés, español y portugués con textos accesibles, y excluyeron los estudios duplicados. La calidad metodológica se evaluó con la escala PEDro. Resultados: Los estudios revisados aplicaron la terapia de espejo en distintas afecciones: amputaciones (9 artículos), accidentes cerebrovasculares (7), lesiones del nervio mediano (4), síndrome de dolor regional complejo (3), dolor de cuello (1), capsulitis de hombro (1) y fracturas (1). Las evaluaciones emplearon herramientas como la Escala Visual Analógica y el cuestionario breve de dolor de McGill. Conclusiones: La terapia de espejo es una herramienta eficaz para tratar diversos tipos de dolor, ya que favorece la activación de la corteza somatosensitiva y la corteza motora primarias. Su integración con otras intervenciones fisioterapéuticas potencia los resultados, y aumenta su efectividad. Además, su evolución junto con la realidad aumentada ofrece un enfoque prometedor, pues mejora la representación de la imagen corporal mediante la manipulación de colores y movimientos.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,438 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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