Informação prévia face a face e controle da dor em exodontia de terceiros molares
Bibliographic record
Abstract
JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS: A exodontia de terceiro molar é um procedimento invasivo potencialmente adverso ao paciente, podendo causar dor. O objetivo deste estudo foi avaliar a eficácia de informação face a face sobre a dor pós-operatória e consumo de analgésicos de pacientes submetidos à exodontia de terceiros molares. MÉTODO: Realizou-se um estudo longitudinal com 123 pacientes, distribuídos randomicamente nos grupos: Controle (GC) e Experimental (GE). Utilizou-se o Questionário McGill de Dor em sua forma reduzida (Índice de Estimativa de Dor Sensorial, Índice de Estimativa de Dor Afetiva, Intensidade de Dor Presente e Avaliação Global de Experiência de Dor), nos momentos: pré-cirúrgico, pós-cirúrgico imediato, pós-cirúrgico mediato I, pós-cirúrgico mediato II e remoção de sutura. A informação face a face foi oferecida aos pacientes do GE imediatamente após o momento pré-cirúrgico. Usou-se para análise estatística o teste Qui-quadrado, modelos mistos para medidas repetidas (Proc Mixed do programa SAS) e Tukey (α = 5%). RESULTADOS: Os dados sugerem uma diferença estatisticamente significativa entre os grupos no Índice de Estimativa de Dor Sensorial no Pós-Cirúrgico Imediato apontando que o relato de dor pós-operatória imediata foi menor no grupo que recebeu a informação face a face. CONCLUSÃO: A informação face a face reduziu a dor no pós-operatório. Estas estratégias são importantes para estabelecer respostas eficientes de enfrentamento e aumentar a adesão no pós-operatório.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".